抖音的推荐机制算法是怎样的？

抖音如此火爆，背后的功臣肯定少不了算法。

抖音的流量分配是去中心化的，这种去中心化算法，让每个人都有机会爆红，可为什么别人几个粉玩抖音，就能轻松获得10w+点赞？而你怒拍几十条也枉然？

抖音的游戏规则是什么？推荐算法怎样的？

一入抖音深似海，可以说，一出爆款就能带火整个品牌，也就成了商家品牌营销的香饽饽，从15s短视频的下半场里胜出，可见其系统持续输出爆款的强大能力。

那么这就必须了解算法背后的逻辑：流量池，叠加推荐，热度加权及用户心理追求。

1.利用好流量池

抖音会根据算法给每一个作品分配一个流量池，就像微博的流量向名人大V集中，刚开的微博都没人看。

而抖音即便是0粉丝，发布任何视频，抖动系统都会智能分发几十上百的流量，也就是流量池，然后根据你在这个流量池里的表现，决定要不要把你的作品推送给更多人。

不论你是不是大号，只要你有能力产出优质内容，就有机会跟大号竞争。

抖音流量池评价标准：

也就是说，新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。

2.叠加推荐

叠加推荐，是指新视频都会智能分发10vv左右的播放量，如转发量达30（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你300vv；转发量达300w（举例），算法持续叠加推荐到3000vv；依次累推…

综合权重的关键指标还是上面四点：完播率、评论量、点赞量、转发量，这里先简单说一点，启发一下你的思路。

比如说，既然评论量很重要，那在写视频的标题文案时，是不是应该考虑如何引导用户留言评论？

很多视频突然一下子火了，实则就是大数据算法的加权。所以，大家可以通过朋友，持续去给视频做一些评论点赞，说不定什么时候就火了呢？

3.热度加权

大叔看了几十条报货抖音，发现所有一夜爆火的视频，和抖音推荐板块的视频，播放量基本都在百万级，综合数据（完播率、点赞量、评论量、转发量）无一例外都比较高。

可见经过大量用户的检验，层层热度加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几十到上百万的大流量洗礼，各项热度的权重依次为：

转发量>评论量>点赞量

热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。

算法只指明了路径，而内容才是启动人性的金钥匙，视频的播放量、点赞量、关注量是评判内容好坏的金钥匙。

4.心理追求

短视频用15s的单刀直入，让人们在视觉、听觉、情境的共振里感受美好，而一夜爆火的内容自有其规律，持续输出一击即中的内容，离不开人性的深入洞察。

人类行为的核心动机的不外乎三点：追求快乐，逃避痛苦；追求希望，逃避恐惧；追求认同，逃避排斥。所以你的视频能否符合用户心理追求，是极其重要的。