有人知道抖音的推荐机制是什么呢？抖音的规则是什么呢？怎么利用系统推荐获得流量？

抖音如此火爆，背后的功臣肯定少不了算法。

抖音的算法是极具魅力的。这个魅力在于，抖音的流量分配是去中心化的。

在公众号上，如果你没有粉丝的话，你发的内容就不会有人看。但是抖音就不一样，所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。

这个我们把它叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是就此打住。

因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。

那么，该如何利用好抖音的算法呢？

1利用好流量池

如前所述，抖音给每一个作品都提供了一个流量池，无论你是不是大号、作品质量如何。你之后的传播效果，就取决于你的作品在这个流量池里的表现。

因此，我们要珍惜这个流量池，想办法让我们的作品在这个流量池中有突出的表现。

抖音评价你在流量池中的表现，会参照 4 个标准：

① 点赞量

② 评论量

③ 转发量

④ 完播率

知道了这 4 个标准，我们就要在一开始视频发出来的时候，想办法发动所有的你能发动的力量去点赞、评论、转发、把它播放完。

2叠加推荐

我们自己能发动的力量毕竟有限，因此，当作品被推广到更大的范围以后，就不是我们能人工干预的了。这时，我们该如何提升关键的 4 个指标呢？

详细的做法我会在后面提到，这里先简单说一点，启发一下你的思路。比如说，既然评论量很重要，那你在写视频的标题文案时，是不是应该考虑设置一些互动问题，引导用户留言评论呢？

我们发现，有些视频拍出来之后没火，过几天、过一个星期，甚至过了个把月之后，这个视频却突然火了。所以这个推荐算法其实还是很有意思，它会“挖坟”，带火一些优质的老视频。

所以你比较看好的一些视频，即使它一开始没火，你也要持续去给它去做一些点赞评论，通过朋友圈去转发一下。他有可能这个星期没有被推荐，但下个星期有可能就会被推荐。

3不对用户做任何假设

关于抖音首页的推荐算法，也可以拿出来一说，从内容逻辑来观察，抖音推荐算法最大程度保留了新鲜度。抖音首页采用的是基于用户行为的推荐。

一种推荐方法是基于视频和文本内容提取特征，并与用户画像特征计算相似度，相似度越高，推荐概率越大。这种推荐的方法弊端是推荐内容缺乏新鲜度，用户点击看长腿美女，于是大概率后面的内容也是长腿美女。

另外一种推荐方法是纯粹基于用户行为数据。这种方法不对用户偏好做任何假设，不对内容文本做特征提取。从个人经验来谈，特征工程是双面利器，实际情况是，特征工程常常无法挖掘出内容（视频、音频or 文本）潜在意图和特性。从信息熵增原理来理解，世界的不确定性总是朝增大的方向发展。特征提取会把人为的主观偏见引入模型。最好的假设是不做任何假设。

那么如何基于用户行为数据，如何建立一个基于事件网络结构的推荐算法模型？给用户的推荐路径可以理解为基于事件网络的随机游走。可以参考pagerank，AP等图模型算法。

4隐秘的上瘾机制

作为一个爆红的娱乐性产品，上瘾的设计是必不可少的。过年有段时间在家，一有空闲时间便手残般的刷抖音的首屏推荐。

首先谈谈烟瘾形成的原理，烟中包含的尼古丁可以让大脑分泌一种叫『多巴胺』的物质，让大脑产生愉悦感。但尼古丁来的快去的也快，为了找到消失的快感，大多数人会再点上一支烟，重新获得快感。就在不断的吸烟->获得愉悦感->愉悦感消失->继续吸烟循环中，成瘾性依赖。

任何让你上瘾的产品也是一样的原理，在不断的刷中，获得短暂的愉悦感，为了找回愉悦感，继续不断的刷。所有游戏的机制设计，都有奖励成就带来的爽快感和挑战挫折的不适感之间来回转变的机制，在这个过程中成瘾性依赖。与抖音类娱乐产品不同的是，游戏的心理满足感曲线通常是游戏策划通过每个关卡挑战难度、成就和激励的数值调整设计出来的。

5注意事项

一定不能植入硬广，二维码，低俗广告等；

一定不能有不良的 *** 作，比如说出现武器等不该出现的镜头和画面；

一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题；

一定不要刷阅读量、刷喜欢；

这些不仅仅会让你的视频获得不了推荐，还有可能让你的视频被禁言、被限流甚至是被封号。

抖音，一个拥有大批新生代用户的短视频App，从2018年初就刷屏网络成为流量最火爆的视频App。随着流量的不断迭增，短视频商业化价值逐渐显现，抖音作为短视频App的排头兵，“抖”出来的营销姿势可以说开辟了媒介新纪元。

