抖音算法最基礎(chǔ)的就像123456，你去學(xué)數(shù)學(xué)最先要知道的，其次才是拔高的地方，你應(yīng)該對(duì)這個(gè)東西是爛熟于心的，就是這些基本的規(guī)則跟玩法你要知道。接下來呢，我將從3個(gè)方面，來幫助大家了解抖音算法究竟是什么樣的。

一、抖音系統(tǒng)智能推薦算法

1、抖音播放推薦量的階梯機(jī)制是什么樣的呢？

但很多人在做運(yùn)營的時(shí)候，有一個(gè)想不明白的點(diǎn)：明明抖音官方說，不管有沒有粉絲，視頻發(fā)出來都會(huì)有200~500個(gè)初始播放，那為什么我的播放量只有幾十?。侩y道說系統(tǒng)沒有給我推薦200~500個(gè)人嗎？

其實(shí)并不是這個(gè)問題。抖音官方在直播的時(shí)候已經(jīng)有給出了非常明確的回復(fù)，說白了，就是一個(gè)新的賬號(hào)視頻發(fā)出去，他一定會(huì)把你的視頻給到200~500個(gè)人看，但這200~500人當(dāng)中，只有一小部分人會(huì)在你的視頻上停留足夠的時(shí)間，而能夠停留足夠長時(shí)間的這一部分的播放，才是你在后臺(tái)看到的播放，它叫另外一個(gè)名字——有效播放量。

大家可以先看這張圖在初期，你剛發(fā)布視頻，會(huì)有200~500的流量，然后隨著用戶的反饋數(shù)據(jù)來判斷是推向更大的流量池，還是中斷推送。

舉一個(gè)例子你就明白了你要賣玩具，你來到了一個(gè)公園，來來回回有500多人。但只有30個(gè)人留下來跟你聊了聊，說你這個(gè)玩具怎么玩啊，這個(gè)玩具多少錢啊。那么對(duì)于你來說，雖然走過路過的有500個(gè)人，但只有這30個(gè)人才叫有效用戶。放在視頻里也是一樣的，雖然初始系統(tǒng)給了我200~500的人流量，但是實(shí)際上的有效播放量可能只有30，甚至更少。

2、抖音系統(tǒng)智能推薦算法—疊加算法抖音的疊加算法

依次為首次分發(fā)——智能分發(fā) ；二次分發(fā)——數(shù)據(jù)加權(quán) ；三次分發(fā)——疊加推薦 。

（1）首次分發(fā)

200~500流量階段就是根據(jù)你的內(nèi)容標(biāo)簽匹配分發(fā)給有該興趣標(biāo)簽的人群，在我們可能80萬播放量以下的時(shí)候，話題標(biāo)簽還是很重要，一定要重視。

（2）二次分發(fā)

1K~5k流量階段完播率、點(diǎn)贊率、評(píng)論率和轉(zhuǎn)發(fā)率，都還不錯(cuò)的話，就會(huì)進(jìn)入二級(jí)流量池具體的標(biāo)準(zhǔn)是：3.5%以上的點(diǎn)贊比和0.35%以上的評(píng)論比，以及45%的5s完播率，平臺(tái)會(huì)進(jìn)行下一級(jí)推薦。

舉個(gè)例子，1000的瀏覽量，有35個(gè)贊，3~4條評(píng)論，有450個(gè)人看完了前5秒的視頻。你的這個(gè)視頻進(jìn)入下一輪的推薦，到1000~5000的這樣一個(gè)流量池。

在這里有一個(gè)小技巧：可能說有的小伙伴1000瀏覽量的視頻有40~50的贊同，評(píng)論只有1~2條，你就再寫他個(gè)3條，對(duì)不對(duì)如果不知道寫什么，就去網(wǎng)易云找一首自己喜歡的音樂，然后看評(píng)論，找那種高贊評(píng)論，你改改看看能不能放到你那個(gè)里面去用。這樣，你就能手動(dòng)的把視頻往前做一次分發(fā)

