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　　如果你把数据折磨到一定程度，它就会坦白一切。——罗纳德·哈里·科斯

　　未来社会最重要的资产是影响力。构成影响力的两种能力，一种是写作，一种是说话。—— 罗振宇

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　　▌在线表格

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　　总结:抖音算法分析 |必看的抖音运营基础干货

　　算法机制的话题对于很多新手操作者来说就像是一本“无言的书”。

　　对于官员们的阅读体验，苗三三用最通俗易懂的语言和图片来组织表达，仔细阅读。

　　抖音的算法应该说是抖音成功的主要贡献者之一。

　　它使 抖音 更加特别和引人入胜。因为抖音的流量在算法的分布下是去中心化的，这与大多数热门社交平台的流量分布相反，可以更好的留住用户，不断吸引更多优质新用户。的补充。对用户而言，其精准的标签划分让用户可以根据自己的喜好推荐视频，满足大家的喜好，俘获用户的心。

　　抖音的流量分布不像微博或者公众号这样的平台。如果你没有粉丝，你发布的内容很难让更多人看到。

　　而抖音会根据算法为每个人分配一个流量池，这样抖音的所有用户只要发布视频就会有几十到几千个视频。抖音之后，根据你的视频在这个流量池中的表现，决定是把你的工作放到更高级的流量池中，还是停在那里。

　　抖音 的算法让每一个能产出高质量内容的人都有公平的机会与Tuba 竞争。

　　那么我们如何理解抖音的算法思维呢？

　　这张思维导图全面描述了抖音算法包括哪些方面

　　算法机制下的内容定制，就是为用户寻找“懂你的另一半”。

　　下面是简化版的抖音算法图

　　整个流程分为三个部分：内容标注、字符标注、根据标签进行智能个性化推送。

　　划分内容类别→给内容打标签→给人物打标签→获取用户画像→智能标签推送平台根据用户使用APP的习惯分析行为路径，再贴标签，再继续优化标签。这个过程都是实时机器算法。

　　标签采集的频道：填写个人信息，浏览更多分类视频，关键词搜索记录，如视频数据、评论数据、联系人圈子关系等。

　　用户画像是标签不断优化升级后呈现的用户标签。

　　为什么要研究抖音的算法？

　　因为抖音的日常活动量是有限的，也就是说总推荐量也是有限的。

　　该算法如何影响我们获得的推荐数量？

　　上传作品的内容都被抖音审稿人看到了，具体顺序按照：账号信息完善度、账号认证状态、推荐基础、视频播放量、点赞、评论、分享、当时发布时，@抖音助手会进行加权打分，分数越高，视频的排名越高，审核的优先级越高。视频内容随机分配给 抖音 版主。推荐基数是根据实际观看人数、时长、点赞率、评论率等设定的基础值。

　　抖音 数权重排名，视频数据与算法的关系

　　抖音推荐逻辑的3个关键词

基础流量：标题，封面，分类标签，用户垂直精准度影响；

叠加推荐：对用户垂直精致度，有没有足够了解；

时间效应：账号翻红的可能性，旧的内容给到新的用户；

可能影响叠加推荐的方面

1.账号的初始权重；

2.初始流量池用户反馈（点赞率、评论率、转发率、完播率和关注比例），以及持续反馈；

3.账号已有粉丝反馈；

4.外部真实账号激活（互赞互评互转一类）行为。