抖音上热门的推荐机制，详细分析其中的规则
抖音推荐机制解析大全！抖音不多说了，火的很。
2017年9月，抖音成功超越快手，成为ios摄影与录像分榜下载量第一的APP，并且到今日还一直领先。
想要玩转平台，首先就得了解平台的规则，今天给大家详细分享一下抖音的推荐机制。叶子总结了以下六点：
1、循环去中心化、流量池原则、智能分发
2、叠加推荐
3、时间效应
4、抖音引流6大核心
5、帐号权重算法
6、把控发布时间
一、去中心化机制、流量池规则、智能分发
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。
而新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发，如新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。
这也正是0粉也能1夜10w＋，一夜爆红的原因，因此抖音的去中心化算法让人“雨露均沾”，这波红利给人人以机会，天天有看点！
因此，在明白了这一点之后，我们应该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。
二、叠加推荐
所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你
1000vv，转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv，转发量达1000（举例）,再叠加推荐到10wvv，依次累推…所以那些一夜几百万播放量的抖音
主也矇逼，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。
叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准，综合权重的关键指标有：完播率，点赞量，评论量，转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，
则以大数据算法和人工运营相结合的机制。
三、时间效应规则
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。
四、抖音引流6大核心
重点1：视频的时间需要超过7S（秒）。
重点2：尽量作品以竖屏为先，横屏尽量少发。
重点3：上传视频时，建议选择分类，并加上相符标签。
重点4：一定不能植入硬广；
重点5：一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题。
重点6、一定不能有不良的操作，比如说出现武器、出现一些不该出现的镜头和画面；
五、抖音帐号权重算法
我们注册的新帐号一定一定要养号，新帐号前5个作品是重中之重，只要你乱发都会影响你的权重，如果你的帐号平均作品都是在100以下的播放量请采取换号，
不然这个号继续发还是会这样。
如果你的帐号突破了100-200之间徘徊，属于最低权重号，持续半个月到1个月还是如此，那自动变成僵尸号。
如果你的播放量突破了1000-3000的话那就属于待热门的帐号，那么恭喜你，你离网红很近了，但是一定要继续扩散每一个新发的作品，比如朋友圈发发，社群
发发。
如果你的播放量达到了1万以上，属于绝佳号，那么更不用说了，你快成网红了。
六、把控发布时间
这个逻辑很简单——什么时候用户多，就什么时候发布。
一般情况下，互联网产品中午会有一个高峰期，下班之后大概是 19:00~23:00 是另一个高峰期。大家可以选择这些时间段发，但凌晨的时候也有不少用户在一
直在用。
其实这个问题没有固定答案，每个时间段都有每个时间段的流量，你需要根据自己的粉丝形成一个自己的套路。
举个例子，有些账号在个性签名中就会写“我固定周几几点更新一条视频”，这就是让粉丝养成一个观看习惯，到点后他们就会定时来查看，久而久之养成习惯
。形成一个固定发片时间后你就会发现，很多粉丝会主动追更，问你什么时候会更新，这样粉丝粘性也会得到保障。
七、加强粉丝之间的互动、善用评论区
我们每天都有大量用户评论，我们安排了好几个人专门去维护用户的评论，就是回复用户的问题，和用户进行互动。这个环节做好了，活跃度、忠诚度都会有很
大提升。
其实大家可以把它当成一个运营的位置。因为抖音现在现在是没有开放多少运营位置给账号的，我们只能够在头像、签名介绍自己的产品。这个时候，我们可以
去评论里面引导用户，通过作者回复，甚至是让你的同事当托儿来回复，对用户进行引导。
总结经验：
在抖音的运营过程中是有一套既定流程的：前期给账号一个定位，根据定位寻找自己要做的内容，专业化垂直领域，最终根据内容形式打造自己的账号IP，也就
等于塑造自己，边热门边引流，不要积累了足够粉丝才引流那样是错误的做法。
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