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        1. 抖音的推薦算法是怎樣的? 抖音推薦算法原理!

          yanfei 2020-10-19 10:39


          QQ截圖20201019104822.jpg

          抖音的去中心化算法,讓每個人都有機會爆紅,可為什么有人0粉玩抖音就一夜10w贊,而有人怒拍100條也涼涼?這一夜爆火的游戲規則是什么?抖音的推薦算法是怎樣的?

          一、從抖音的火爆說起

          今年抖音之火從全國燒到全球,先登頂國內App Store,一季度又登上全球第一的應用的交椅,連馬化騰都怒懟張一鳴



          沒錯,全民皆抖音的爆火,從奶茶到美食,從音樂到品牌,從草根到大v都星星燎原般一夜躥紅,品牌方和內容主們為出網紅爆款而紛紛入場,傳說中爆火的案例在身邊也相繼發生。

          早期案例:訊飛語記單條視頻收60w贊, app新增下載10幾萬;躺倒鴨3條抖音為app拉新10w+,3個月增粉400w;答案奶茶單條破2000萬次播放,新增249家加盟店!更帶火了小豬佩奇、海底撈、西安市等爆款,收割了大量關注度。圖例如下:



          身邊案例:

          網友a隨手發了條抖音,1夜間點贊量達10w+,粉絲瘋漲到6000+; 網友b 平時運營抖音都流量平平,突然1條視頻就有幾百萬的播放量,點贊35w+,漲粉3w;網友c剛做抖音,1條就上千萬的播放量,點贊38w,漲粉8.8w。

          最最令人費解的是,身邊的抖音運營主也火的莫名其妙,只是中毒般All in其中,也只能盲人摸像般摸索,這神奇逼得我這個營銷人強迫癥要犯了…為什么抖音這么火?

          我會從以下3點一解抖音之謎:


          別人0粉抖音輕松10w贊,抖音的推薦算法是怎樣的?

          二、全民抖音,去中心化的勝利?

          傳統媒體呈金字塔式,如電視、報刊、雜志等,內容層層篩選,傳播自上向下,擁有著絕對權威,占據話語權的制高點。

          移動互聯的時代,如微博、微信、抖音等平臺的崛起,邁入了人人皆內容,人人皆媒體的自媒體時代,這種話語權由集權向民主,中心化向去中心化轉移,且勢不可擋。

          自媒體時代大眾用視頻的播放量替代了電視的收視率,用推文的閱讀量替代了報刊的發行量,我們進入了一個信息碎片化,媒介去中心化,人人都能爆紅的新媒體時代!


          別人0粉抖音輕松10w贊,抖音的推薦算法是怎樣的?

          縱觀世界藝術史,從表達宗教的神性崇拜,到文藝復興時期的人性回歸,再演變到印象派的主觀感受,直到安迪.沃霍爾將藝術徹底去中心化,波普藝術大眾和流行的本質是藝術的民主與平等,如他所言:

          “人人都能紅15分鐘“的時代來了!

          而抖音只用15s的曝光,造就了一個人人都能一夜成名的世界。短視頻不僅釋放了90后們被壓抑的表演才華,還用新潮酷炫的方式快速輸出一個個新生代IP,這就不難理解抖音為什么能讓草根頻頻爆紅了!

          抖音的核心是去中心化算法,讓每個視頻都能平等展示,每個人都有機會爆紅,而不只是圍著名人打轉,去中心化讓源源不斷的內容滿足了千人千人千面的驚喜。

          可為什么有人0粉玩抖音就一夜10w贊,而有人怒拍100條也涼涼?這一夜爆火的游戲規則是什么?抖音的推薦算法是怎樣的?

          三、一夜爆火,踩準了算法的邏輯?

          一入抖音深似海,頻出爆款帶你火,抖音成了商家品牌營銷的下半場,從這15s短視頻的下半場里勝出的,一定是系統持續的輸出爆款的能力,這就必須得了解算法背后的邏輯:智能分發,疊加推薦,及熱度加權。



          1.智能分發

          頭條系的算法有別于其他互聯網產品的中心化流量分配,就像微博的流量向名人大V集中,剛開的微博都沒人看。而頭條系即便你是0粉絲,發布的任何視頻,抖動系統都會智能分發幾十上百的流量。而新視頻流量分發以附近和關注為主,再配合用戶標簽和內容標簽智能分發,如新視頻的完播率高,互動率高,這個視頻才有機會持續加持流量。

          這也正是0粉也能1夜10w+,一夜爆紅的原因,因此抖音的去中心化算法讓人“雨露均沾”,這波紅利給人人以機會,天天有看點!

