一直听到抖音算法机制，那到底什么是抖音的算法呢？可能很多人都不太理解，这里就用最直白的方式给大家介绍一下抖音算法，也让大家在短视频剧本创作上能有更深入的了解。
抖音的算法，其实是一个漏斗机制，跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。
它分为三个步骤：
第一、流量池播放量
假设每天在抖音上有500万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核发出后，平均有500次曝光，这也就是我们说的不投dou+，可能最多只有500次播放量的出处，这个数值一直在变小，各种原因也取决于抖音自身对流量的疯狂变现的结果。早期抖音500次播放所带来的关注点赞会变多，而如今500次播放量很难有关注点赞评论，投放dou+也已经结合了算法，成为新的增长指标的参考。
第二、数据挑选
抖音会从这500万个短视频的500次曝光，分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据，从中再挑出各项指标超过2-5%的视频，每条再平均分配50万次曝光。然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论是超过50%的，再滚进下一轮更大的流量池进行推荐。
具体提示一下，内容蹭热点是关键，这两次分配的播放量，更多取决于热点话题。
第三、精品推荐池
通过一轮又一轮验证，筛选出来点赞率、播放完成率、评论互动率等指标都极高的短视频才有机会进入精品推荐池，用户打开时，看到的那些动辄几十上百万点赞量的视频就是这么来的，当然如今不投dou+想再要获得几十万甚至几万点赞已经变成了奢望，内容+投放早已成为了抖音算法的核心元素。
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