我們在刷抖音的時候經常會看到一些視頻的標題是“聽說發第二遍會火”這些類似的，那么抖音視頻發第二遍真的會火嗎？在這里我們就不得不提出一個詞——算法推薦機制，在分析抖音平臺的推薦機制之前，我就不得不提它的頂頭老大——今日頭條。

抖音是今日頭條旗下的短視頻平臺，有今日頭條強大的技術和資金支持，發展迅猛，如今日國內活躍用戶量已突破5億。

跟頭條號類似，抖音也有一套基于用戶和內容的個性化推薦算法。

具體的算法我們沒辦法也不可能搞清楚，這是人家的商業機密。但是，推薦機制卻不是完全無章可循的。

在今日頭條2055生機大會“頭條公開課”分論壇的現場，今日頭條推薦算法架構師項亮，說出了推薦系統的本質：

從巨大的內容池中為用戶匹配出感興趣的內容。

另外，項亮的演講中還提到，信息的匹配主要依據三個要素：用戶、內容、感興趣。

用戶刻畫：今日頭條會從很多角度給用戶畫像，比如年齡、性別、歷史瀏覽等。

內容刻畫：利用技術對內容進行分類。

感興趣：肯定不能直接去問用戶是否喜歡，只能根據用戶的行為去猜測用戶的感受。

那么，算法的本身是什么呢？

項亮提到，它實際上是一個擬合你對內容滿意度的函數。

所以，我們可以這么簡單理解抖音的推薦機制：

從大量的視頻中，通過用戶的行為，判斷用戶對哪些視頻更感興趣，推送給他們。

那么抖音是如何判斷用戶是否喜歡推薦的內容呢？

在抖音的視頻信息流中，有四個按鈕，分別是關注、轉發、評論、點贊。

這幾個按鈕的作用，就是用來判斷用戶是否喜歡推送的內容的，不過還有一個參考指標就是完播率（就是看是否完整看完整個視頻）。

在轉發、評論、點贊和完播這幾個指標中，我們發現用戶參與成本最大的是轉發（因為現在微信已經將抖音的接口關閉了，用戶想轉發到微信必須下載下來再上傳到微信），然后依次是評論、點贊和完播。

所以，推薦的權重從大到小依次是轉發、評論、點贊和完播。

當然，跟今日頭條類似，一個新發布的視頻并不會大量推送測試。

首先，他會智能分發到一小部分用戶，這部分用戶以粉絲和附近的人為主。

根據上面說的幾個指標，看用戶的反饋如何，如果用戶喜歡的比例更大，就有可能進入第二輪推薦。

每次推薦，如果判定為用戶感興趣的內容，視頻會被增加權重，推薦量逐級增加。這個我們把它叫做疊加推薦，你所看到的上百萬贊的視頻，就是這樣一點點火爆起來的。

但是，一個視頻不會持續火，熱度一般持續一周左右，因為平臺需要持續有新鮮的內容。不過如過有大量的用戶模仿跟拍，視頻的熱度持續時間會更長。

此外，有時用戶會有“挖墳”行為，即用戶已經把跟自己標簽相關的新鮮視頻瀏覽完了，平臺會再次推薦之前的視頻。

講了這么多，我并不是要教你去研究抖音的算法機制，而是理解這里面的邏輯。然后有針對性地在內容里去優化，去引導用戶做出反應自己喜歡你的視頻的動作，從而獲得更高的推薦量。

好了，今天就分享到這里了，如果你還有什么不懂的地方或者想更深入的了解抖音運營知識，都可以找到我，我從事互聯網營銷已經幾年了，對這一方面還是有一定的經驗，在我能力范圍內能幫就幫。如果需要資料的也可以找我分享。