          2. 疊加推薦

          所謂疊加推薦,是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量,如轉發量達10(舉例),算法就會判斷為受歡迎的內容,自動為內容加權,疊加推薦給你1000vv;轉發量達100(舉例),算法持續疊加推薦到10000vv;轉發量達1000(舉例),再疊加推薦到10wvv,依次累推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也懵比,不知道發生了神馬,實則是大數據算法的加權。

          疊加推薦當然是以內容的綜合權重作評估標準,綜合權重的關鍵指標有:完播率、點贊量、評論量、轉發量,且每個梯級的權重各有差異,當達到了一定量級,則以大數據算法和人工運營相結合的機制。

          3.熱度加權

          實刷近百條爆火抖音,發現所有一夜爆火的視頻,和抖音推薦板塊的視頻,播放量多在百萬級,綜合數據(完播率、點贊量、評論量、轉發量)無一例外都很好。可見經過大量用戶的檢驗,層層熱度加權后才會進入了抖音的推薦內容池,接受幾十到上百萬的大流量洗禮,各項熱度的權重依次為:

          轉發量>評論量>點贊量

          熱度權重也會根據時間擇新去舊,一條爆火的視頻的熱度最多持續1周,除非有大量用戶模仿跟拍,所以還需要穩定的內容更新機制,和持續輸出爆款的能力。

          另抖音的明星,頭部達人會自動加權,這也就是去中心化算法中的中心化傾斜,以扶持高質量的PGC內容。

          在爆火的通關攻略中,算法只指明了路徑,而內容才是啟動人性的金鑰匙,視頻的播放量、點贊量、關注量都是人群內心的一個個票選,而能打通關的秘訣只有內容!

          四、爆火視頻,抖動了人性的神經?

          好內容自帶流量,一圖勝千言,一頻定乾坤,短視頻用15s的單刀直入,讓人們在視覺、聽覺、情境的共振里感受美好,而一夜爆火的內容自有其規律,持續輸出一擊即中的內容,離不開人性的深入洞察。

          動機成因:按心理學的觀點,人類行為的核心動機的不外乎三點:追求快樂,逃避痛苦;追求希望,逃避恐懼;追求認同,逃避排斥。

          而抖音爆火的視頻都離不開這3個追求心理,新奇漂亮的給我們以美好與希望;好玩有趣的讓我們笑出豬叫聲;而在抖音的世界你總能找到喜歡和共鳴,達人們更是在抖音有深深的存在感和成就感。

          1.好看類:顏值即正義

          高顏值、萌娃、萌寵、歌舞、美好生活

          廣告大師大衛·奧格威提出廣告的3B法則(Beauty/Baby/Beast):顏值,萌娃,萌寵,這個原理同適用于抖音視頻的內容法則,更包括了歌舞表演、美景,和生活中的真善美,用一切美好抓牢你。

          2.有趣類:快樂才是王道

          戲精、惡作劇、撩妹(哥)、劇情反轉、搞笑段子

          人人都希望快樂,笑是人體對危險(或壓力)解除的生理反應,呈現生活里有與生俱來的戲劇性,或表達荒誕與錯位,或放大沖突,或制造反差(轉),這種反預期能最大效果的釋放壓力與恐懼,讓人笑出豬叫。

          3.新奇類:好奇心探索世界

          創意、炫技技術流、極限運動、才藝高手

          是的,我們喜歡世界的奇思妙想,驚嘆異想天開的腦洞,這顆好奇心是驅動人類文明進步的基本動力,不停探索未知的世界。

          4.有用:進化的本能

          美容時尚、diy技能、知識、技能

          進化是人類的本能,模仿是人的天性,學習有用的知識,模仿實用的技能,是生存的選擇,更是進化的選擇,所以現在知識付費都販賣焦慮。

          電視廣告有霸屏近百年的歷史,從30s,到15s,再到6s,要有用最短時間來擊穿人心或大腦的力量,而抖音跟15s的視頻廣告有異曲同工之妙,用1s的誘餌,用3s的新奇有趣,再用余下的10秒呈現精彩,這個濃縮的15s世界,目之所及皆美好,皆有趣,且身臨其境,帶火一座城,帶火一個人,帶火一批貨,都不在話下…

          今日問候:你抖了嘛??明日問候:你火了嘛?

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