抖音短视频平台算法逻辑

以下是一篇关于抖音短视频平台算法逻辑的脑图，介绍了循环去中心化、叠加推荐机制、挖文推荐机制、核心算法机制等。

平台算法逻辑

• 循环去中心化
  • 淘系和平台 某信 公众H等最大的不同是 你关注了谁 收藏了谁 就能看到 关注着更多内容 粉丝越多 展现量就越大 流量就越大
  • 抖音是去中心化平台 例如：你关注了罗老师 但你对美女耿感兴趣 你停留在美女内容上的时间更久 评论转发更多 那么在推荐上就不会推荐罗老师给你看 有可能大半年你都刷不到他 这就是平台机制
    • 你的粉丝不是你的 是平台的 你视频的所有数据都取决于视频内容本身的质量 那么传统电商就很苦恼了 僵尸粉、赞、评论都是徒劳的 一旦被识别就是小黑屋
• 叠加推荐机制
  • 叠加推荐是指 新的视频会智能分布100左右播放量 例如转发 评论点赞 达10 算法会判断为受欢迎内容 自动为内容加权重叠加 调控昂饿哦莫1000转发量达100算法持续叠加 以此类推
    • 很多一夜几百万播放量的创作者会很懵 不知道发生了什么 实际上则是大数据算法的加权
  • 叠加推荐是以内容的综合权重做评估标准 完播率 点赞量 评论量 转发量
• 挖文推荐机制
  • 有时候你发现过了很久 老视频突然火了 这个是平台的机制特色
  • 这个算法 它会挖掘一些优质的老视频 所以在对于自己比较看好的老视频 可以在新视频中引导粉丝去点赞 转发 可能会有意想不到的结果
• 核心算法机制
  • 消重机制
    • 内容在消重上是很严格的 发的内容被消重了 一般情况就是 内容没质量或者原创性不足
  • 审核机制
    • 一般为机审和人工审核 普遍为机审 人工最后做一些机器无法判别的审核 审核内容为 视频内容 描述 标题等是否带有违规敏感词 是否有导流其他平台的问题
  • 识别机制
    • 视频在通过审核之后 系统会根据视频的内容和标题 对发布的视频打上标签 推送给相关用户人群
  • 人工机制
    • 视频内容比文字要难审核 ai并不能完成判断所有的视频内容是否违规 质量问题 由于ai的不确定性 就会进入人工审核 平台会有大量视频审核员来弥补机器审核不了的问题
• 赵某说运营：平台的逻辑算法
  • 我们如何少走弯路 避免踩坑 首先你要链接平台的四个特征：循环去中心化、叠加推荐机制、挖文推荐机制和算法机制。