一、抖音运营的四大机制

1、抖音的审核机制：去中心化

什么叫去中心化呢？

简单来说，就是说任何人都可以在网络上表达自己的观点或创造原创内容，共同生产信息。

抖音就是一个典型的去中心化的平台，这也意味着任何用户都是可以通过抖音这个平台展现自己，都是有机会成为拥有百万粉丝的大咖！

只要产出原创内容、作品受欢迎，就会有越来越多的人关注。

2、抖音的权重机制：智能分发

智能分发，是抖音机制的一大亮点！

无论你要做什么类型的账号，平台会根据账号的权重来对你新发布的视频给予一定的初始推荐流量；

优先推荐给附近的人与账号本身的粉丝以及你关注的人，之后是根据分析平台所有用户的标签以及你内容的标签进行初始的智能分发；

接下来就是等待推荐后的反馈结果了，也可以说你的作品进入了一个冷启动的状态！

3、抖音的推荐机制：叠加推荐

第二点提到了初始流量分发，先把作品推荐给部分用户，然后等待用户反馈结果，从而来判断这条内容是否受到用户的欢迎。

如果在这条作品在初始分发后反馈给平台的结果是受欢迎的，那么平台会把这条作品进行二次分发，此次分发的流量覆盖会更多、更广泛，这也是作品能否上热门的关键点之一；

反之，如果初始反馈没有效果，那也就不会得到平台的二次推荐了！

4.抖音的推荐流量池：逐步加大流量

抖音的流量池有着等级之分的：低级流量池、中级流量池、高级流量池，不同权重的账号会被分配到不同的流量池，当然也就意味着将会获得不同的推荐量！

账号被分配的高低，取决于发布内容的受欢迎程度。

对于新账号来说，前5个作品的反馈数据非常重要，平台会根据这5条作品的反馈数据进行分析，来确定账号内容的质量，再进行分配到相应的流量池中！

也可以说，前5个作品可以决定账号能否做起来。

二、抖音推荐算法的步骤

相信有些人知道，抖音的内容推送主要是通过机器的算法来实现的，一共大概可以分成三步：

1、上传视频之后，由机器小范围的推荐给可能会对你视频标签感兴趣的人群，差不多是20-250人数之间，计算在单位时间之内观众(audience)的评论、点赞和分享数。具体公式是：热度=A×评论数+B×点赞数+C×分享数，系数A，B，C会根据整体的算法实时微调，大致上：C>A>B。这一步我们暂且称为第一次推荐

这就是我们平时为什么会看到推荐里面出现的内容，有些互动率几乎是0。就是因为你是这个视频的第一波观众。

2、如果经过第一次推荐，你们的视频没有在目标用户中得到比较好的反馈，那么很遗憾你就只能指望下次再拍出更好的视频啦，这就是为什么你在抖音中的视频浏览数大部分都是在50-250之间的原因啦。

另一方面，如果你的视频经过第一次推荐得到了比较好的观众反馈，那么这时你的视频将会被推荐给更多的潜在观众，我们可以叫扩大推荐。机制跟第一次推荐一样，这次触达的观众人数大概可能是1000-5000人。

以此类推，像把一颗石头丢进平静的湖面一样，一圈一圈的辐射到更大的面积。那种视频点赞数达到100w以上的视频，就证明它在目标观众中唤起了深深的共鸣。

一般来说，短视频的点赞、评论越多，播放时间越长，用户没看完就关闭的比例越低，能获得的推荐量就会越大。达到了上面的几个条件，系统就会认为你是一个优质的视频，来给予大量推荐。

3、经过前两步的设计，基本可以保证90%的视频可以科学合理的筛选出抖音的热门视频，但是考虑到一些意外情况(比如系统给你的第一波曝光受众没有弄好，导致机器把第一批推荐的目标观众搞错啦，又或者运营的同学针对一些节日或者热点要人为增加热门视频)，所以你会看到抖音当中有一部分的视频上面有“精选”的字样。