（3）三次分發(fā)

疊加推薦只要二次分發(fā)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)的好，就會(huì)開始指數(shù)級(jí)疊加分發(fā)，也會(huì)進(jìn)入播放增長的這樣一個(gè)快車道。說白了，就是這個(gè)播放量一直往前跑啊一直往前跑，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一條視頻瘋狂的在漲贊，漲粉，漲評(píng)論，漲轉(zhuǎn)發(fā)。

在80萬這個(gè)流量池以下的時(shí)候，精準(zhǔn)標(biāo)簽還是很重要的，一旦突破了80萬的這個(gè)流量，那個(gè)時(shí)候標(biāo)簽就不是那么重要了，平臺(tái)就會(huì)就進(jìn)行全網(wǎng)推薦就是在抖音推薦頁刷視頻，你會(huì)刷到很多你之前沒有關(guān)注過，沒有點(diǎn)贊過的領(lǐng)域。

是因?yàn)檫@個(gè)視頻已經(jīng)去標(biāo)簽化了，開始不僅僅在這種視頻的用戶群體里面去傳播了。反而突破了界限給到更多的人看了，就是到了全網(wǎng)熱門的這樣一個(gè)爆款視頻。

3、抖音系統(tǒng)智能推薦算法的常見問題

（1）為什么你的內(nèi)容播放量低？

在賬號(hào)初期，你發(fā)的第一條視頻，系統(tǒng)還不知道你的視頻是發(fā)給誰看的，他就會(huì)給你做一些隨機(jī)的推薦。就比如你是做大學(xué)生成長的，你想把視頻推送給大學(xué)生，或喜歡學(xué)習(xí)的這部分群體。但剛開始，你的標(biāo)簽，系統(tǒng)是不知道的，系統(tǒng)只能隨機(jī)的去做一個(gè)推送。

你的目標(biāo)用戶是16~30這部分年輕群體，但系統(tǒng)可能推送的一些小朋友，或者一些中年人。他們可能是愛看影視的，愛看動(dòng)漫的，愛看搞笑段子的，然后看到你大學(xué)生成長的視頻， 就直接劃走了。

這就相當(dāng)于說你在賣玩具的時(shí)候，過來很多大老爺們，人家看都不看，更不會(huì)在你的后臺(tái)形成有效的播放量。所以說在初期，沒有精準(zhǔn)標(biāo)簽的時(shí)候，內(nèi)容的播放量，普遍都會(huì)比較低。

但你保持內(nèi)容屬于垂直的前提下，堅(jiān)持發(fā)布高質(zhì)量的視頻，系統(tǒng)就會(huì)給你打上精準(zhǔn)的標(biāo)簽，下次推送的時(shí)候會(huì)更加精準(zhǔn)

（2）為什么你的視頻走著走著，播放量就不漲了？

你看抖音推送的流量機(jī)制，分為200~500，3000~5000，1萬到2萬，10萬到15萬，30萬到80萬……有時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)視頻走著走著，他就停留在了5萬的播放量，然后不動(dòng)了，為什么？

其實(shí)是這樣的，你的視頻突破了初始的流量池，但并沒有突破到更大的流量池里就比如說，你在一個(gè)在縣城，所有人都說你厲害，你就是Number One。

但把你再往上提一個(gè)級(jí)別到地級(jí)市，你還是Number One嗎？

不是的，你可能是前100，然后再把你往上提，你到了北上廣，你可能連前100都進(jìn)不了，你到了前1000。那么你就沒有辦法繼續(xù)往上晉升了，你就只停留在了地級(jí)市或者縣城。

同理，這就是你的視頻，他的播放量為什么會(huì)卡某一個(gè)點(diǎn)上，就是你視頻的數(shù)據(jù)反饋，不足以讓你到一個(gè)更大的流量池里。遇到這種情況，大家就不用一直盯著那個(gè)視頻看了，繼續(xù)更新就好。

