在短视频这么火热的元千音评时代，低门槛的赞小助平短视频卖货功能，让每一个普通人都找到了新的时自快手秒刷蚂蚁平台突破口。袁记短视频热门业务教程网

无论是台抖想引流，还是论爱想推广品牌，短视频都是心双特别好的借助手段。

但若果想要借助好短视频平台巨大的元千音评流量来达到自己的目的，一定要搞清平台背后的赞小助平流量逻辑。

明天我们就来谈谈抖音和抖音这两个大平台的时自流量规则。了解规则，台抖能够对症下药。论爱

抖音平台

▎抖音用户画像判定

第一、心双按照用户基础属性判定

例如性别、元千音评年龄、赞小助平地域等

第二、时自按照观看兴趣画像判定

例如用户浏览内容的快手秒刷蚂蚁平台偏好，双击、评论等。

分行业/品牌浏览偏好，例如美妆视频可定向偏好浏览美妆的人群。

各种型达人浏览偏好，比如恶搞帐号可定向恶搞视频偏好人群。

第三、按照环境终端画像

例如网路环境画像：WIFI、移动网路等。

营运商画像：联通、联通、电信等。

手机机型画像：低端手机、低端手机等。

第四、互动行为画像

例如线上互动行为，高互动行为用户画像。

线下行为，抓取用户行为轨迹。

第五、品牌自定义人群画像

例如品牌第一方人群，历史品牌广告高互动人群，可以按照品牌核心人群画像特点，找寻相像的人群。

▎抖音热门推荐机制

抖音的流量分配是去中心化推荐，通过机器算法和人工的双重初审。

中级推荐：用户上传抖音视频后，会获得首波流量推荐，这波流量以附近、关注和好友为主。

多级推荐：按照首波用户的反馈，也就是说转发率、评论率、双击率以及完播率那些数据达到了系统设定的算法，即可步入下一级推荐池。

热门推荐：按照系统热门推荐算法，筛选出优质的视频，经过人工初审后，步入热门推荐。

▎抖音初审机制

在抖音上传视频后，平台会检查画面、标题等是否有违法。假如发觉违法，则步入人工检查，人工检查后确认违法视频都会被删掉，帐号也会被限流。假如没有违法，则步入画面消重，关键词匹配。

假如内容没有重复，系统还会开始推荐你的视频。反之假如你搬运了他人的视频，被系统测量到内容重复，则会步入低流量推荐。

推荐过后，假如用户反馈差，说明推送用户不精准，将步入蓄能池，用热卖推动快手评论爱心点赞，进行叠加推荐。假如反馈还差，系统还会就停止推荐。

当第一波推荐用户的反馈好，系统会对视频质量进行打分，之后叠加推荐，反馈仍然挺好，还会步入更高的流量池。

假如这个时侯你的视频被举报，那将会步入人工初审，确认违法后，作者可以进行申述，申述失败，则停止推荐，删掉视频。申述成功，则步入持续推荐期，大约1天到1周。最后，冷却，零散推荐。假如你的视频没有被举报抖音评论爱心双击，那就可以直接步入持续推荐期，最后冷却。

抖音平台

抖音的特征是通过全方位的数据，精准描画出用户画像，之后针对不同的用户，推荐其乐意观看的视频，以提高视频观看率和提高用户黏性。它的关键点在于不停地按照用户发生的行为剖析用户意图，尽可能推荐的视频都是用户想看的。

▎抖音算法推荐

抖音没有视频类别和视频热点的概念，只是以浏览量和红心数目来交互大瀑布流方式展示内容，同时还考虑到时效性，优先展示三天内的视频。

算法缘由，抖音的产品战略上不是培养大V，反倒是要限制大V的发展，所以没有排名，不会主观引导流量。

红心这个行为是比浏览量更核心的用户行为，由于他是反应与用户有关的信息。

▎抖音推荐方式覆盖不同需求

登录抖音平台后有三种不同的推荐方式：关注，发觉，同城。

默认是发觉，展示逻辑是前面说的交互影响算法。关注页面里展示所有用户之前关注的创作者视频。同城则是系统给与LBS数据匹配附近人发布的视频，它指出的是视频生产者与观看者之间的实际距离。

多种推荐算法重叠，填补不同算法的缺陷，推荐结果愈发精准，持续维持内容消费者与内容生产者的关系和纽带。

1、发现TAB

是协同推荐系统和内容过滤系统这两种推荐方式结合的结果。协同过滤系统主要通过用户历史观看爱好，行为，剖析用户兴趣给与推荐，它的缺点就是不能冷启动，抖音的算法比较适宜冷启动。内容过滤系统，给用户推荐她们之前喜欢的视频内容相像的其他视频。系统搜集的主要显性行为包括，点爱心，评论，观看视频宽度，降低降低某类视频阅读等等。内容推荐系统的核心是估算两个视频在内容上的相像度。通过视频的标题或则叙述，发布位置，评论等抽取个别关键词给视频打赏标签，抖音完全交给机器来完成。