抖音算法是什么樣的？

1、機器審核+人工雙重審核

當一個視頻初期上傳，平臺會給你一個初始流量，如果初始流量之后，根據點贊率，評論率，轉發率，進行判斷：該視頻是受歡迎還是不受歡迎，如果第一輪評判為受歡迎的，那么他會進行二次傳播。

當第二次得到了最優反饋，那么就會給予推薦你更大的流量。

相反，在第一波或者第N波，反應不好，就不再推薦，沒有了平臺的推薦，你的視頻想火的概率微乎其微，因為沒有更多的流量能看見你。視頻火的第一步是被別人看見，第一步就把路給走死了，后續也只能依靠朋友星星點點的贊。

這個算法背后思維邏輯：?智能分發，疊加推薦，及熱度加權。

2、疊加推薦

所謂疊加推薦，是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量，如轉發量達10（舉例），算法就會判斷為受歡迎的內容，自動為內容加權，疊加推薦給你1000vv；轉發量達100（舉例），算法持續疊加推薦到10000vv；轉發量達1000（舉例），再疊加推薦到10wvv，依次累推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也懵比，不知道發生了神馬，實則是大數據算法的加權。

疊加推薦當然是以內容的綜合權重作評估標準，綜合權重的關鍵指標有：完播率、點贊量、評論量、轉發量，且每個梯級的權重各有差異，當達到了一定量級，則以大數據算法和人工運營相結合的機制。

3、熱度加權

實刷近百條爆火抖音，發現所有一夜爆火的視頻，和抖音推薦板塊的視頻，播放量多在百萬級，綜合數據（完播率、點贊量、評論量、轉發量）無一例外都很好。

擴展資料：

1：完善自己的資料，越全越好。包括頭像、昵稱、手機、微博、微信、頭條等，越詳細越好。因為是機器和人工雙重審核，一旦機器進行審核，就會進行大量的劣質剔除。

2、視頻需要有亮點。視頻只有15秒，在這短短的15秒內，沒有亮點，沒有轉折，大家是不會跟你有任何的互動，并且還有屏蔽功能，一旦用戶對你進行了屏蔽，這是很嚴重的事情，因為后期不會再給該用戶進行你短視頻的推薦；

抖音短視頻如何用算法快速上熱門？

沒有播放量?沒有曝光?沒有點贊?個人號被判是營銷號，企業號是僵尸號，那么我們應該怎么做呢？
一、抖音引流6大核心
1：視頻需要7秒以上。
2：盡量作品以豎屏為先，橫屏盡量少發。
3：上傳視頻時，建議選擇一個類別并添加匹配的標簽。
4：不能硬植入廣告。
5：視頻不得出現水印和圖像質量模糊等問題。
6：一定不能有不良的操作，比如說出現武器、出現一些不該出現的鏡頭和畫面。
二、抖音基本的運營思路
1.定位
定位的重要性是眾所周知的。
說白了定位是找到你擅長的分類，并繼續加深內容以吸引目標用戶的關注。
大多數人不定位是因為他們沒有自己的特色。即使今天的運氣好，蹭熱點上了熱門，明天就不知道發什么了，很難吸引用戶。因此只有給賬號定位，才是可持續發展的道路。
2.拍攝思路與形式
設備跟上，制作精良
原創性和質量必須要高。抖音與快手、火山相比，它要求視頻的整體風格應該是酷炫和年輕化。它還需要一定程度的圖像質量和拍攝技巧。總而言之質量要求相對較高。
保證每一幀的質量，提高完成率
你必須快速進入主題并充分利用每一幀畫面。否則觀眾會隨時離開。完播率上不去，算法會認為您的視頻質量較差，不被推薦出去。
3.真人出鏡
我們與抖音官方是有對接，我可以負責任地告訴你抖音更愿意支露臉的賬號，這與抖音的社會屬性是分不開的。
所以起初我們的視頻沒有真人出境，但現在他們大大增加了真人出境的頻率。
4.顏值過關
對于手快的用戶來說他們對顏值是非常寬容的，你可以看到很多普通人表現出他們不那么漂亮的一面。但如果你想在抖音里火起來的話，至少你不能丑或邋遢。
因此我們會找顏值比較高的來做視頻的主角進行拍攝。
5.跟上熱門挑戰
最近抖音新上線了一個比較熱門的挑戰。現在參與的人不多。如果你判斷這個話題存在火的潛力，這個時候快速跟進去做一些模仿的內容，就很可能上推薦。
抖音的內容有三個入口，第一個是推薦，第二個是關注，第三個是挑戰。
這與微博熱搜的原理相同。你可能無法自己創造熱點，但你可以趕上熱點的旅程。
三.編輯
通過編輯您可以使內容以更好的形式展現。這個屬于專業人士的業務，簡單談3點要注意的：
1.背景音樂
選音樂主要有2個標準，第一是和視頻內容完美配合，這是最好的；如果這點做不到，那就選擇用戶認知度比較高的音樂，例如像《說散就散》《海草舞》之類的，用戶還是很買單的。
2.特效
抖音提供快放，慢放，反向播放和節選段落循環放等功能。具體的玩法各不相同，所以你可以嘗試一下。
3.標題、封面
這和公眾號原則一樣，對內容的播放量、完播率、分享量和點擊都有很大的影響。
另外在視頻播放過程中，標題實際上就成了一個備注，如果設置得當也可以起到很大的作用。
比如和內容配合起來玩梗，或者引導用戶留言評論等。
四.發布、維護
1.發布時間
這個邏輯很簡單——什么時候用戶多，就什么時候發布。
在正常情況下互聯網產品將在中午有一個高峰期，而下班后大約19：00~23：00是另一個高峰期。您可以選擇發送這些時間段，但有許多用戶在凌晨都有在用的。
2.善用評論
我們每天都有很多用戶評論，我們需要有專門的人來維護用戶的評論，即回應用戶的問題并與用戶互動。
如果這個環節做得好，活躍度和忠誠度將會大大提高。
其實每個人都可以將其視為一個運營位置。因為抖音現在現在是沒有開放多少運營位置給賬號的，我們只能夠在頭像、簽名介紹自己的產品。
這時我們可以去評論里引導用戶，通過作者的回復，引導轉換成你的粘性用戶，比如引導到微信等。
如果企業想要在抖音的用戶中曝光的話，也是可以考慮做抖音的，畢竟它是一個有著 2 億多用戶的巨大流量池。