（3）正確的起號(hào)過程是什么樣的？

是一開始發(fā)視頻，就千贊，萬贊嗎？并不是的那些已經(jīng)做號(hào)很厲害的博主和mcn機(jī)構(gòu)，他們最初在做號(hào)的時(shí)候，也是十幾個(gè)贊，幾十個(gè)贊啊這樣子，可能20個(gè)作品中，突然有一條視頻爆了，然后慢慢的，做出了千贊，做出來萬贊。后面慢慢的找到了做賬號(hào)的竅門，粉絲數(shù)也漲起來了，到后面他的數(shù)據(jù)開始變得越來越好整個(gè)起號(hào)的過程一定是這樣子的。

二、產(chǎn)品經(jīng)理競(jìng)品分析的必備能力，該如何做？

如何運(yùn)用相關(guān)的模型？

可以通過QQ音樂這個(gè)例子來做具體的了解：

可以通過以下角度來進(jìn)行分析：

假設(shè)你是 QQ 音樂的產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)在老板讓你做競(jìng)品分析，你怎么做？

第一步、要明確做這次競(jìng)品分析的目的是干嘛？

例如：

1.幫老板做宏觀決策的參考

2.分析某個(gè)功能或者模塊，通過分析競(jìng)品動(dòng)作找到背后的用戶需求

3.要做某個(gè)功能，調(diào)研借鑒競(jìng)品是怎么做的。不同目的，分析的側(cè)重點(diǎn)不同。

第二步、找到競(jìng)品

競(jìng)品分成三類：直接競(jìng)品、間接競(jìng)品和潛在競(jìng)品。

直接競(jìng)品和我們的產(chǎn)品服務(wù)的是同一類用戶、滿足同一種需求，比如QQ音樂和網(wǎng)易云音樂。
間接競(jìng)品是指目標(biāo)用戶不一致但是產(chǎn)品功能和特性相似的產(chǎn)品，比如全民 K 歌，唱吧。

潛在競(jìng)品指的是現(xiàn)在沒有明顯的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，但是未來有可能形成競(jìng)爭(zhēng)的產(chǎn)品。比如喜馬拉雅，還有以后大家也許會(huì)通過短視頻平臺(tái)聽歌。

第三步、根據(jù)不同目的從不同維度分析

例如，從宏觀上分析，可以通過以下維度來分析：

產(chǎn)品定位，每個(gè)產(chǎn)品的側(cè)重點(diǎn)是什么？

目標(biāo)用戶，他們的用戶畫像是什么樣？

版本迭代，最近的工作是什么？

盈利模式，他們是怎么賺錢的？

運(yùn)營策略，他們是如何讓用戶活躍的？

如果我們關(guān)注的是產(chǎn)品的關(guān)鍵特征，我們可以從使用場(chǎng)景、用戶行為、內(nèi)容體量、產(chǎn)品賣點(diǎn)來分析。

如果我們側(cè)重的是商業(yè)模式和價(jià)值的分析，還可以直接通過問卷調(diào)查等手段，了解用戶的消費(fèi)額度和期待等等。

如果我們要分析的是某個(gè)具體的功能，例如歌單是怎么推薦的，那可以聚焦在這個(gè)模塊，把歌單模塊的所有的用戶旅程畫出來，對(duì)比用戶旅程里的某個(gè)部分，各個(gè)產(chǎn)品都是怎么做的，一層一層細(xì)化，對(duì)比產(chǎn)品設(shè)計(jì)的目的是什么？

流程是什么？

細(xì)節(jié)是怎么做的？

前面這些例子都是知群的同學(xué)做的項(xiàng)目作業(yè)，你可以根據(jù)自己的分析目的，設(shè)定不同的分析維度。

第四步、做出決策或者給出建議

通過這些競(jìng)品分析，得出了什么樣的結(jié)論，我們要在市場(chǎng)、產(chǎn)品、具體的功能模塊或者運(yùn)營策略中做出什么樣的反應(yīng)，這是你總結(jié)出來的。

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