抖音短视频的推荐机制与原理对抖音短视频的推广与引流十分重要

抖音短视频运营者要想让抖音短视频平台更多地推荐自己发布的抖音短视频，获得比较高的播放量，就要多研究抖音短视频平台的推荐机制与原理，并遵循抖音短视频平台的推荐机制与原理。

　　1、抖音短视频平台的推荐机制

　　通常情况下，抖音短视频的推荐机制从抖音短视频上传开始算起。基于抖音短视频平台每天会收到数量庞杂、内容质量参差不齐的抖音短视频，为了给用户带来良好的内容消费体验，抖音短视频平台会使用设定好的系统对新投放的抖音短视频进行初审。首先系统会通过大数据分析，设置一些敏感词汇检测，保证短视频的基本内容不会出现违规、低俗等内容。这属于系统性风险检测，是一个绝对硬性的指标，也是抖音短视频运营者永远不能触碰的底线。

　　一是对抖音没有版权的音乐进行限制，会给用户发出站内消息，提示发布的抖音短视频所用的音乐没有版权，已经被限制分享;

　　二是将抖音短视频中使用的音乐打上标签，比如使用了某热门音乐，这也是为什么用户在刷抖音短视频时，常常会连续刷到使用相同背景音乐的抖音短视频。当系统识别到抖音短视频内容和音乐没有问题时，此时抖音短视频会在平台上线，系统也会开启第一次推荐。需要强调的是，有的抖音短视频内容虽然没有违规，但是抖音短视频画面与别人的抖音短视频画面相似度太高，此时平台也不会推荐，或者对此进行低流量推荐、仅粉丝可见或仅自己可见。

　　2、首次推荐机制

　　系统进行首次推荐时，机器会先小范围地推荐给可能会对抖音短视频标签感兴趣的人群，数量在300~500人。这些被推荐的人可能是抖音短视频运营者的通讯录好友、账号粉丝、关注这个话题或标签的

用户，也可能是同城附近位置、系统随机分配等。这也是有时抖音短视频用户会接收到内容互动率几乎为0(没有播放量、没有点赞量和评论量)的抖音短视频的原因，说明用户正处于这种推荐中。

　　当系统给出第一波推荐后，系统会根据给的推荐量和播放量，对刷到抖音短视频的人的反馈进行检测和统计，如果用户的反馈比较好(比如完播率比较高，用户会点赞、评论或转发等)，系统会判断该视频在第一个推荐池中的表现为优秀，然后开始第二次推荐。

　　3、分批次推荐机制

　　分批次推荐是指平台对抖音短视频分不同的批次进行推荐。首次推荐给用户后的反馈数据将对下一次的抖音短视频推荐起到决定性作用。如果首次推荐的反馈好，平台就会进行第二次推荐、第三次推荐……相反，如果首次推荐反馈后的数据不理想，那么平台就会停止推荐。因此，分批次推荐机制的核心是下一次推荐量的高低取决于上一次推荐之后的反馈数据如何。

　　如果抖音短视频在经过系统的多次推荐后，已经有几十万甚至上百万的播放量，系统一般会采用人工干涉的手段，对这些高播放量的抖音短视频进行人工干预检测。对于内容优质，符合正确价值观和平台调性的抖音短视频，平台会进一步推荐，形成大热门视频。总的来说，抖音短视频平台的推荐机制，是基于人工智能的算法，根据用户的兴趣精准地推送他们会感兴趣、喜爱的抖音短视频。

　　推荐机制的本质，就是从一个巨大的内容池里，给当前用户匹配出可能感兴趣的视频。信息的匹配主要依据三个要素，即用户、内容、感兴趣。

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