抖音上熱門演算法機制

我贏助手詳解抖音推薦演算法的底層邏輯，視訊是怎樣從零開始到爆款的。

話不多數，直接上乾貨，看看抖音推薦機制是怎麼處理視訊的。

視訊上傳

視訊上傳後，第一時間先經過機器稽覈，主要包括：影象識別、音訊識別、視訊識別、標題、封面等有沒有違規。違規了也不會立即處理，會提交到人工稽覈。

機器稽覈沒有違規，那麼繼續進行原創稽覈，對視訊進行去重，判定你的內容是抄襲還是自己原創，如果發現你的內容在平臺已經有了或相似度非常大，會給你判定一個低權重的視訊內容，不會刪除你的視訊，但也不會給你流量。

原創稽覈也通過了，下一步就開始進行視訊推薦流程。

視訊推薦

視訊稽覈通過以後，會給你一個初步推薦，這個推薦池在300-500人，這些人群分佈主要是：

1、關鍵詞匹配、興趣推薦，根據你的標題和視訊內容匹配一部分使用者推薦給他們。

2、附近的人，你的視訊會推薦給你定位附近的一部分使用者。

3、你的粉絲，第一波視訊會推薦給你的一部分粉絲。

當然，這個使用者是多維度演算法重疊的，把視訊推送給這一波使用者以後，系統檢測這部分使用者的播放、互動資料，根據這個資料來判斷下一步怎麼操作。

視訊爆款

爆款的前提是你的視訊在上一級的推薦中表現優秀。比如，第一波推薦中，推送給300個人，有200個人看了你的視訊，其中100個看完了整個視訊，也點了贊，評論了一下也收藏或下載了。這是演算法就認為你的視訊質量比較好，使用者認可程度比較高，他會繼續推薦下一波流量300-1000個人，這些人裡面同樣有10%或以上的互動率，他會繼續下一波流量，10萬，100萬以此類推。這時你的視訊就爆了。

這是一個視訊爆款的基本流程，今天先聊到這裡，下一篇我們聊一下為什麼很多視訊沒有到爆款這一步，中間到底經歷了什麼？大家有什麼疑問可以隨時交流哦。