1、把握住各个渠道的变现

往往一般从两个方面来说变现：一是流量变现，而是内容变现。而一般的逻辑是这样的内容支撑流量，流量转化资本。

2、传统领域与短视频完美结合

通过传统领域加上短视频，把自己产品路成短视频的形式发布到各个平台，利用百度、新浪等平台推送机制，它会自动帮你推荐产品发布到有兴趣的人群中去，这样极大程度降低了营销成本，流量更是不用说，完美的与短视频结合，如果你有自己电商产品而且非常熟悉，极力推荐做短视频，从现在开始做正赶上5G时代在这这个风口。

3、短视频结合做电商

现在短视频平台可以说很牛了，也正是因为平台的不断创新抓住用户喜好，近期抖音出了一个橱窗功能，平台结合电商把好的产品热门产品或者自己的产品放到平台，这样既可以引流又做到产品变现，帮助了店铺引流、增粉、上推荐、转化变现，真正意义上实现了共赢。越来越多的平台也相继出现相同引擎功能，在5G时代更是会火爆。

快手的产品思路是，交互简单易懂，反过来积极影响算法。
组合各种推荐算法，覆盖用户不同的需求，以达到尽可能推荐的视频都是用户想看的。
架构整体规划，用户使用产品的流程中，全部都影响算法，达到产品的个性化，千人千面。
特点是通过全方位的数据，精准刻画出用户画像，针对不同的用户，推荐其愿意观看的视频，以提升视频观看率和增强用户粘性。关键点在于不停根据用户发生的行为分析用户意图。
算法推荐
快手没有视频类别和视频热点的概念，只是以播放量和红心数量来交互瀑布流形式展示内容，同时还考虑到时效性，优先展示一天内的视频。
算法原因。快手的产品战略上不是培养大V，反而是要限制大V的发展，所以没有排行，不会主观引导流量。
红心这个行为是比播放量更核心的用户行为，因为他是反应与用户有关的信息。
推荐方法覆盖不同需求
登陆后三种不同的推荐TAB，组合不同的推荐方法。关注，发现，同城，默认是发现，展示逻辑是上面说的交互影响算法，关注TAB里展示所有用户之前关注的创作者视频。同城则是系统给予LBS数据匹配附近人发布的视频，它强调调整的是视频生产者与观看者之间的实际距离。
围绕用户核心行为设计，教育用户的同时有助于用户的沉淀。
多种推荐算法重叠，弥补不同算法的缺陷，推荐结果更加精准。
持续维持内容消费者与内容生产者的关系和纽带。
发现TAB是协同推荐系统和内容过滤系统这两种推荐方法结合的结果。
协同过滤系统主要通过用户历史观看爱好，行为，分析用户兴趣给予推荐，它的缺点就是不能冷启动，抖音的算法比较适合冷启动。
内容过滤系统，给用户推荐他们之前喜欢的视频内容相似的其他视频。
系统收集的主要显性行为包括，点爱心，评论，观看视频长度，减少增加某类视频阅读等等。
内容推荐系统的核心是计算两个视频在内容上的相似度。通过视频的标题或者表述，发布位置，评论等抽取某些关键词给视频打赏标签，快手完全交给机器来完成。
关注这个TAB下，主要根据时间维度随机展示关注的创作者视频，更像微信朋友圈。这个栏目中用户喜好已经很明显了，不需要其他东西来干扰用户决策，关注提供了一个让内容消费者与内容生产者能持续交流的纽带。
同城TAB，通过用户发布时候的位置，进行推荐，主要根据距离远近来排序，其中优先展示买了头条和正在直播的用户，提高内容生产者的曝光可能性，增加用户社交关系链，为用户的沉淀提供更多可能。
以上就是今天为大家带来的关于快手平台的流量规则内容，希望可以对大家有所帮助，更多精选干货，尽在鱼爪电商电商卖家助手。

目前抖音的推荐机制是人工+算法；总共可以分成三个阶段来理解。
第一步：上传视频后，人工审核加标签，再算法推荐人群，根据账号权重，推荐人数为：20-250；
第二步：根据第一次推荐的评论，点赞，分享数量来计算，具体公式：热度=a视频完播率+b评论数量+c点赞数量+d分享数量；权重：a>b>c>d，
第三步：数据反馈达标，就会进入下一个流量池，这个流量池人数在1000人—5000人之间，进入更大的流量池，还是根据上面那个公式。
以上是回答，希望对你有所帮助

