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抖音流量池的基本算法简单介绍

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前面我们讲到了抖音流量池的基本算法,在基本算法外,还有一个流量池的特殊功能,即叠加推荐。什麽是附加建议?

这是一种推荐算法,当某段新视频达到某一数值后,抖音将随机分配给该视频约100万的播放量。举例来说,如果一段视频的转发次数增加到10次,那么通过这种算法判断该视频将是受欢迎的内容,从而得到加权内容,然后,视频数量将增加到1000万。

如此下去,如果视频的转发量可以增加到100,那么这段视频可以叠加到一亿的播放量;同样地,如果转发增加到1000,那么可以得到10亿的播放量;

然而,有相当多的抖音用户只发一段视频就立即突破百万条,但他自己却完全不知道其中缘由,只当自己的幸运值爆棚,殊不知,这些算法才是视频创作者所关注的。

迭加建议,一般以内容的综合权重作为评价标准,而权衡综合权重的关键因素很多,包括点赞量、评论、转发、完播量等,并且每一分类所占的权重比例差别很大,一旦这个差别达到一定的数量级,就会成为大数据算法与人工操作相结合的计算机制。

这是抖音特有的算法,与其它互联网产品有很大不同。因特网上的其他产品,通常是以中心化流量分配算法为中心的微博等,这就是中心化的流量分配,基本上,微博的流量都向各种名人大V聚集,而那些刚刚开通的微博也是无人问津。

微博采用了一种比较公平的算法机制,即使该账户没有一个粉丝,即便该账户没有发布任何视频,也有机会获得一定的流量。只需视频帐号发布,就能从抖音系统得到百十次流量分配。

然而,这些流量大多是来自附近的人或已经关注过的用户,如果配上用户标签,根据标签的内容智能分配更多的流量。

即使这些流量能够在前期完全捕捉到,那么这段视频将有很大的机会被更多的人看到,获得更大的流量。

这一过程,被称为叠加推荐,当然前提是要尽可能地有更高的完播率和真实有效的交互速率。

叠层推荐可以让一个抖音营销账户从没有人关注到立即拥有数十万粉丝,从而获得一夜爆红的机会。在这个去中心的算法下,抖音账户可以得到所有人的机会红利。总之,只有重视叠加推荐的作用,并抓住前面的算法机遇,才能真正把这些机遇转化为可靠的现实,最终实现成功营销的目标。

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