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抖音推荐算法是什么?抖音的运作机制和推荐算法
2024-11-10 18:57

运营好抖音账号,离不开对抖音算法机制的了解,其中最核心的关键点——“去中心化”。何谓“去中心化”?我们从反向名词“中心化”去理解,由中心决定节点,它的所有分支末节都是围绕着中心去延展,这些分节分点都依赖于中心。而去中心化系统中,任何一个节点都可能成为中心,而且这个中心是阶段性、可变的。接下来,脚本之家小编就和大家分享下抖音推荐算法是什么?抖音的运作机制和推荐算法!希望对大家有帮助。

抖音推荐算法是什么?抖音的运作机制和推荐算法

在一则短视频发布后,抖音平台一般会进行系列推荐过程,下图示为基础版:

a.消重审核

通过抽取视频中的画面和关键字,与抖音数据库中海量作品比对匹配,消除重复视频,如果你发布的作品是已经被发布过的,那么推荐性就会降低很多,所以视频的原创性很重要。

b.机器审核+人工审核

每天都有庞大数量的新作品涌入,光靠人工审核不现实,所以对视频的审核实行双审制:机器审核+人工审核。

机器审核:通过提前设置好的人工智能模型识别视频画面和关键词,判断视频是否存在违法违规行为,如果有疑似存在就会被机器拦截,以标黄、标红提示人工注意。

人工审核:当机器筛选出疑似违规视频作品时,再由人工进行复审,如果确定违规,会对账号进行删除视频、降权、封号等处罚。

“冷启动”是指抖音账号没有做任何的推广,完全依靠平台免费流量来做。与之相对的是“热启动”,依靠平台免费流量外加付费推广,这里我们只谈“冷启动”。

在短视频审核通过后,系统会分配一个初始流量池给你:200-500在线用户,不论账号本身等级如何,只要你能生产足够优质的内容,就能与大号争夺流量。

抖音根据你在初始曝光数据获得反馈,并结合账号分值来分析是否再叠加进行推荐,这里涉及到的因素就更多,比如完播率、点赞、评论、分享等。这些数据都会对你的视频造成影响,系统会挑选前排优质的视频,叠加推荐增强曝光,并经过人工审核进入热门推荐。这一步骤会让你的视频内容分发更加精准,在内容与用户之间,进行标签匹配。

当作品经过双重审核、初始推荐、叠加推荐和热门推荐引爆后,通常会给账号带来大量的曝光、互动和粉丝。但这种高曝光时间一般不会超过一周,这也激励创作方持续生产优质的内容。

完播率:不仅仅是视频播放完成率,还有用户多次播放的数据,重复播放次数也会加入基数分值。

点赞率:用户的点赞数量,和播放数占比,影响推荐,点赞是源自用户对内容的认可,犒赏和收藏的方式。

评论率:不仅包含用户评论的数量,还包含用户查看评论的数量,评论点赞数量。

转发率:不同渠道的转发,包含是否在评论里@好友

粉丝量:包含现有粉丝数量,新增关注粉丝数量及取消关注数量

进入主页:通过作品进入用户主页,预览其他作品数量及次数,额外关系账号权重

查看音乐:通过作品查看音乐也会有基数,以及背景音乐是否原生

画面:画面分辨率,是否清晰流畅,匹配字幕,画面色调

背景声:声音清晰悦耳,音乐有节奏旋律动听,吻合画面内容

文案:有看点有内容,有热度有共鸣等

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