很多人都有这样的困惑：
别人一条抖音几十万、几百万的赞，自己来拍只有几十赞，其中一半还靠朋友。数据惨不忍睹，每天都没信心再做下去。
为啥自己拍的抖音就火不起来呢？
算法推荐机制下，专注内容才是根本要了解原因，首先必须得了解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。
5、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500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5分钟，有500人看了你的视频，其中只有20人看完5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：
下次推荐量=系数*（A*完播率+B* 点赞率+C* 评论率+D* 转发率）
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。
除了这四个数据外，账号的权重也是考虑因素。
比如你的账号和人民日报相比，那权重绝对不一样。人民日报权重高，初始就能获得更高的推荐量。
根据今日头条的算法经验来看，如果两个账号发同样的消息（文字可以抓取内容来分析），算法会优先采信权重高的账号。但是视频应该较难遇到此情况。
第二步，加权计算后，符合第二次推荐的要求，视频会被推荐到第二个流量池，5000左右。
然后重复第二步的操作。统计数据，再推荐，每一次推荐都会获得更大的流量。如果某一次数据不达标，那就会暂时推荐。视频的流量也就止步了。
最终形成了倒三角推荐机制。
算法推荐让创作者运营的空间很小，专注内容创业带来的收益更大。
区别有多大呢？可对比公众号来看。
公众号是靠用户关注分发内容，第一波读者都来自于粉丝，第二波才是粉丝主动分享带来的。只要粉丝越多，阅读量就越高，即使你发的是一坨Shi。所以留给我们的运营空间非常大，可以给红包让粉丝帮忙分享、可以和大号玩互推.....
曾经有一位做过电商类公众号的朋友，50天公众号涨粉一百粉，可是他连文章都不会写。后来一问才知道，全靠花钱推广，线上别的公众号导流，线下还有连WIFI扫码关注公众号导流等，钱一砸粉丝就来了。
但是在抖音上，这些方式都不管用。
想主动运营，发现无法分享到微信。私信分享给抖音好友，但好友压根儿就不看。最主要的流量来源，还是得靠算法。
但是算法推荐机制只需了解就够了，千万不能钻进去研究，妄想找到一条捷径，每次都能获得大量的推荐，这绝对不可能。
算法推荐是抖音、今日头条这家公司的核心商业壁垒，要是随便都能研究明白，那这家公司何以立业。
作为一个内容创作者，应该做的是研究如何生产优质内容。
毕竟优质内容碾压一切，而且抖音有4亿的日活，三分之一的中国人都在用，不同行业，不同年龄，不同爱好的人都在看。原则上来说，只要不涉及到违规违法违背道德的内容，都是能成为爆款。但前提是一定要优质，而优质的第一原则是用户喜欢。最终回到所有内容创造者都要修炼的能力上来——洞察用户喜好的能力。
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