如何利用抖音的推薦算法，做到從零到萬的粉絲

如何利用抖音的推薦算法，做到從零到萬的粉絲？抖音的流量分配是去中心化的，這種去中心化算法，讓每個(gè)人都有時(shí)機(jī)爆紅，可為什么他人幾個(gè)粉玩抖音，就能輕松取得10w+點(diǎn)贊?而你怒拍幾十條也徒然?那么接下來就由巨人網(wǎng)絡(luò)通訊小編為大家分享一下如何利用抖音的推薦算法，做到從零到萬的粉絲

抖音的游戲規(guī)則是什么?引薦算法怎樣的?

一入抖音深似海，可以說，一出爆款就能帶火整個(gè)品牌，也就成了商家品牌營銷的香餑餑，從15s抖音短視頻的下半場里勝出，可見其系統(tǒng)繼續(xù)輸出爆款的強(qiáng)大能力。

根據(jù)算法，機(jī)器審閱+人工兩層審閱。

當(dāng)一個(gè)視頻初期上傳，渠道會(huì)給你一個(gè)初始流量，假如初始流量之后，根據(jù)點(diǎn)贊率，談?wù)撀剩D(zhuǎn)發(fā)率，進(jìn)行判別：該抖音短視頻是受歡迎還是不受歡迎，假如第一輪評判為受歡迎的，那么他會(huì)進(jìn)行二次傳播。

當(dāng)?shù)?次得到了最優(yōu)反應(yīng)，那么就會(huì)給與引薦你更大的抖音流量。

相反，在第一波或許第N波，反應(yīng)不好，就不再引薦，沒有了渠道的引薦，你的抖音短視頻想火的概率微乎其微，因?yàn)闆]有更多的流量能看見你。

你的抖音短視頻火的第一步是被他人看見，第一步就把路給走死了，后續(xù)也只能依靠朋友星星點(diǎn)點(diǎn)的贊。

其實(shí)，不難看出這個(gè)算法背面思想邏輯：流量池，疊加引薦，熱度加權(quán)及用戶心理追求。

一、智能流量電池

當(dāng)一個(gè)新的視頻傳送到抖音上，抖音通過比對知道你這是新的視頻，然后給你第一次引薦流量，新視頻流量分發(fā)以附近和重視為主，再配合用戶標(biāo)簽和內(nèi)容標(biāo)簽智能分發(fā)，如新抖音短視頻的完播率高，互動(dòng)率高，這個(gè)視頻才有時(shí)機(jī)繼續(xù)加持流量。

抖音會(huì)根據(jù)算法給每一個(gè)著作分配一個(gè)流量池，就像微博的流量向名人大V集中，剛開的微博都沒人看。

而抖音即便是0粉絲，發(fā)布任何視頻，顫動(dòng)系統(tǒng)都會(huì)智能分發(fā)幾十上百的流量，也就是流量池，然后根據(jù)你在這個(gè)流量池里的體現(xiàn)，決定要不要把你的著作推送給更多人。

不論你是不是大號，只要你有能力產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，就有時(shí)機(jī)跟大號競爭。

二、疊加引薦

疊加引薦，是指新抖音視頻都會(huì)智能分發(fā)10vv左右的播放量，如轉(zhuǎn)發(fā)量達(dá)30(舉例)，算法就會(huì)判別為受歡迎的內(nèi)容，自動(dòng)為內(nèi)容加權(quán)，疊加引薦給你300vv;轉(zhuǎn)發(fā)量達(dá)300w(舉例)，算法繼續(xù)疊加引薦到3000vv;依次累推…

疊加引薦當(dāng)然是以內(nèi)容的歸納權(quán)重作評估規(guī)范，歸納權(quán)重的要害指標(biāo)有：完播率、點(diǎn)贊量、談?wù)摿俊⑥D(zhuǎn)發(fā)量，且每個(gè)梯級的權(quán)重各有差異，當(dāng)達(dá)到了一定量級，則以大數(shù)據(jù)算法和人工運(yùn)營相結(jié)合的機(jī)制。

三、熱度加權(quán)

我看了幾十條爆火抖音，發(fā)現(xiàn)所有一夜爆火的視頻，和抖音引薦板塊的視頻，播放量基本都在百萬級，綜合數(shù)據(jù)(完播率、點(diǎn)贊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量)無一例外都比較高。

可見經(jīng)過大量用戶的檢驗(yàn)，層層熱度加權(quán)后才會(huì)進(jìn)入了抖音的引薦內(nèi)容池，承受幾十到上百萬的大流量洗禮，各項(xiàng)熱度的權(quán)重依次為：

轉(zhuǎn)發(fā)量>評論量>點(diǎn)贊量

熱度權(quán)重也會(huì)依據(jù)時(shí)刻擇新去舊，一條爆火的視頻的熱度最多繼續(xù)1周，除非有大量用戶仿照跟拍，所以還需要穩(wěn)定的內(nèi)容更新機(jī)制，和繼續(xù)輸出爆款的才能。

在爆火的通關(guān)攻略中，算法只指明了路徑，而內(nèi)容才是發(fā)動(dòng)人性的金鑰匙，視頻的播放量、點(diǎn)贊量、關(guān)注量都是人群心里的一個(gè)個(gè)票選，而能打通關(guān)的秘訣只要內(nèi)容!

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