抖音的算法推荐是什么

用户被宣传引进来了，用户创造了内容，但发布的内容，没人点赞，那用户的积极性也会大大受挫。这就涉及到抖音的关键问题——抖音的流量分配。

抖音的流量分配是非常均衡的。我们先看两个例子：第1个就是春节期间爆火的刀小刀，她甩个头换个妆就直接爆了。2月26号粉丝还不到100万，甩头视频出来后一个半月的时间直接涨粉到了1200万，一个月涨了1000万粉丝。

另个号毒舌电影，毒舌电影同样的是在1月份的时候不到200万粉丝，现在已经1400万粉丝了，两个月涨了1000万粉丝。

这并不是个例，这样的案例在抖音是非常多。

在抖音，每一个创作者都有机会创作爆款，都有机会获得巨大的流量，只要你的内容足够好，你就可以快速的让大量的人看到的。原因在于抖音使用了一种叫做算法推荐的流量分配模式，它能够让人人都有机会成为爆款，并且概率非常大。

抖音的算法推荐

讲算法推荐之前，大家可以回忆一下你日常是如何获取信息的?

无非就是三种途径：关注，搜索和被推荐。

1.关注，非常典型的就是微博/微信公众号，你关注了一个账号以后，你就可以持续看到这个账号发布的内容，获取你想要的信息。

2.搜索，百度和谷歌，当你的需求非常明确的时候，你通过关键词以搜索引擎去搜索的方法，获得你想要的信息。

3推荐，就是抖音、今日头条这种模式，你打开APP之后，随便看几篇文章，点几个赞，剩下的你不用管，算法会基于你的阅读行为给你推荐内容，你躺着等就行。

以上是从信息接收者的角度来聊的，那么换位思考一下，当我们作为信息创作者的时候，我们再来看这三种信息的分发模式。

第1种像关注这种模式，就比如你要做公众号，最重要的一件事情就是你要去涨粉。如果你入局晚了，你很难再做出一个爆款的大号来，这种模式对于后入局的创作者来说是非常难。

第2种搜索是同样的，当你作为一个信息创造者的时候，你想要让你的目标受众搜索到你的内容，你就需要去揣测用户在搜什么，用户会搜什么？你要做大量的SEO工作，同样的逻辑，如果说你没有在早期去做站长，没有入驻百度新闻源的话，你的内容就只能靠后站，这对于后入局者也是十分不利的。

第3种算法推荐这种模式，你发布一篇文章以后，只要你的目标受众是准确的，算法会自动识别你的内容，把你的内容推荐给可能喜欢的人，那简单来说就是你只需要发布内容，等着他成为爆款就可以了。

那么问题来了，抖音现在每天上传的视频量是6000万条，你如何做到让你这一条能够成为被算法推荐的那1/6000万？这就涉及到抖音算法推荐的核心逻辑，它是怎么工作的？

总结来说，就四个字：断物识人。

断物，就是算法需要去识别你这条内容是什么？

识人，就是算发需要辨识出正在平台中浏览浏览内容的人，他具有什么样的喜好？

算法知道了这个人喜欢踢足球，正好算法刚刚判断出有一篇文章是讲踢足球的，它就会直接把这篇踢足球的文章推荐给喜欢踢足球的人，算法推荐的逻辑就是这么简单。算法推荐主要有两种方法，我们下面逐一来讲。

第1种，基于内容的推荐算法，什么是基于内容的推荐算法？举个例子，比如说你进入到抖音以后，你点赞了一条关于踢足球的文章A，算法经过识别，发现文章B也是和踢足球相关的，那么算法就会把内容B推荐给你。这就是基于内容去做推荐，因为它俩是一样的，你喜欢A那你肯定会喜欢和A一样的B。

第2种，基于协同过滤的推荐算法，协同过滤这个词非常晦涩难懂，我们用另外一个词来替代它，就是基于用户行为的推荐算法，这种基于用户行为的推荐算法又分为两类：一种是基于物体的用户行为推荐算法，一种是基于用户的用户行为推荐算法。

基于物品的用户行为推荐算法

假如你是用户1，你喜欢了系统内的物品1，系统发现喜欢物品1的用户，还有用户2，用户3和用户4，然后系统还发现用户2、用户3和用户4也都同时喜欢了物品3。在用户喜欢物品的这个行为上，我们是不是可以去猜物品1和物品3是相似的，那么系统就把物品3推荐给了用户1。

这一套逻辑里边是基于对于物品喜欢的角度上去推荐的，所以将它称之为基于物品的用户行为推荐算法，因为他的推荐逻辑是用户喜欢物品这个行为。

基于用户的用户行为推荐算法

用户1喜欢了物品1，用户2也喜欢了物品1，所以说那我们是不是可以说在喜欢物品1这个行为上，用户2和用户1属于同一类人？那么系统又发现用户2还喜欢物品3，因为用户1和用户2是同一类人，那么用户1理论上应该也喜欢物品3，所以系统把物品3推荐给用户1，在这个用户行为的推荐方法上，系统关注的目标不再是物品而是人，他把人分成一类一类人，对他们做类似推荐，这个逻辑也没问题。

刚才我们讲到，抖音一天会上传6000万条视频，所以从算法的计算复杂度的这个逻辑上来说，我们推测用抖音使用的是协同过滤的推荐算法，也就是基于用户行为的推荐算法，这一点也是被抖音官方所承认的。

从这个逻辑上去来看，抖音是把所有的内容分成一簇一簇，各种喜好相似的人分成一堆一堆的，所以才出现了很多关于抖音要养号，要打标签这样的玄学说法。

针对这种说法，如果做一个账号，是生产所有人都可能喜欢的剧情类、搞笑类这种内容的话，你是不需要去养号的，因为不管你的内容发布给什么样的人，他们都会喜欢，因为幽默总能给人带来欢乐的。

但如果你的内容特别垂直，这个时候你就得把你的账号做好的标签分类了。

因为站在我们对面的不是人，不是资深的编辑，而是一台机器，机器不知道你的内容是好是坏，机器也不知道你的内容应该推荐给1千人，1万人还是100万人，机器唯一能做的，就是根据人类的反馈作出响应。

如果机器把你的内容推荐给了500个人，这500个人里边有499个人喜欢，那代表了两点：一是推荐方向正确了，二是你的内容非常优质。这个时候系统就会加大推荐量，不断的去滚雪球。

但是如果当你的内容被推荐给了500个人以后，这500个人里只有10个给你点赞，那就只有两种结果：

一是内容方向推荐错了，第二就是这个内容极其劣质。

那这给我们带来的反思，就是如果说你的内容你不管怎么调整，不管怎么定向人群，不管怎么投DOU+，都只有500次播放，不会超过系统既定的这个曝光数，你就要反思你的内容质量了。

不要老自己觉得自己好，观众觉得好才是更重要的。

以上就是有关抖音的算法推荐的相关内容，希望可以对大家有所帮助，更多抖音相关精选干货，尽在九头蛇电商卖家助手。