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電商商家玩抖音,抖音的推薦算法需要這個!

yanfei 2020-12-04 17:53

5天漲粉60萬,摸透抖音算法,漲粉就是這么快!

1條抖音視頻300萬贊,漲粉90萬,親身經歷帶你玩轉抖音算法!
10天搞定100萬粉絲,不黑不吹,抖音算法就是這么神奇!
額……以上純屬杜撰,如有雷同實屬巧合。

QQ截圖20221214103835.png

作為抖音的核心競爭力之一——推薦算法,自從推出之日起就被很多人津津樂道。今天,我們就來聊一聊,這個被眾多抖音玩家傳得神乎其神的「推薦算法」。
據抖音工作人員透露,推薦算法一直都封存于黑盒之中,真正摸透這套算法規則的,在抖音內部也不會超過五指之數。
可以這么說,截止到目前,外部任何關于抖音算法的論斷都是推測。
不同的是,這些推測接近真相的距離。

一、雙重審核在抖音,每天有數量龐大的新作品上傳,純靠機器審核容易被鉆空子,純靠人工審核又不太現實。

因此,雙重審核成為抖音算法篩選視頻內容的第一道門檻。

機器審核:一般是通過提前設置好的人工智能模型來識別你的視頻畫面和關鍵詞,它主要有兩個關鍵作用:
其一,審核作品、文案中是否存在違規行為,如果疑似存在,就會被機器攔截,通過飄黃、標紅等提示人工注意;
其二,通過抽取視頻中的畫面、關鍵幀,與抖音大數據 庫中已存在的海量作品進行匹配消重,內容重復的作品進行低流量推薦,或者降權推薦(僅粉絲可見、僅自己可見)。

人工審核:主要集中在3塊:視頻標題、封面截圖和視頻關鍵幀。
針對機器審核篩選出疑似違規作品,以及容易出現違規領域的作品,抖音審核人員進行逐個細致審核。
如果確定違規,將根據違規賬號進行刪除視頻、降權通告、封禁賬號等處罰。

二、疊加推薦
通過雙重審核的作品,系統將會分配給你一個初始流量池:200-300在線用戶。
不管是剛加入抖音的新號,還是粉絲千萬的紅人、大V,系統都會一視同仁。
只是接下來的疊加推薦,會大不同。
很多抖音新手的疑惑,往往也集中在這里:
為什么粉絲量相差無幾,系統給別人的推薦更多?
為什么粉絲量更大的賬號,獲得的推薦更多?

抖音的疊加推薦,大概率受這幾方面的影響:
1.賬號初始權重;
2.初始流量池用戶反饋(點贊率、評論率、轉發率、完播率和關注比例),以及持續反饋;
3.賬號已有粉絲反饋;
4.外部真實賬號激活(互贊互評互轉一類)行為。
新賬號VS新賬號
更完整的賬號信息、更健康的養號行為、更垂直并且高質量的內容,獲得的系統疊加推薦,或者說成為“爆款”的機會越高。
小賬號VS大賬號
1.權重高:大賬號通過持續性創作,系統對它的權重判定更高;
2.推薦池粉絲更精準:大賬號持續推出垂直的作品,讓系統在推薦池匹配時,能夠給到更精準的、具有相同屬性標簽的用戶;
3.粉絲拉高作品指數:大賬號的活躍用戶,能夠將其發布作品的轉評贊以及完播率,拉到一個很高的比率。
這也就是為什么,粉絲量更大的賬號每條視頻都能獲得數十萬,甚至上百萬推薦的原因。

三、延后“引爆”不少抖音運營者會發現,有些內容發布的當天、一周甚至一個月內都數據平平,但突然有一天就火了,為什么?

兩種原因:
第一種,被很多老司機戲稱為“挖墳”。
它是指抖音會重新挖掘數據庫里的“優質老內容”,并給它更多的曝光。
這些老作品之所以能被“引爆”,首當其沖是它的內容夠好,其次,是你的賬號已經發布了很多足夠垂直的內容,標簽變得更清晰,系統能夠匹配給你更精準的用戶。
優質內容 精準用戶,老作品重新火爆起來就不意外了。

第二種,我們可以稱之為“爆款效應”
它是指,你的某一個作品在獲得大量曝光(幾百萬,甚至千萬級)時,會帶來巨量用戶進入你的個人主頁,去翻看你之前的作品。
如果你的某一個作品,能夠獲得足夠多的關注(轉評贊),系統將會把這些視頻重新放入推薦池。
很多垂直內容的創作者,往往都是因為某一個視頻的“火爆”,直接把其他幾個優質視頻“點燃”,形成多點開花,全盤爆炸引流的盛況。

四、流量觸頂抖音作品經過雙重審核、初始推薦、疊加推薦層層引爆之后,通常會給賬號帶來大量的曝光、互動和粉絲。

這種高推薦曝光的時間,一般不會超過一周。
之后,爆款視頻乃至整個賬號會迅速冷卻下來,甚至后續之后發布的一些作品也很難有較高的推薦量。為什么?
抖音每天的日活是有限的,也就是說總的推薦量是基本固定的:
一方面,跟你內容相關標簽的人群基本完成推薦,其他非精準標簽人群反饋效果差,所以停止推薦;
另一方面,抖音也不希望某個賬號迅速火起來,而是通過一輪輪考驗,考驗你的內容再創新能力,考驗你持續輸出優質內容的能力。


最后的最后,引用圈里朋友的一句話:
“其實有這樣一個現實,很多抖音玩家都覺得自己的流量不穩定,都把原因歸結于抖音策略、機器算法,其實最主要的原因是自己內容質量的不穩定,機器推薦的算法反而是最科學,內容質量好不好由用戶推薦,而不是自己的眼光。內容做好了,流量什么的就都來了?!?br>

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