抖音的算法推薦是什么?詳解抖音算法機制-抖音賬號運營抖音日常運營

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用戶被宣傳引進來了，用戶創(chuàng)造了內容，但發(fā)布的內容，沒人點贊，那用戶的積極性也會大大受挫。這就涉及到抖音的關鍵問題——抖音的流量分配。

抖音的流量分配是非常均衡的。我們先看兩個例子：第1個就是春節(jié)期間爆火的刀小刀，她甩個頭換個妝就直接爆了。2月26號粉絲還不到100萬，甩頭視頻出來后一個半月的時間直接漲粉到了1200萬，一個月漲了1000萬粉絲。

另個號毒舌電影，毒舌電影同樣的是在1月份的時候不到200萬粉絲，現在已經1400萬粉絲了，兩個月漲了1000萬粉絲。

這并不是個例，這樣的案例在抖音是非常多。

在抖音，每一個創(chuàng)作者都有機會創(chuàng)作爆款，都有機會獲得巨大的流量，只要你的內容足夠好，你就可以快速的讓大量的人看到的。原因在于抖音使用了一種叫做算法推薦的流量分配模式，它能夠讓人人都有機會成為爆款，并且概率非常大。

抖音的算法推薦

講算法推薦之前，大家可以回憶一下你日常是如何獲取信息的?

無非就是三種途徑：關注，搜索和被推薦。

1.關注，非常典型的就是微博/微信公眾號，你關注了一個賬號以后，你就可以持續(xù)看到這個賬號發(fā)布的內容，獲取你想要的信息。

2.搜索，百度和谷歌，當你的需求非常明確的時候，你通過關鍵詞以搜索引擎去搜索的方法，獲得你想要的信息。

3推薦，就是抖音、今日頭條這種模式，你打開APP之后，隨便看幾篇文章，點幾個贊，剩下的你不用管，算法會基于你的閱讀行為給你推薦內容，你躺著等就行。

以上是從信息接收者的角度來聊的，那么換位思考一下，當我們作為信息創(chuàng)作者的時候，我們再來看這三種信息的分發(fā)模式。

第1種像關注這種模式，就比如你要做公眾號，最重要的一件事情就是你要去漲粉。如果你入局晚了，你很難再做出一個爆款的大號來，這種模式對于后入局的創(chuàng)作者來說是非常難。

第2種搜索是同樣的，當你作為一個信息創(chuàng)造者的時候，你想要讓你的目標受眾搜索到你的內容，你就需要去揣測用戶在搜什么，用戶會搜什么？你要做大量的SEO工作，同樣的邏輯，如果說你沒有在早期去做站長，沒有入駐百度新聞源的話，你的內容就只能靠后站，這對于后入局者也是十分不利的。

第3種算法推薦這種模式，你發(fā)布一篇文章以后，只要你的目標受眾是準確的，算法會自動識別你的內容，把你的內容推薦給可能喜歡的人，那簡單來說就是你只需要發(fā)布內容，等著他成為爆款就可以了。

那么問題來了，抖音現在每天上傳的視頻量是6000萬條，你如何做到讓你這一條能夠成為被算法推薦的那1/6000萬？這就涉及到抖音算法推薦的核心邏輯，它是怎么工作的？

總結來說，就四個字：斷物識人。

斷物，就是算法需要去識別你這條內容是什么？

識人，就是算發(fā)需要辨識出正在平臺中瀏覽瀏覽內容的人，他具有什么樣的喜好？

算法知道了這個人喜歡踢足球，正好算法剛剛判斷出有一篇文章是講踢足球的，它就會直接把這篇踢足球的文章推薦給喜歡踢足球的人，算法推薦的邏輯就是這么簡單。算法推薦主要有兩種方法，我們下面逐一來講。

第1種，基于內容的推薦算法，什么是基于內容的推薦算法？舉個例子，比如說你進入到抖音以后，你點贊了一條關于踢足球的文章A，算法經過識別，發(fā)現文章B也是和踢足球相關的，那么算法就會把內容B推薦給你。這就是基于內容去做推薦，因為它倆是一樣的，你喜歡A那你肯定會喜歡和A一樣的B。

第2種，基于協同過濾的推薦算法，協同過濾這個詞非?；逎y懂，我們用另外一個詞來替代它，就是基于用戶行為的推薦算法，這種基于用戶行為的推薦算法又分為兩類：一種是基于物體的用戶行為推薦算法，一種是基于用戶的用戶行為推薦算法。

基于物品的用戶行為推薦算法

假如你是用戶1，你喜歡了系統(tǒng)內的物品1，系統(tǒng)發(fā)現喜歡物品1的用戶，還有用戶2，用戶3和用戶4，然后系統(tǒng)還發(fā)現用戶2、用戶3和用戶4也都同時喜歡了物品3。在用戶喜歡物品的這個行為上，我們是不是可以去猜物品1和物品3是相似的，那么系統(tǒng)就把物品3推薦給了用戶1。

這一套邏輯里邊是基于對于物品喜歡的角度上去推薦的，所以將它稱之為基于物品的用戶行為推薦算法，因為他的推薦邏輯是用戶喜歡物品這個行為。

基于用戶的用戶行為推薦算法

用戶1喜歡了物品1，用戶2也喜歡了物品1，所以說那我們是不是可以說在喜歡物品1這個行為上，用戶2和用戶1屬于同一類人？那么系統(tǒng)又發(fā)現用戶2還喜歡物品3，因為用戶1和用戶2是同一類人，那么用戶1理論上應該也喜歡物品3，所以系統(tǒng)把物品3推薦給用戶1，在這個用戶行為的推薦方法上，系統(tǒng)關注的目標不再是物品而是人，他把人分成一類一類人，對他們做類似推薦，這個邏輯也沒問題。

剛才我們講到，抖音一天會上傳6000萬條視頻，所以從算法的計算復雜度的這個邏輯上來說，我們推測用抖音使用的是協同過濾的推薦算法，也就是基于用戶行為的推薦算法，這一點也是被抖音官方所承認的。

從這個邏輯上去來看，抖音是把所有的內容分成一簇一簇，各種喜好相似的人分成一堆一堆的，所以才出現了很多關于抖音要養(yǎng)號，要打標簽這樣的玄學說法。

針對這種說法，如果做一個賬號，是生產所有人都可能喜歡的劇情類、搞笑類這種內容的話，你是不需要去養(yǎng)號的，因為不管你的內容發(fā)布給什么樣的人，他們都會喜歡，因為幽默總能給人帶來歡樂的。

但如果你的內容特別垂直，這個時候你就得把你的賬號做好的標簽分類了。

因為站在我們對面的不是人，不是資深的編輯，而是一臺機器，機器不知道你的內容是好是壞，機器也不知道你的內容應該推薦給1千人，1萬人還是100萬人，機器唯一能做的，就是根據人類的反饋作出響應。

如果機器把你的內容推薦給了500個人，這500個人里邊有499個人喜歡，那代表了兩點：一是推薦方向正確了，二是你的內容非常優(yōu)質。這個時候系統(tǒng)就會加大推薦量，不斷的去滾雪球。

但是如果當你的內容被推薦給了500個人以后，這500個人里只有10個給你點贊，那就只有兩種結果：

一是內容方向推薦錯了，第二就是這個內容極其劣質。

那這給我們帶來的反思，就是如果說你的內容你不管怎么調整，不管怎么定向人群，不管怎么投DOU+，都只有500次播放，不會超過系統(tǒng)既定的這個曝光數，你就要反思你的內容質量了。

不要老自己覺得自己好，觀眾覺得好才是更重要的。

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