1.2　推薦機制：流量池+時間效應+權重算法

抖音短視頻的曝光機制采用的是推薦制，即短視頻的曝光量取決于平臺給予的推薦量。短視頻制作者要想在抖音平臺上獲得更多的推薦量，需要了解“流量池”“時間效應”“權重算法”三個方面的內容。

1. 流量池

抖音具有隱形的流量池機制，流量池機制控制上傳至抖音的每個視頻所獲得的推薦位置。推薦位置按照可觀看人數的不同分成“百人播放位”“千人播放位”“萬人播放位”……不同的播放位相對地獲得不同程度的曝光量。

流量池的根本原理（即基本算法），是指一個新上傳至抖音的視頻，通過一輪一輪的篩選，逐漸獲得更高曝光量的過程。

具體而言就是，在抖音上，任何人拍的任意作品，系統都會分配一個基礎的播放量，這個播放量大概在0～200次。在基礎的播放量之內，抖音會根據作品獲得的點贊數、評論數、轉發數及完播率來判定此視頻是否需要突破200次的播放量，然后再被推送到下一個流量池。可見，圖1-16中的四項數據對于每一個視頻的曝光率來說至關重要。

撇開流量池基本算法原理本身，抖音中對曝光量影響最大的還有短視頻本身的內容質量，高質量的短視頻內容可在大范圍內自主轉播，這能讓系統將其推送到更多的流量池，從而實現良性循環。

2. 時間效應

時間效應是指視頻被系統推薦。視頻不會因為發布時間的增長而使被關注度降低，反而常常會出現發布很久的視頻被系統推薦的情況。所以，只要自己的視頻內容好，即便是新發布的視頻無人問津，但如果在后期獲得了一定的評論、轉發、點贊及播放量，也有可能獲得系統推薦。

例如，抖音用戶“華農兄弟”發布的第二條視頻，在剛發布一周內，點贊數量僅有500多次，評論數量僅有50多條，轉發數量僅有10多次。但是過了一周以后，這條視頻突然獲得了系統的推薦，于是在一周后的短短三天內播放量暴增，點贊數達到80 000多條，評論數達到6 000多條，轉發數達到7 000多次，如圖1-17所示。

像這樣的情況并不是個例，除了“華農兄弟”這個視頻以外，還有很多類似的情況出現，這都是時間效應的影響。

3. 權重算法

抖音的權重算法是指在流量池算法的基礎上做更加細節化劃分的算法機制。所謂權重是指某一因素或指標相對于某一事物的重要程度，強調的是因素或指標的相對重要程度，而不僅僅是某一因素或指標所占的百分比。通常情況下，權重可通過劃分多個層次指標進行判斷和計算。抖音權重無非就是抖音平臺從規定的幾個方面對每個抖音賬號進行評判。那么抖音平臺是從哪些方面對抖音賬號進行評判的呢？抖音權重指標如圖1-18所示。

權重算法的具體過程被稱作是內容權重過程，是指一個視頻在上傳初期，會得到平臺的一個初始流量，在獲得初始流量之后，系統再依據點贊率、評論率及轉發率的差別進行二次判斷，最終判定此視頻是否受歡迎，一旦被判定受歡迎，系統就會對這個視頻進行二次推廣。

如果第二次的推廣獲得了更好的反饋，系統就會再給此視頻更大的流量，并且依此類推進行第三次、第四次、第五次……的推薦，這就是內容加權的過程。

內容權重的算法可以概括為三個步驟，即智能分發、疊加推薦及熱度加權。

第一步：智能分發。所謂智能分發，是指在新視頻上傳后，被智能地分配到不同的流量池。前期的流量分配主要以附近的人和關注的人為主，然后按照用戶標簽及視頻內容的分類把視頻分發到不同的流量池。

第二步：疊加推薦。所謂疊加推薦，即根據流量池算法由一萬次播放量遞增到百萬次甚至千萬次播放量的過程。疊加的前提是播放量、轉發量、評論量及完播量要達到流量池每個階段的要求。

第三步：熱度加權。所謂熱度加權，即火爆的視頻在獲得加權后，會更加頻繁地獲得推薦，這種高頻次的推薦會使原本火爆的視頻熱度更高。

很多時候，權重算法往往包括流量池機制和時間效應。換句話說，流量池機制和時間效應在大多數時候是要滿足權重算法的基本要求的。