运营好抖音账号，离不开对抖音算法机制的了解，其中最核心的关键点——“去中心化”。何谓“去中心化”?我们从反向名词“中心化”去理解，由中心决定节点，它的所有分支末节都是围绕着中心去延展，这些分节分点都依赖于中心。而去中心化系统中，任何一个节点都可能成为中心，而且这个中心是阶段性、可变的。接下来，脚本之家小编就和大家分享下抖音推荐算法是什么?抖音的运作机制和推荐算法!希望对大家有帮助。

在一则短视频发布后，抖音平台一般会进行系列推荐过程，下图示为基础版：

a.消重审核

通过抽取视频中的画面和关键字，与抖音数据库中海量作品比对匹配，消除重复视频，如果你发布的作品是已经被发布过的，那么推荐性就会降低很多，所以视频的原创性很重要。

b.机器审核+人工审核

每天都有庞大数量的新作品涌入，光靠人工审核不现实，所以对视频的审核实行双审制：机器审核+人工审核。

机器审核：通过提前设置好的人工智能模型识别视频画面和关键词，判断视频是否存在违法违规行为，如果有疑似存在就会被机器拦截，以标黄、标红提示人工注意。

人工审核：当机器筛选出疑似违规视频作品时，再由人工进行复审，如果确定违规，会对账号进行删除视频、降权、封号等处罚。

“冷启动”是指抖音账号没有做任何的推广，完全依靠平台免费流量来做。与之相对的是“热启动”，依靠平台免费流量外加付费推广，这里我们只谈“冷启动”。

在短视频审核通过后，系统会分配一个初始流量池给你：200-500在线用户，不论账号本身等级如何，只要你能生产足够优质的内容，就能与大号争夺流量。

抖音根据你在初始曝光数据获得反馈，并结合账号分值来分析是否再叠加进行推荐，这里涉及到的因素就更多，比如完播率、点赞、评论、分享等。这些数据都会对你的视频造成影响，系统会挑选前排优质的视频，叠加推荐增强曝光，并经过人工审核进入热门推荐。这一步骤会让你的视频内容分发更加精准，在内容与用户之间，进行标签匹配。

当作品经过双重审核、初始推荐、叠加推荐和热门推荐引爆后，通常会给账号带来大量的曝光、互动和粉丝。但这种高曝光时间一般不会超过一周，这也激励创作方持续生产优质的内容。

完播率：不仅仅是视频播放完成率，还有用户多次播放的数据，重复播放次数也会加入基数分值。

点赞率：用户的点赞数量，和播放数占比，影响推荐，点赞是源自用户对内容的认可，犒赏和收藏的方式。

评论率：不仅包含用户评论的数量，还包含用户查看评论的数量，评论点赞数量。

转发率：不同渠道的转发，包含是否在评论里@好友

粉丝量：包含现有粉丝数量，新增关注粉丝数量及取消关注数量

进入主页：通过作品进入用户主页，预览其他作品数量及次数，额外关系账号权重

查看音乐：通过作品查看音乐也会有基数，以及背景音乐是否原生

画面：画面分辨率，是否清晰流畅，匹配字幕，画面色调

背景声：声音清晰悦耳，音乐有节奏旋律动听，吻合画面内容

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