抖音短视频推荐机制是怎样的？

抖音的基础操作可以关注抖音官方教学平台“电商小助手”，里面发布了关于购物车、直播等的基础教学。

关于抖音的推送机制，截止到目前，抖音尚未公开，外部关于抖音算法的论断都是基于经验推测。

根据头条已公布过的推荐规则，同时结合众多账号实操反馈，我们总结了这套“抖音推送机制”，仅供参考。

（1）双重审核

抖音每日上传作品数量庞大，纯靠机器审核容易被钻空子，纯靠人工审核又并不现实。因此，双重审核成为抖音审核视频内容的第一道门槛。

依靠人工智能模型识别视频画面和关键词，它有两个关键作用：

其一，审核视频、文案中是否存在违规行为，如果疑似存在，就会通过飘黄、标红等提示人工注意；

其二，通过抽取视频中的关键帧，与抖音数据库中的海量视频进行匹配，内容重复的作品进行低流量或者降权推荐（仅粉丝可见、仅自己可见）。

针对系统筛选出的疑似违规作品，以及易出现违规内容的领域，抖音审核人工人员逐个进行审核。主要集中在3块：视频标题、封面和关键帧。

如果确定违规，抖音将进行删除视频、降权通告、封禁账号等处罚。

（2）叠加推荐

抖音的叠加推荐机制是登台阶式。

通过双重审核的视频，系统会分配一定基础流量，然后系统根据初始流量池数据（评论、转发、关注、完播率和点赞率）判断用户反馈和视频质量，将数据好的视频推送至下一流量池。

只有通过了一个流量池的检验，视频才会进入下一个流量池，获得更多播放量。爆款视频就是基于正反馈的逐级推荐，不断进入一个又一个的流量池。

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