抖音的算法是怎么回事？

抖音的算法，其实是一个漏斗机制，跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤：

第一步，冷启动流量池曝光

假设每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核发出后，平均有1000次曝光。

第二步，数据挑选

抖音会从这100万个短视频的1000次曝光中，分析点赞、关注、评论、转发等多个维度的数据，从中再挑出各项指标超过10%的视频，每条再平均分配10万次曝光。然后再去看哪些点赞、关注、转发、评论等数值是超过10%的，再滚进下一轮更大的流量池进行推荐。

第三步，精品推荐池

通过一轮又一轮验证，筛选出来点赞率、播放完成率、评论互动率等指标都极高的短视频，才有机会进入精品推荐池，用户打开时，看到的那些动辄几十上百万点赞量的视频就是这么来的。

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