一、智能算法的推荐原理

智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。

这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。

而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。

系统是怎么理解我们创作的内容呢？

平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。

比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、世界杯”。

大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“国际足球”等二三级类目。

内容刻画

关键词提取原则：

1）高频词原则：系统从作品、文案中提取高频出现的词汇；

2）独特性规则：大部分文案、内容出现的词，不会被认为是关键词。

比如虚词（的、地、得、而、对于……）；

比如转折词（虽然、但是、因为、所以……）。

独特性原则

怎么才能让系统更好的识别我们的关键词呢？

1）避免使用非常规词。比如：活久见、城会玩、腿玩年、DBQ……

2）名人/地名用全程，不用缩写或外号。比如：詹姆斯vs詹皇，广西、广东vs两广地区，香港、澳门vs港澳……

3）多用具有代表性的实体词。实体词就是一些名词和代词，比如人名、地名、公司名称等。

例如：《流动着的舞台，街头中的故事》，在这个文案中，我们很难提取出有意义的实体词，我们对它进行优化：《印度就是脏乱差？这组让你看清印度的另一面，与想象中大不同》

优化后，我们这个就能提取出“印度”这个实体词，知道是跟印度有关的内容，进一步提取，还会发现“脏乱差”、“”这些有意义的词汇。

系统是怎么理解用户的？

为了更好的理解用户需求，系统会从多个角度进行用户画像：

1）历史浏览信息（从作品文案、内容中的关键词提取）

2）身份标签（兴趣标签、职业、年龄、性别、机型……）

3）环境特征：根据他们当前的环境（工作、通勤、旅游、娱乐场所、休息……），确认用户的状态

用户刻画

通过这一系列的比对、分析，系统推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的男性，喜欢足球、汽车等分类。

系统会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。

用户标签主要分为3大类：

1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；

2）用户的行为信息（关注账号，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；

3）阅读兴趣（阅读行为、用户聚类、用户标记）。

系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了系统对用户的刻画。

推荐算法的本质

利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等），以及环境因素（地域、时间、天气、网络环境），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的点击概率，然后再从系统几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照兴趣由高到低排序，Top10的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。

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1寻找一个能够引爆用户群的“社交话题”

第一个常用的短视频营销技巧是寻找一个能够引爆用户群的“社交话题”。短视频营销的核心是互动型的social营销模式，如果仅仅是自说自话不能引发共鸣，激发用户参与感，那么注定是失败的。

所以，企业做短视频营销之前可以借助一些专业的舆情监测软件，如识微商情来寻找这个“社交话题”，然后再借助短视频的丰富表达力于予解答，离成功也就不远了。

2内容输出注重情怀，故事化

第二个常用的短视频营销技巧是内容。几乎没有人喜欢看广告，却没有人不爱听故事，比起传统意义上那些高大上的广告大片，短视频营销的输出内容需要去讲故事，卖情怀。如果把品牌化为一个元素或一种价值主张，然后融入一个富有感染力的故事，就可以很好地吸引用户的注意力，并打动他们，让他们分享你的视频，你的产品或者品牌也就会获得持续的传播。

3把握平台的推荐机制

第三个常用的短视频营销技巧是把握平台的推荐机制。以抖音为例，它会根据视频的播放量、点赞量、评论量以及转发量等四个维度来评判内容是否优质，然后参考这些数据是否把你的内容推向更多的受众。当作品发布后，首先进入的是一个小的流量池，当你四个维度的数据都达到一定的标准后，抖音才会把它放到更大的流量池，让更多的受众看到。

1、在线视频渠道
在线视频渠道通常渠道播放量主要通过搜索和小编推荐来获得的，例如爱奇艺、腾讯视频、Bilibili等平台，人为主观因素对视频播放量的影响都是非常大的，如果你获得了一个很好的推荐位，那么视频的播放量会有显著的提升。
2、资讯客户端渠道
资讯客户端渠道大都通过平台的推荐来获得视频的播放量，例如今日头条、天天快报、一点资讯等，这些平台的推荐算法机制将视频打上多个标签并推荐给相应的用户群体，目前这种推荐机制被应用在很多平台，所以也被认为是未来的趋势。
3、社交平台
社交平台有微信、微博、QQ等，社交平台可以方便结识更多相同兴趣的人，是短视频传播的重要渠道，是用户在互联网上找到你的一种方式，是你连接粉丝连接广告主连接商务合作的通道。
4、短视频渠道
很多人意识到短视频比直播更有发展前景，短视频渠道有秒拍、美拍、短视频制作的小影、主打资讯类短视频的梨视频、头条拆分出来的西瓜视频等。现在是短视频创作者的最佳机会。
5、垂直类渠道
垂直渠道的出现，目前冲在最前面的是电商平台，如淘宝等电商平台，这些平台通过短视频，可以帮助用户更全面的了解商品，从而进行促进购买量。相信未来还会出现更多垂直的短视频平台
6、小视频渠道
快手、抖音的出现就备受瞩目，也让头条这样的行业巨头感受到了压力，不管是视频内容还是平台算法都是有一定差异的，面对这个同样庞大流量池短视频创作者也是有必要做一些尝试的。

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