抖音短视频如何上推荐热门-算法机制

2019-02-16 14:13:05 客服小编 但吐槽点

  本文内容是但吐大刷网团队(团队有今日头条视频审核员工)根据内部人员透露,并经过2个月的平台用户数据+真实账号测试和分析得出的结论,核心即为下方的这个《抖音视频上推荐模式流程图》。


如上图所示,我们上传的抖音短视频需要经过机器程序的多重审核,才能进入到待推荐列表,最后的人工审核也是根据一系列的权重排序因素进行排序,并随机进入到审核员面前。


首先
会有程序自动识别内容是否违规。如果不违规,你的视频会被随机分发给300位左右的在线用户,根据在线用户的行为数据,会形成一个推荐基数(后面会讲到),超过推荐基数的将进入到待推荐列表;


如果
随机分发后产生的推荐基数不达标,并不是就没有机会进入推荐列表了。这个时候会有一个每日定时用户行为数据分析。假设,你的视频被分享到第三方产生大量流量,并获得了大量的赞、评论、转发等;当日定时系统跑完数据后,发现你的视频数据超越了推荐基数后,还是有机会进入到待推荐列表的。


 
然而
进入待推荐列表,并不代表就真的能被推荐了。待推荐列表的内容皆为抖音审核员所见,但是抖音每天那么多视频,进入到待推荐的视频也是数以万计甚至几十万、几百万计的,怎么才能快速的进入审核员(也就是我们经常@的抖音小助手)的眼帘呢?


通过
系列的数据分析,推断其具体排列顺序是依照:账号资料完善度、账号认证情况、推荐基数、视频播放量、双击数、评论数、分享数量、发布时间、@抖音小助手等进行权重计分,高得分视频排序越靠前优先审核。且视频内容为随机分配给各短视频审核员并且是多名员工审核,防止内部员工开后门现象。


其实
这套原理很像搜索引擎的搜索结果排序,只要从产品本身的需求出发,我相信所有人都可以制作出该流程图,较难的就是估算“推荐基数”。


 
上面图中的推荐基数说明一下:它其实就是根据短视频的浏览时长、点赞数、评论数、分享数等等 与 实际浏览人数等相关值进行对比,从而产生的一个比例值。具体比例值是浮动的。每个短视频都有这样一个值,超过这个值的视频,就进入到待推荐列表。


当然
即使是到了推荐列表的短视频,如果推荐基数降低到一个特定比例值,也会从推荐列表中被移除的。另外,关于推荐基数具体的数值,前面我们也已经说过,这是一个浮动值,具体的数据表现会根据抖音某时间段实际数据随时波动。

 

但吐大刷网会不断更新我们的研究结果供大家参考。


最后再次声明

但吐大刷网会尽可能的提供高质量的数据支持服务,提高上热门上推荐几率。能否上推荐其核心还是您的视频内容质量。抖音用户数以亿计,我们再牛撑死也就百万级别的量,多花点心思在作品技巧和用户心理上或许会事半功倍。

如果你不认同我们的调研报告

请你相信,我们说的,都是错的

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