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抖音是怎么给用户推荐视频的？详解抖音短视频的推荐机制与平台算法逻辑

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大家好，这里是久客联盟。短视频的推荐流程一般是这样的:短视频上传并审核后进入推荐系统;系统识别短视频内容的分类、标题等标签信息后，试探性地推荐给首批目标用户;根据用户反馈，进行多批次推荐或停止推荐(见图9-1 )。

抖音是怎么给用户推荐视频的？详解抖音短视频的推荐机制与平台算法逻辑

在这个过程中，平台主要考察的是转化率，其公式如下。

转化率=推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量

例如，平台将短视频推给了1000 个用户，最后只有10个用户点击播放，如此一来，平台就不会再推荐了，因为转化率太低了。所以，推荐给目标用户后获得的播放量就变得至关重要，它是影响转化率的唯一变量，直接决定了推荐量的多少。

而决定播放量的因素主要有四类(见图9-2)。

抖音是怎么给用户推荐视频的？详解抖音短视频的推荐机制与平台算法逻辑

所以，我们必须重视短视频分类、短视频标题、用户垂直精准度以及短视频封面这四个方面。

另外，抖音短视频还有推荐池这么一个说法。

短视频发布之后会进入系统推荐的大流量池，每天积累的精品推荐内容也都在这里聚集，形成一个越来越大的推荐池。

推荐池内容繁杂，里面有各种类型的短视频，这就导致大部分短视频内容时效性不强，衰碱速度很慢，累积了很多长期霸屏的作品(或优质账号)。若一个账号有爆款作品，并且吸引了大量关注，就会为其他作品带来更多流量。

在当前各大短视频平台中，每个作品都有成为爆款的潜质。即使你的作品暂时没被推荐，也会进入大流量池滚动，如果滚动期间播放量和点赞、转发、留言数量达到标准，仍会被平台热推。

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