抖音的算法思維是什么？

上傳視頻之后，由機器小范圍的推薦給可能會對你視頻標簽感興趣的人群，即一個小流量池。差不多是20-250人數之間(這些人包含通訊錄好友、賬號粉絲、使用的音樂的賬號的粉絲或點贊的、關注這個話題的粉絲、同城、系統隨機的分配量)
計算在單位時間之內觀眾的評論、點贊和分享數
具體公式是：熱度=A評論數+B點贊數+C分享數，系數A，B，C會根據整體的算法實時微調，大致上：C>A>B。 這一步我們暫且稱為第一次推薦。這就是我們平時為什么會看到推薦里面出現的內容，有些互動率幾乎是0。就是因為你是這個視頻的第一波觀眾。

抖音算法是什么？

抖音的算法，其實是一個漏斗機制，跟今日頭條的去中心化的推薦算法原理基本一致。它分為三個步驟：
第一，冷啟動流量池曝光
假設每天在抖音上有100萬人上傳短視頻，抖音會隨機給每個短視頻分配一個平均曝光量的冷啟動流量池。比如，每個短視頻通過審核發出后，平均有1000次曝光
第二，數據挑選
抖音會從這100萬個短視頻的1000次曝光，分析點贊、關注、評論、轉發等各個維度的數據，從中再挑出各項指標超過10%的視頻，每條再平均分配10萬次曝光。然后再去看哪些是點贊、關注、轉發、評論是超過10%的，再滾進下一輪更大的流量池進行推薦。
第三，精品推薦池
通過一輪又一輪驗證，篩選出來點贊率、播放完成率、評論互動率等指標都極高的短視頻才有機會進入精品推薦池，用戶打開時，看到的那些動輒幾十上百萬點贊量的視頻就是這么來的。
: "我們是圣騎士，不能讓復仇的情緒占據我們的意識。",

抖音算法是什么樣的？

1、機器審核+人工雙重審核

當一個視頻初期上傳，平臺會給你一個初始流量，如果初始流量之后，根據點贊率，評論率，轉發率，進行判斷：該視頻是受歡迎還是不受歡迎，如果第一輪評判為受歡迎的，那么他會進行二次傳播。

當第二次得到了最優反饋，那么就會給予推薦你更大的流量。

相反，在第一波或者第N波，反應不好，就不再推薦，沒有了平臺的推薦，你的視頻想火的概率微乎其微，因為沒有更多的流量能看見你。視頻火的第一步是被別人看見，第一步就把路給走死了，后續也只能依靠朋友星星點點的贊。

這個算法背后思維邏輯：?智能分發，疊加推薦，及熱度加權。

2、疊加推薦

所謂疊加推薦，是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量，如轉發量達10（舉例），算法就會判斷為受歡迎的內容，自動為內容加權，疊加推薦給你1000vv；轉發量達100（舉例），算法持續疊加推薦到10000vv；轉發量達1000（舉例），再疊加推薦到10wvv，依次累推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也懵比，不知道發生了神馬，實則是大數據算法的加權。

疊加推薦當然是以內容的綜合權重作評估標準，綜合權重的關鍵指標有：完播率、點贊量、評論量、轉發量，且每個梯級的權重各有差異，當達到了一定量級，則以大數據算法和人工運營相結合的機制。

3、熱度加權

實刷近百條爆火抖音，發現所有一夜爆火的視頻，和抖音推薦板塊的視頻，播放量多在百萬級，綜合數據（完播率、點贊量、評論量、轉發量）無一例外都很好。

擴展資料：

1：完善自己的資料，越全越好。包括頭像、昵稱、手機、微博、微信、頭條等，越詳細越好。因為是機器和人工雙重審核，一旦機器進行審核，就會進行大量的劣質剔除。

2、視頻需要有亮點。視頻只有15秒，在這短短的15秒內，沒有亮點，沒有轉折，大家是不會跟你有任何的互動，并且還有屏蔽功能，一旦用戶對你進行了屏蔽，這是很嚴重的事情，因為后期不會再給該用戶進行你短視頻的推薦；

抖音的算法思維是什么？

上傳視頻之后，由機器小范圍的推薦給可能會對你視頻標簽感興趣的人群，即一個小流量池。差不多是20-250人數之間(這些人包含通訊錄好友、賬號粉絲、使用的音樂的賬號的粉絲或點贊的、關注這個話題的粉絲、同城、系統隨機的分配量)
計算在單位時間之內觀眾的評論、點贊和分享數
具體公式是：熱度=A評論數+B點贊數+C分享數，系數A，B，C會根據整體的算法實時微調，大致上：C>A>B。 這一步我們暫且稱為第一次推薦。這就是我們平時為什么會看到推薦里面出現的內容，有些互動率幾乎是0。就是因為你是這個視頻的第一波觀眾。