26萬條抖音數據背後的推薦邏輯以及嚴重失調的男女比例

做過今日頭條自媒體賬號的人應該了解，頭條的推薦演算法是先把文章做小範圍推薦，查看文章在該部分人中的閱讀數據。 如果閱讀數據良好，則會擴大文章的推薦範圍。數據越好，推薦範圍則越大。既然抖音是頭條系產品，那肯定採用了同樣的推薦邏輯。

從用戶的方便程度來看，點贊>評論>轉發，那麼點贊作為推薦演算法的指標權重應該會大於其他兩個。從頭條的推薦演算法推測，視頻應該會先被推薦給一部分用戶，如果點贊數達到某個水平，則會將視頻推薦給更多的人；如果沒有，那麼視頻大概率會涼了。那麼反過來可以推斷，想要你的視頻被更多的人看到（也就是進入系統推薦的二階段），那麼你視頻的點贊量至少應該增加到100以上。

目前抖音未公布獲得視頻超過15s時長許可權的機制，但至少我們知道「優質」是選拔的重要條件，

男女比例嚴重失調，小哥哥的視頻更受歡迎。生活化的內容是抖音的主流，年輕人願意表達愛與喜歡，

動詞方面除了「喜歡」和「愛」以外，生活化的「想」、「拍」、「吃」是出現頻率最高的詞;形容詞方面「快樂」、「開心」、「好看」和「可愛」是抖音用戶最喜歡錶達的感情；

名詞上「小哥哥」和「小姐姐」顯然已經成為發抖音的固定搭配。

如果兩個視頻都需要視頻描述來完善視頻的內容，

那麼後一個視頻的效果會更好，因為相比於白色視頻背景，純黑色可以非常清晰的把底部的視頻描述凸顯出來。除此以外，視頻內容和質量相似的情況下，豎向的視頻比橫向的視頻更容易被點贊，不信你橫過手機點贊一下試試…….能不能繞過機器篩選直接被推薦到更大的流量池？隨著監管制度的完善，純機器演算法篩選和推薦已經不能滿足用戶對高質量內容的需求，於是今日頭條引入了大量人工審核團隊。這些人工除了審核內容是否違規外，還承擔發現優質內容、使其提前進入推薦隊列的職責（我猜的），如果我猜對了，那麼，如果視頻能跨過機器的迭代推薦，直達人工，豈不是會更快速的火起來？這個方法就是在視頻描述里加入一些機器識別不準確的敏感詞，你們如果膽大可以試一試。

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