抖音短視頻的推薦機制與原理對抖音短視頻的推廣與引流十分重要
抖音短視頻運營者要想讓抖音短視頻平臺更多地推薦自己發布的抖音短視頻，獲得比較高的播放量，就要多研究抖音短視頻平臺的推薦機制與原理，并遵循抖音短視頻平臺的推薦機制與原理。
1、抖音短視頻平臺的推薦機制
通常情況下，抖音短視頻的推薦機制從抖音短視頻上傳開始算起。基于抖音短視頻平臺每天會收到數量龐雜、內容質量參差不齊的抖音短視頻，為了給用戶帶來良好的內容消費體驗，抖音短視頻平臺會使用設定好的系統對新投放的抖音短視頻進行初審。首先系統會通過大數據分析，設置一些敏感詞匯檢測，保證短視頻的基本內容不會出現違規、低俗等內容。這屬于系統性風險檢測，是一個絕對硬性的指標，也是抖音短視頻運營者永遠不能觸碰的底線。
一是對抖音沒有版權的音樂進行限制，會給用戶發出站內消息，提示發布的抖音短視頻所用的音樂沒有版權，已經被限制分享;
二是將抖音短視頻中使用的音樂打上標簽，比如使用了某熱門音樂，這也是為什么用戶在刷抖音短視頻時，常常會連續刷到使用相同背景音樂的抖音短視頻。當系統識別到抖音短視頻內容和音樂沒有問題時，此時抖音短視頻會在平臺上線，系統也會開啟第一次推薦。需要強調的是，有的抖音短視頻內容雖然沒有違規，但是抖音短視頻畫面與別人的抖音短視頻畫面相似度太高，此時平臺也不會推薦，或者對此進行低流量推薦、僅粉絲可見或僅自己可見。
2、首次推薦機制
系統進行首次推薦時，機器會先小范圍地推薦給可能會對抖音短視頻標簽感興趣的人群，數量在300~500人。這些被推薦的人可能是抖音短視頻運營者的通訊錄好友、賬號粉絲、關注這個話題或標簽的
用戶，也可能是同城附近位置、系統隨機分配等。這也是有時抖音短視頻用戶會接收到內容互動率幾乎為0(沒有播放量、沒有點贊量和評論量)的抖音短視頻的原因，說明用戶正處于這種推薦中。
當系統給出第一波推薦后，系統會根據給的推薦量和播放量，對刷到抖音短視頻的人的反饋進行檢測和統計，如果用戶的反饋比較好(比如完播率比較高，用戶會點贊、評論或轉發等)，系統會判斷該視頻在第一個推薦池中的表現為優秀，然后開始第二次推薦。
3、分批次推薦機制
分批次推薦是指平臺對抖音短視頻分不同的批次進行推薦。首次推薦給用戶后的反饋數據將對下一次的抖音短視頻推薦起到決定性作用。如果首次推薦的反饋好，平臺就會進行第二次推薦、第三次推薦……相反，如果首次推薦反饋后的數據不理想，那么平臺就會停止推薦。因此，分批次推薦機制的核心是下一次推薦量的高低取決于上一次推薦之后的反饋數據如何。
如果抖音短視頻在經過系統的多次推薦后，已經有幾十萬甚至上百萬的播放量，系統一般會采用人工干涉的手段，對這些高播放量的抖音短視頻進行人工干預檢測。對于內容優質，符合正確價值觀和平臺調性的抖音短視頻，平臺會進一步推薦，形成大熱門視頻。總的來說，抖音短視頻平臺的推薦機制，是基于人工智能的算法，根據用戶的興趣精準地推送他們會感興趣、喜愛的抖音短視頻。
推薦機制的本質，就是從一個巨大的內容池里，給當前用戶匹配出可能感興趣的視頻。信息的匹配主要依據三個要素，即用戶、內容、感興趣。
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