抖音的算法和推荐机制是怎样的？抖音如何制作用户喜爱的高质量视频内容？

　一、抖音算法和推荐机制

抖音的推荐机制是去中心化的。

抖音是一款带有强社交性的短视频平台，其内容的分发机制与传统重媒体属性的微博、微信公众号有很大的差异性。

在微博和微信公众号上，内容的分发极度依赖粉丝的传播，再优质的内容只要没有关注的粉丝就传播不出去。

而抖音采用算法推荐机制，用户拍摄的视频内容会按照智能算法推荐给其他用户，即使是没有粉丝基础的用户发的内容也能被分到几十甚至上百的流量。

抖音的推荐流程一般是：

首先根据发布者的位置，优先将内容推荐给附近的人，根据这部分用户的数据反馈，包括视频的点赞率、播放时长、评论量、转发量等指标，让数据反馈优秀的短视频内容获得更多的播放量，分发到更多用户账号的“推荐”页面。

如果数据没有下降，会继续推荐，如果数据下降了，则会减少推荐，以此类推。

在整个推荐的过程中，抖音的叠加推荐起到了重要作用。

叠加推荐是指抖音平台针对短视频作品的推荐，设置不同等级的播放量指标，如同一个个流量池，短视频内容只要通过一层层的指标筛选就能进入到下一个量级的流量池，为优质的视频内容提供了一个合理的筛选机制。

叠加推荐以内容的综合权重为评估标准，综合权重的关键指标为：完播率、点赞量、评论量、转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，则采用大数据算法和人工运营相结合的机制。

因此，抖音的推荐算法让每一个有能力产出优质内容的人得到了和大号公平竞争的机会。

突破5000个点赞量很关键。

在抖音平台上，我们知道有流量池，并且这个流量池是一个层层叠加的机制，一条优秀的短视频内容的传播如同打怪升级般在流量池中层层突破。

只要你的短视频质量足够好，平台会自动分配十万播放量级或者百万播放量级。

视频所处的流量池级别是由用户对视频作品的反馈决定的，如果视频在原有流量池中用户的点赞、关注、评论、转发等数据达到一定的数值，那么该视频就会被推送到比当前流量池更高一个级别的流量池中。

抖音的算法机制，会计算你前面5000个点赞率，如果你的转发量和点赞量(比例)高的话，平台会再推送下一批流量给你，形成一定的潜力效应，能够让视频更易获得传播，因此前面5000个点赞量很关键。

二、怎样制作用户喜爱的

高质量视频内容？

关于怎样制作用户喜爱的高质量视频内容?可以从两个方面来着手：

5.视频内容

抖音小视频能够爆火的两个根本原因：有趣、有用。

有趣

从事过内容行业的老司机应该都知道，无论是在微博、微信还是各短视频平台，搞笑、段子类的内容一直成绩不俗，抖音也不例外。

在抖音十大热门内容中，属于有趣类的内容就占了4条(搞笑段子、模仿、恶搞、撩小姐姐撩小哥哥)。从数据上来说，专注于发搞笑、段子类等有趣内容的抖音账号，也更容易获得点赞数和评论，更容易上热门，更容易吸粉。

有用

有用这种内容，几乎在所有的新媒体平台都受欢迎。各类实用技巧、资源集合、必备清单都属于此类。

操作起来也相对比较简单。有用类视频包括技能展示，如游戏、软件使用教程(如之前的讯飞语记，PPT、Excel、PS技巧等);