1.2.3 抖音作品的推荐机制

得益于抖音独特且高效的推荐机制，任何人做出的优质视频都有可能得到推荐。比如抖音用户“大凯很努力”的早期视频多以展示特效为主，长期处于不温不火的状态。后来他一改风格，将视频内容改为以教学为主，以展示特效为辅，主要教观众如何制作同款视频，再加上语速较快的特点，使得他迅速走红，如今他已拥有300多万粉丝，其个人主页如图1-10所示。

在享受抖音推荐机制好处的同时，抖音账号运营者还需要了解抖音的推荐机制算法，明白了推荐机制算法，就相当于了解了抖音的运营逻辑，这样一来，运营好抖音账号就容易了许多。

抖音作品的推荐机制大致如图1-11所示。

1.审核方式：机器+人工的双重审核

为了保证平台的健康发展，同时也为了落实平台的核心算法，抖音会对用户发布的视频进行审核。具体的审核方式分为两种，一种是机器审核，另一种是人工审核。此外，为了保护原创作品，抄袭其他原创作品的抖音账号会被降权。

2.智能分发：推荐精准用户

抖音智能分发是指一条视频发布后，会被自动推荐给以下4类人群。

一是粉丝，这是一个抖音账号的核心受众。

二是通信录好友和可能认识的人。在抖音的“朋友”界面中，会显示朋友发布的作品，如图1-12所示。

三是同城人群。如果允许抖音识别所处位置，一条视频发布后，会出现在同城界面中，并被自动推送给同城的抖音用户，如图1-13所示。

四是可能对视频感兴趣的人。抖音会根据用户的浏览习惯，给用户贴上一些标签。如果视频内容符合用户的标签，系统会认为这些用户可能会对视频感兴趣，并将视频推送给这些用户。

3.叠加推荐：让视频持续获得播放量

叠加推荐是指抖音会给每条视频初始的推送量，将视频推送给用户后，会根据用户对视频的反馈决定是否给视频增加推送量。例如，抖音对某条视频进行了5000次推送，如果该视频的转发量达到了100次（假设的门槛），那么抖音会继续对该视频进行10000次推送，如果转发量又超过了1000次，那么该视频会再次获得20000次推送。抖音会如此反复地对视频进行叠加推荐，如图1-14所示。平台要求不同，获得叠加推荐的条件也不同，上面的例子是假设的门槛，实际门槛会考虑转发、点赞、评论等多种数据，一切以平台的要求为准。

究其根本，叠加推荐量还是由视频的受欢迎程度决定的。图1-15所示的两条视频中，左边的视频点赞量、评论量、转发量都超过了1万，系统会默认其为非常受欢迎的视频，因此，这条视频就会很容易获得叠加推荐；而右边的视频点赞量不足20，评论量为4，转发量为0，很显然用户对这条视频基本不感兴趣，因此，这条视频无法获得叠加推荐。

但有一点需要注意，当播放量为10万～50万时，视频将会进入人工审核阶段，也就是俗称的二次审核。大部分其实是没有被平台的审核员看过的，创作者大都在和机器打交道，而能进入人工审核阶段，说明视频的表现良好。人工审核阶段将会更加严格，很多视频具备成为“爆款”的潜质，但因为内容问题最终无法通过人工审核。图1-16所示为审核没有通过的系统提示。这也解释了为什么有些视频数据很好，但突然就没有流量了，不过这种问题往往是播放量已经超过10万的大流量视频才会遇到的。

如果审核没有通过，不要气馁，要积极了解审核未通过的原因，抓紧时间修改视频后再将其上传，以保持视频的热度，争取使视频被抖音推荐给更多人观看。

4.热度加权：完播率>转发量>评论量>点赞量

抖音会根据发布时间选出新视频，剔除旧视频。“爆款”视频在没有被模仿的情况下，一般可以维持一周的热度，而热度加权则能提升一条视频的热度，加权数越高，则视频热度越高，获得平台推荐的力度就越大。转发量、评论量、点赞量和完播率都会影响一条视频的热度加权，4种数据对热度加权的影响程度也有差异，具体影响程度为：完播率>转发率>评论率>点赞率，如图1-17所示。