抖音推薦算法步驟

1.上傳視頻之后，由機器小范圍的推薦給可能會對你視頻標簽感興趣的人群，差不多是20-250人數之間，計算在單位時間之內觀眾(audience)的評論、點贊和分享數。具體公式是：熱度=A×評論數+B×點贊數+C×分享數，系數A，B，C會根據整體的算法實時微調，大致上：C>A>B。這一步我們暫且稱為第一次推薦
這就是我們平時為什么會看到推薦里面出現的內容，有些互動率幾乎是0。就是因為你是這個視頻的第一波觀眾
2.如果經過第一次推薦，你們的視頻沒有在目標用戶中得到比較好的反饋，那么很遺憾你就只能指望下次再拍出更好的視頻啦，這就是為什么你在抖音中的視頻瀏覽數大部分都是在50-250之間的原因啦。
另一方面，如果你的視頻經過第一次推薦得到了比較好的觀眾反饋，那么這時你的視頻將會被推薦給更多的潛在觀眾，我們可以叫擴大推薦。機制跟第一次推薦一樣，這次觸達的觀眾人數大概可能是1000-5000人。以此類推，像把一顆石頭丟進平靜的湖面一樣，一圈一圈的輻射到更大的面積。那種視頻點贊數達到100w以上的視頻，就證明它在目標觀眾中喚起了深深的共鳴。
一般來說，短視頻的點贊、評論越多，播放時間越長，用戶沒看完就關閉的比例越低，能獲得的推薦量就會越大。達到了上面的幾個條件，系統就會認為你是一個優異的視頻，來給予大量推薦。
3.經過前兩步的設計，基本可以保證90%的視頻可以科學合理的篩選出抖音的熱門視頻，但是考慮到一些意外情況(比如系統給你的第一波曝光受眾沒有弄好，導致機器把第一批推薦的目標觀眾搞錯啦，又或者運營的同學針對一些節日或者熱點要人為增加熱門視頻)，所以你會看到抖音當中有一部分的視頻上面有“精選”的字樣。