[抖音智能算法]1个视频播放1000万的秘密，深度解密抖音智能算法！

抖音是字节跳动旗下的又一款推荐算法的短视频社交APP，抖音这款短视频社交APP继承了今日头条的衣钵，把推荐算法再一次的发扬光大。

抖音算法本质就是：“从一个聚合的内容库当中推荐用户感兴趣内容给用户”

如果用一个公式去总结的话就是：

用户标签 内容标签 智能匹配=智能算法

用户标签：首先是用户标签，当你注册抖音账号那一刻开始，你每天刷抖音刷到一些你感兴趣的内容，你会点赞，评论，甚至转发

假设你喜欢汽车类的短视频，你会跟汽车类的短视频进行点赞，评论。你喜欢NBA类的短视频，你会给这一类视频点赞，评论转发。

你所有的用户行为习惯，抖音都会根据他的系统去分析，判断你对这一类内容的喜好，通过你的行为轨迹，使用的场景，时间，抖音会给你一个用户标签。

比如，27岁喜欢汽车，篮球的大学本科生}

根据你的颤音账户填写的资料，以及你平时的用户习惯，比如喜欢汽车类的录像，每次看的时间都很长，经常赞扬，评论颤音如果你喜欢看NBA的视频，经常点赞评论，观看的时间也比较长，这个时候抖音也会给你下一个标签。

内容标签:每个账户都会在你的内容上标上内容标签，这样颤音在后续匹配中更准确的用户会给你

只有垂直、细分，颤音才能给你打上更准确的内容标签。
如果你今天发送汽车类的短片，明天发送NBA的短片，这时颤音不能判断你的内容标签。这时，他推给你的流量不正确，你的整体阅读量的赞词数据不好。
智能匹配:其次是智能匹配，颤音根据用户的使用行为习惯、使用场景和时间的不同向用户推荐不同的内容。
简单的说，抖音这套智能匹配就是，把用户喜欢看的优质作品推荐给用户，你只有摸清了他这套算法，按照他这套算法去生产内容，你的账号才能够获得大流量的推荐。
颤音有两个巨大的数据库，一个是用户数据库，另一个是内容数据库，颤音这个智能匹配机制是根据用户的场景、时间、用户的使用行为习惯，从内容数据库中向用户推荐喜欢的内容
比如说，早上起床的时候，拿起手机发出颤抖的声音，这时颤抖的声音可能是新闻类的录像。
等晚上回家躺在床上的时候，这个时候颤音推荐的可能是你感兴趣的汽车类录像。
颤音这一人工智能算法机制，在与用户匹配数据的过程中不断进化和反复，越来越能接触到用户的心情，发现颤音，有停不下来的习惯。
赛马机制
在抖音这个区域中心的算法计算中，一个1万粉丝的账号和100万的粉丝的账号。他们获得大流量的推荐机会相等，条件是你必须有优质的内容。
每天喜欢汽车领域的用户数量是恒定的，假设是1000万用户，每天汽车领域的账号会生产1万条短视频内容。
这1000万的流量就会分配给这1万个账号，这1万个账号假设当天每一个账号发布了一个作品，那么抖音会根据作品的数据反馈，去分配不一样的流量。
如果你的作品完播率高，点赞率高，评论量高，分享率高，就会给你推荐大流量，把你推上热门，抖音就是用这一套赛马机制去筛选优质的内容，然后推荐给喜欢看相关领域视频的用户
这个案例只给你分享了抖音暴利赚钱的冰山一角，还有更多有趣好玩的方法，其实我觉得未来任何行业都可以用短视频重新做一次！
服装短视频，美食短视频，202020年抖音将是一个巨大的流量入口。在接下来的几篇文章中，我将为您分析2020年合并的视频，一起进行一组短视频。

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