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抖音推荐机制算法详解（一）

抖音SEO网2023-01-14抖音SEO排名

简介了解抖音平台的内容推荐机制。这就要从算法说起。凡是使用算法推荐系统，本质上都是拟合一个用户对内容满意度的函数 y = F(Xi ,Xu ,Xc)，这个函数包括三个维度的变量，即用户、环境、内容。

不要害怕自己不聪明，也不要害怕做一个努力的普通人

了解抖音平台的内容推荐机制。这就要从算法说起。凡是使用算法推荐系统，本质上都是拟合一个用户对内容满意度的函数 y = F(Xi ,Xu ,Xc)，这个函数包括三个维度的变量，即用户、环境、内容。

第一个维度：内容。每种内容都有很多标签，什么类别、属于什么领域、播放量、评论数、转发数等，需要考虑怎样提取内容特征来推荐。

第二个维度：用户特征。包括兴趣、职业、年龄、性别等。

第三个维度：环境特征。用户在哪里，什么场合，工作还是旅游，还是地铁里。

简单来说就是：我是谁、我在哪儿、我想看什么。

要将这三者匹配起来，是一个很复杂的数学问题，常用的模型就有好几种。比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。

像抖音这种数据量大、实时性强的，一般是多种模型混合使用。以上算法过程能否看得懂并不重要，重要的是下面的内容。实际情况很复杂，要考虑的因素更多。最终，系统会根据多个因素加权计算得出一条视频的指数，然后根据指数来分步骤推荐。

第一步是冷启动。

视频通过审核后，系统会分配一个初始流量池，初始流量池由两部分组成。

1、该账号的粉丝，但并不是所有粉丝都能推送，要服从算法优先原则。

2、可能喜欢该视频的用户。

冷启动推荐有300左右播放量。然后系统会根据数据来给视频加权计算，最核心的数据有4条：播放率、评论率、点赞率、完播率。

前三个都很好理解，完播率呢？

举个简单的例子，如果你发的视频时长1分钟，有100人看了你的视频，其中只有20人看完1分钟，其他都是只看了一部分，那么完播率就是20%。

然后做加权计算，当然，具体的加权算法是什么，我们就不知道了，这是抖音的核心商业机密，而且这个算法也会在实际运用中不断迭代。但我们可以知道，权重的排序大概是完播率>点赞率>评论率>转发率。

道理很简单，你的视频也许开头吸引了用户，也许标题吸引了用户，也许是封面吸引了用户，但这些都不能证明你的整个视频质量高，只能证明某一部分吸引人。如果用户可以把你的视频看完，那说明你的视频真的是优质，所以把完播率的权重放在第一位也就不足为奇。