不懂算法就别玩抖音:揭秘视频推荐机制与热度计算公式

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查看104 | 回复0 | 2024-12-26 18:16:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
您可能感到困惑,为何精心制作的抖音视频观看次数不多。实际上,这现象源于抖音特有的流量分配算法。

初始流量池

2023年6月,部分用户发现,其首个抖音视频的首轮推荐观众中,包含了对拍摄主题表示支持的通讯录联系人。这些观众是通过平台算法挑选并限制在小范围内推送的。这一小规模流量池是视频能否获得进一步推荐的关键测试。同时,抖音初期流量池的推荐人数通常在200至500人之间,这构成了另一种初始数据规模的情况。

在此小规模流量区域,平台算法将着重分析特定数据指标,用以评估视频是否具备持续推广的潜力。

热度计算



抖音设有独特的热度评估机制。该机制以A评论次数、B点赞次数和C分享次数为依据,计算公式为热度=A+B+C,其中系数A、B、C会随算法调整而实时变动,通常C的权重高于A,A又高于B。2023年4月的一项抖音研究显示,分享行为在视频后续推荐中扮演着关键角色。例如,有些视频尽管点赞数不多,但分享数较高,因而获得了更多推荐机会。此算法提示,视频获得大量推荐并不仅取决于点赞数,其他指标亦不容忽视。

这也说明了为何在日常生活中,我们常遇到推荐视频的互动率几乎为零,原因在于这些视频在热度计算公式中未能达到标准。

优质视频判定

短视频若双击率高、评论量多、播放时长长,且用户未看完即关闭的比例较低,则此类视频更易被认定为优质内容。例如,抖音上的一些美食视频,若播放时长超过总时长80%且评论数达数千,往往能获得众多推荐。一旦被认定为优质,系统便会给予更多推荐。以舞蹈教学视频为例,因其每一步都讲解详尽,许多观众愿意观看至完并评论分享,因此也常获得平台的强力推荐。

如果不能达到这样的标准,视频就很难进入下一轮推荐。

未获好反馈情况



若视频在初次推荐后未能获得目标用户的积极反响,例如某创作者在2022年底发布的作品,其播放量、点赞等关键数据均不尽如人意。遗憾的是,此类视频可能需等待下次创作更优质内容的机会。这也是为何众多抖音视频的观看量普遍集中在50至250次之间。众多创作者精心制作的视频,因初始推荐未能引发用户共鸣,最终往往在庞大的视频库中逐渐被遗忘。

若视频在初次推荐阶段收获正面观众反响,便有机会被进一步推广至更广泛的潜在观众群体,即进入高流量推荐池,实现推荐范围的扩大。以2021年为例,一则搞笑视频在首次推荐后互动数据表现优异,随即获得了更广泛的用户推送。此外,抖音平台在第八次推荐阶段会实施标签化人群推荐,此时用户规模可达到5000万以上。这为视频提供了巨大的推广机遇。通过连续的推荐过程,成功的视频能够积累大量双击等正面数据。

抖音小助手作用

抖音小助手具备一定效用。抖音需设立专门的内容运营团队,该团队负责与用户沟通,发掘有趣视频并推其为热门。2023年3月,众多用户表示,通过@抖音小助手,他们的视频被更多关注。因此,在发布视频时,提及@抖音小助手可提升视频热门概率。此举犹如为视频增添双重保障。

当前面临疑问,若对抖音的流量分配规则有所了解,您是否还会无拘无束地制作抖音内容?同时,期待各位读者给予点赞、留言及转发。
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