抖音的算法推薦是什么?詳解抖音算法機(jī)制-抖音賬號(hào)運(yùn)營(yíng)抖音日常運(yùn)營(yíng)

本文主題抖音賬號(hào)運(yùn)營(yíng),抖音的算法推薦是什么,詳解抖音算法機(jī)制,抖音日常運(yùn)營(yíng)。

用戶被宣傳引進(jìn)來了，用戶創(chuàng)造了內(nèi)容，但發(fā)布的內(nèi)容，沒人點(diǎn)贊，那用戶的積極性也會(huì)大大受挫。這就涉及到抖音的關(guān)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(gè)例子：第1個(gè)就是春節(jié)期間爆火的刀小刀，她甩個(gè)頭換個(gè)妝就直接爆了。2月26號(hào)粉絲還不到100萬，甩頭視頻出來后一個(gè)半月的時(shí)間直接漲粉到了1200萬，一個(gè)月漲了1000萬粉絲。

另個(gè)號(hào)毒舌電影，毒舌電影同樣的是在1月份的時(shí)候不到200萬粉絲，現(xiàn)在已經(jīng)1400萬粉絲了，兩個(gè)月漲了1000萬粉絲。

這并不是個(gè)例，這樣的案例在抖音是非常多。

在抖音，每一個(gè)創(chuàng)作者都有機(jī)會(huì)創(chuàng)作爆款，都有機(jī)會(huì)獲得巨大的流量，只要你的內(nèi)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(jī)會(huì)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(guān)注，搜索和被推薦。

1.關(guān)注，非常典型的就是微博/微信公眾號(hào)，你關(guān)注了一個(gè)賬號(hào)以后，你就可以持續(xù)看到這個(gè)賬號(hào)發(fā)布的內(nèi)容，獲取你想要的信息。

2.搜索，百度和谷歌，當(dāng)你的需求非常明確的時(shí)候，你通過關(guān)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(diǎn)幾個(gè)贊，剩下的你不用管，算法會(huì)基于你的閱讀行為給你推薦內(nèi)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(dāng)我們作為信息創(chuàng)作者的時(shí)候，我們?cè)賮砜催@三種信息的分發(fā)模式。

第1種像關(guān)注這種模式，就比如你要做公眾號(hào)，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(gè)爆款的大號(hào)來，這種模式對(duì)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(dāng)你作為一個(gè)信息創(chuàng)造者的時(shí)候，你想要讓你的目標(biāo)受眾搜索到你的內(nèi)容，你就需要去揣測(cè)用戶在搜什么，用戶會(huì)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(zhǎng)，沒有入駐百度新聞源的話，你的內(nèi)容就只能靠后站，這對(duì)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(biāo)受眾是準(zhǔn)確的，算法會(huì)自動(dòng)識(shí)別你的內(nèi)容，把你的內(nèi)容推薦給可能喜歡的人，那簡(jiǎn)單來說就是你只需要發(fā)布內(nèi)容，等著他成為爆款就可以了。

那么問題來了，抖音現(xiàn)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(jié)來說，就四個(gè)字：斷物識(shí)人。

斷物，就是算法需要去識(shí)別你這條內(nèi)容是什么？

識(shí)人，就是算發(fā)需要辨識(shí)出正在平臺(tái)中瀏覽瀏覽內(nèi)容的人，他具有什么樣的喜好？

算法知道了這個(gè)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(huì)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(jiǎn)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(nèi)容的推薦算法，什么是基于內(nèi)容的推薦算法？舉個(gè)例子，比如說你進(jìn)入到抖音以后，你點(diǎn)贊了一條關(guān)于踢足球的文章A，算法經(jīng)過識(shí)別，發(fā)現(xiàn)文章B也是和踢足球相關(guān)的，那么算法就會(huì)把內(nèi)容B推薦給你。這就是基于內(nèi)容去做推薦，因?yàn)樗鼈z是一樣的，你喜歡A那你肯定會(huì)喜歡和A一樣的B。

第2種，基于協(xié)同過濾的推薦算法，協(xié)同過濾這個(gè)詞非?；逎y懂，我們用另外一個(gè)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(nèi)的物品1，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)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(xiàn)用戶2、用戶3和用戶4也都同時(shí)喜歡了物品3。在用戶喜歡物品的這個(gè)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(duì)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?yàn)樗耐扑]邏輯是用戶喜歡物品這個(gè)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(gè)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(xiàn)用戶2還喜歡物品3，因?yàn)橛脩?和用戶2是同一類人，那么用戶1理論上應(yīng)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(gè)用戶行為的推薦方法上，系統(tǒng)關(guān)注的目標(biāo)不再是物品而是人，他把人分成一類一類人，對(duì)他們做類似推薦，這個(gè)邏輯也沒問題。

剛才我們講到，抖音一天會(huì)上傳6000萬條視頻，所以從算法的計(jì)算復(fù)雜度的這個(gè)邏輯上來說，我們推測(cè)用抖音使用的是協(xié)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(diǎn)也是被抖音官方所承認(rèn)的。

從這個(gè)邏輯上去來看，抖音是把所有的內(nèi)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(xiàn)了很多關(guān)于抖音要養(yǎng)號(hào)，要打標(biāo)簽這樣的玄學(xué)說法。

針對(duì)這種說法，如果做一個(gè)賬號(hào)，是生產(chǎn)所有人都可能喜歡的劇情類、搞笑類這種內(nèi)容的話，你是不需要去養(yǎng)號(hào)的，因?yàn)椴还苣愕膬?nèi)容發(fā)布給什么樣的人，他們都會(huì)喜歡，因?yàn)橛哪偰芙o人帶來歡樂的。

但如果你的內(nèi)容特別垂直，這個(gè)時(shí)候你就得把你的賬號(hào)做好的標(biāo)簽分類了。

因?yàn)檎驹谖覀儗?duì)面的不是人，不是資深的編輯，而是一臺(tái)機(jī)器，機(jī)器不知道你的內(nèi)容是好是壞，機(jī)器也不知道你的內(nèi)容應(yīng)該推薦給1千人，1萬人還是100萬人，機(jī)器唯一能做的，就是根據(jù)人類的反饋?zhàn)鞒鲰憫?yīng)。

如果機(jī)器把你的內(nèi)容推薦給了500個(gè)人，這500個(gè)人里邊有499個(gè)人喜歡，那代表了兩點(diǎn)：一是推薦方向正確了，二是你的內(nèi)容非常優(yōu)質(zhì)。這個(gè)時(shí)候系統(tǒng)就會(huì)加大推薦量，不斷的去滾雪球。

但是如果當(dāng)你的內(nèi)容被推薦給了500個(gè)人以后，這500個(gè)人里只有10個(gè)給你點(diǎn)贊，那就只有兩種結(jié)果：

一是內(nèi)容方向推薦錯(cuò)了，第二就是這個(gè)內(nèi)容極其劣質(zhì)。

那這給我們帶來的反思，就是如果說你的內(nèi)容你不管怎么調(diào)整，不管怎么定向人群，不管怎么投DOU+，都只有500次播放，不會(huì)超過系統(tǒng)既定的這個(gè)曝光數(shù)，你就要反思你的內(nèi)容質(zhì)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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