您當前位置 : 首頁 電商百科 為何你的視頻總是石沉大海？抖音規則你真的了解嗎？
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為何有人在抖音上一夜爆紅？一條15s的熱門視頻背后到底有什么秘密？基于大量短視頻創作者面臨著漲粉難、轉化低的問題，卡思數據（ID：caasdata6）特推出了《抖音平臺規則系列文章》，為廣大短視頻創作者指路。
讀懂平臺規則是玩轉抖音的關鍵，本文將帶大家一一剖析抖音背后的算法機制。
01
抖音審核機制
當用戶上傳一條視頻時，視頻會通過機器審核進行初篩。主要審核視頻的標題、畫面標題和關鍵詞。如果機器判定疑似違規，視頻會進入到人工審核階段。人工確認違規后，將對視頻進行刪除或限流操作。如視頻未違規，開始對視頻進行消重操作，重復率高的視頻將進入低流量推薦。
▲圖源：抖音社區自律公約
▲圖源：抖音社區自律公約
02
賬號主頁搭建
抖音在分配流量時會參考賬號的權重，所以創作者不應忽視個人信息的搭建工作，要從官方認證、賬號名、簡介、頭像、背景幾方面進行完善。
①抖音官方認證
抖音官方認證是平臺對用戶身份真實性的確認，進行身份認證有利于為視頻爭取更多推薦位。抖音官方認證分為三種：個人認證、企業認證和機構認證。
用戶點擊設置—賬號與安全—申請官方認證，進入申請頁面按要求申請。個人認證需同時滿足以下條件：發布視頻數量大于1，粉絲數大于1萬，綁定手機號，并且賬號無違規記錄。
②完善個人信息
賬號信息的搭建以“華妃妃的美妝寶藏”為例，該賬號具有鮮明的個人風格。賬號名簡潔與賬號的整體調性相符。個人簡介用來描述賬號定位并引導用戶關注。背景圖的設置與賬號整體風格相呼應，再加以文字標識引導關注。
視頻創作者要精心設計任何一個可以自定義的板塊，為自己的賬號提升轉化機會。
▲圖源：抖音紅人“華妃妃的美妝寶藏”
03
抖音的推薦機制
抖音給予每位視頻創作者與大號競爭的權利，眾所周知抖音的流量分配是去中心化的，即便沒有粉絲的賬號發布了視頻，抖音平臺也會為你分配小部分流量。只要內容足夠優質，同樣可以成為爆款。
①階梯式流量池
抖音熱門推薦機制分為三個階段：初級推薦、多級推薦和熱門推薦。
在初級推薦中，視頻分發以附近、關注和好友為主，算法根據賬號分值和視頻分值兩方面評定視頻質量。賬號分值根據個人信息完整率、是否為達人認證以及視頻內容進行衡量。視頻分值根據首波用戶的轉發量、點贊量、評論量、關注率及完播率來判定視頻的表現情況。
優質視頻會經歷一次次地流量洗禮進入到更高的流量池中，最后出現在首頁的推薦流。進入熱門推薦后，如遇舉報則進入人工審核，無舉報開始持續推薦，通常推薦周期為1天~1周。
②熱點加權算法
抖音會對當下熱點新聞、熱點話題給予推薦位，增大曝光力度，之所以創作時要緊追熱點的原因也正是基于此出發點。
③賬號權重算法
對于一個新賬號來說，發布的前五個作品的視頻質量決定了這個賬號的權重。
對于持續一周發布的作品播放量都在100以下的視為僵尸號；播放量在100~200之間的視為低權重賬號，持續半個月至一個月視為僵尸號；播放量在1000~3000為待推薦號，此時要注意維護點贊和評論數據以爭取推薦位；播放量在1萬以上為待上熱門號。
④對優質視頻持續維護
經常刷抖音的用戶可能會發現，有些視頻距離發布之初已有一段時間，但視頻依舊出現在了熱門推薦中，也有不少人提出“視頻發第二遍會火”的建議，這是依據什么原理呢？
其一，抖音會持續挖掘優質內容，給它帶來二次曝光。其二，有可能是首波沒有推送給合適的受眾，隨著賬號發布的內容更加垂直，系統分發用戶更加精準了。
所以，如果視頻未被推薦只要有持續的點贊和評論，依舊有上熱門的可能。
04
用戶畫像的判別
抖音為用戶個性化推薦視頻的前提是判斷用戶畫像，了解用戶的興趣偏好。主要根據以下五個方面進行判別：
①用戶基礎屬性：性別、年齡、地域和位置。
②觀看興趣屬性：根據用戶瀏覽偏好如點贊、評論和收藏；根據用戶廣告瀏覽偏好；根據各類型達人偏好行為定向，如自身是母嬰賬號可定位為母嬰偏好人群。
③環境終端畫像：網絡環境畫像（wifi/移動網絡）、運營商畫像（移動/聯通/電信）、設備品牌。
④互動行為畫像：線上互動行為、線下互動行為。
⑤品牌自定義人群畫像：品牌第一方人群、歷史品牌廣告高互動人群、根據品牌核心人群用戶畫像定位相似人群。
05
賬號內容雷區
抖音官方鼓勵用戶發布原創、日常生活視頻，在視頻中要有真人出鏡，種草開箱類視頻不要出現價格誘導類的口播。另外，劇情類短視頻進行帶貨時要將商品特性帶入到劇情中，視頻內容要和商品制造強關聯。在視頻創作時要盡量規避以下幾類內容：
①圖片輪播
②心靈雞湯講述類視頻
③無口播拆箱視頻
④街頭采訪，售賣不相關商品
⑤招攬式好物推薦
⑥尬演小劇場
對于短視頻從業者來說，最重要的是了解平臺規則，在此基礎上利用內容去貼合算法，才能獲得最大程度地曝光。隨著抖音公信力的逐步擴張，抖音對于視頻安全問題的把控更加嚴格，唯有遵守平臺規則推崇正能量才能得到官方的推薦。
原文始發于微信公眾號（卡思數據）
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