抖音的爆火，離不開頭條系背面的共同算法。

　　抖音的流量分配是去中心化的，這種去中心化的算法，讓每個人都站在同一個起跑線，每個人都有時機一夜爆紅。

　　同樣是做為字節(jié)跳動旗下的產(chǎn)品，其實抖音引薦規(guī)矩和今天頭條的引薦規(guī)矩根本共同。視頻發(fā)布之后，機器會先依據(jù)你的賬號權重（如何檢查自己的抖音權要點此處）給出部分初始流量（冷啟動）。

然后會依據(jù)這部分用戶的反應（點贊率、評論率、共享率、完播率、復播率），再決議是否引薦給更多的人看。假如各項數(shù)據(jù)反應比例較高，機器就會引薦給更多的人看，以此類推，進入一個比一個更大的流量池。反之則會停止持續(xù)引薦?！　∑鋵嵍兑粢]規(guī)矩和頭條的文章引薦規(guī)矩根本共同。

　　機器會依據(jù)文章內(nèi)容，將文章引薦給可能對你的內(nèi)容感興趣的人，并觀看讀者的反應。假如一篇文章沒有用戶點擊（點擊率差），或許用戶點擊了發(fā)現(xiàn)質(zhì)量很差立刻退出了（跳出率很高），機器會以為這篇文章大概率不是個好的內(nèi)容。

　　抖音引薦規(guī)矩，大概也是同樣的道理。也便是說，短視頻的點贊率/完播率/互動率都是非常重要的數(shù)據(jù)。假如一個抖音視頻，用戶點開看不完就撤了，大概率闡明內(nèi)容不太吸引人或許沒什么干貨。假如看完了不點贊，大概率闡明內(nèi)容不是那么超出預期。這便是抖音引薦規(guī)矩。

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