抖音推送算法怎么算的？抖音的评判推荐机制是怎样的？

一、算法有什么用。

算法对于渠道最大的用途是管理自己渠道上的用户数据，并且依据用户的一系列反馈行为来改进渠道功用，进步用户体会然后使渠道吸引更多用户、留住更多用户，最终使渠道形成一个可循环的良性生态。

二、算法有什么好处。

算法对内容生产者的好处。引导渠道判定咱们是优质用户然后分配给咱们更多、更精准的流与更高的权限。

算法对内容顾客的好处。依据你的行为来剖析你的兴趣，然后给你打上一个标签再将同类标签的内容生产者的内容引荐给你，你们就是一个池子里的人。

三、抖音的引荐算法。

它的算法就相当是一个漏斗机制，跟头条号的引荐算法原理根本共同。它分为三个过程:冷启动流量池曝光。

譬如每天在抖音上有500万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个均匀曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频经过审阅宣布后，均匀有5000次的曝光。

渠道会从这500万个短视频的5000次曝光，剖析点赞、重视、评论、转发等各个维度的数据，从中再挑出各项目标超过50%的视频，每条再均匀分配50万次曝光。然后再去看哪些是点赞、重视、转发、评论是超过50%的，再进行下一轮更大的流量池进行引荐。

经过一轮又-轮验证，筛选出来点赞率、播映完成率、评论互动率等目标都极高的短视频才有时机进入精品引荐池，用户打开时，看到的那些几十上百万点赞量的视频就是这么来的。