1、什么是算法推荐？

算法推荐可以理解成，程序员小哥哥们开发了一套智能的编程系统，这套系统能够通过对用户行为的分析，判断出用户的喜好，比如你经常浏览明星八卦，就分析出来你对娱乐信息感兴趣。

算法还能够识别视频、文字、图片等内容，判断出这个视频或文章是关于什么的。

然后算法会自动化把不同的视频、文章推荐给不同的人。从而实现个性化、精准化的推荐，也就是所谓的千人千面。一个经常浏览娱乐信息的人，就会经常看到明星娱乐的八卦资讯。

算法推荐是字节跳动的看家本领，所以我们平时看到的今日头条文章，就是这样被推荐的。抖音是字节跳动旗下的产品，抖音视频也是算法推荐实现的内容分发。

需要注意的是，算法是持续变化和升级的。算法即会推荐用户感兴趣的内容，也会不断拓展知识的边界，给用户相关的新的内容，以实现推荐的精准化和个性化。

2、算法到底算什么？

① 用户属性

用户属性包括用户的性别、年龄、地域、文化程度、兴趣等。不同属性的用户会被推荐不同的内容，比如00后被推荐的内容跟70后是有区别的。

用户属性还包括用户行为：阅读时长、完读率、转发、评论、赞、收藏等。算法通过分析用户的这些行为，判断用户喜不喜欢推荐的内容，也判断被推荐内容的质量好坏。

用户属性还包括用户的社交关系，在抖音上会经常被推荐疑似好友视频，就是抖音获取通讯录实现的社交属性推荐。

② 内容属性

内容属性指被推荐的内容是关于什么的。算法能够对文字、图片、视频等进行分析，通过文本及图像分析，判断内容的基础质量、是否违规和内容情况。比如一个视频的描述写的是如何做炸酱面，此视频就会被认为是美食类内容。

③观看环境

观看环境指用户的硬件设备，比如用户的手机是iPhone 还是安卓，具体哪个型号、4G还是WiFi？以及位置在哪？抖音会根据用户的不同设备、不同网络环境和位置，推荐不同的内容给用户。

3、流量池机制？

了解了算法算什么之后，还要了解抖音在算了内容之后是如何推荐的，即流量池机制。

所谓的流量池机制可以理解成，抖音把全网的每日上亿流量分到了不同的池塘，有小池塘，有大池塘，有超大池塘……及最大的精品流量池池塘。

小池塘里只有几百或上千个用户，也就是“流量”，表现在视频指标上，就是播放量。大池塘有上万或几十万用户，超大池塘有上百万用户，精品流量池有上千万用户。

一个视频发布后，会先被推荐到小池塘试试水，根据池塘里用户的反馈情况，判断视频是不是好，要不要继续推荐到大池塘。

好坏的标准是视频推荐后，用户有没有看，有没有看完，有没有转评赞。如果有，并且互动比例高，则继续推荐，如果推荐了几百个人，没人点赞，则这个视频不好，就不再推荐了。

所以不要说，我的视频为什么没有推荐。不是没有推荐，只要你的视频有几十几百个播放量，就是推荐了，只是没有人点赞，所以不好，不给你继续推荐了。

我们要做的是，要让视频发布后有人转评赞，从小池塘进入大池塘，获得持续推荐。

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