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谈谈抖音叠加池算法

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前面提到了抖音流量池的基本算法。除了基本算法,流量池还有一个特殊的功能,就是叠加推荐。什么是叠加推荐?

这是一个推荐算法,即当一个新视频达到一定的数值标准时,颤音会随机分配给这个新视频100万左右的播放量。举个简单的例子,如果一个视频转发量增加到10,视频就会被这个算法判断为流行内容,从而获得内容的加权。

以此类推,如果视频的转发量可以增加到100,算法可能会将视频叠加到1亿的播放量;同样,如果转发量增加到1000,就会获得10亿的播放量;

但是,有许多抖音用户只发一段视频就瞬间突破百万播放量,但他自己却完全不知道其中的原因,只当是自己的幸运值爆棚,殊不知,这些其实都是大数据算法的功劳,因为这种算法让这些视频创作者一下子受到关注。

叠加推荐通常以内容的综合权重为评价标准。权衡综合权重的关键因素很多,包括好评、评论、转发、播出等。而且每个分类的权重比例差别很大。一旦这种差异达到一定的数量级,就会成为大数据算法和人工操作相结合的计算机制。

该算法是抖音独有的,与其它网络产品有很大不同。网络上的其他产品通常使用集中流量分配算法来统计数据。例如微博就是集中流量分配。基本上微博的流量都是收集到各种名人V的,刚开通的微博没人管。

抖音采用了对公平的算法机制。即使账户没有粉丝,即使账户从来没有发布过任何视频,也有机会获得一定的流量。只要账号发布视频,就会从颤音系统获得100个流量分配。

但是这些流量大多来自附近的人或者已经关注过的用户。如果用户添加标签,他们会根据标签的内容智能分配更大的流量。

即便这些流量可以在前期完全掌握,这个视频也有很大的机会被更多的人看到,获得更大的流量。

这个过程,也就是所谓的叠加推荐,当然前提是要有尽可能多的完播率和真实有效的互动率。

叠加推荐可以让一个颤音营销账号立刻拥有几十万粉丝,从而获得一夜成名的机会。在这种分散的算法下,颤音账号可以获得每个人都有机会的红利。综上所述,只有重视叠加推荐的功能,在前期算法中抓住机会,才能真正把这些机会变成可靠的现实,最终达到成功营销的目的。


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