抖音平台平台为了让用户能够在大量的内容中，快速看到自己喜欢的内容，增加用户体验，通过会采用一系列的算法机制，将对应的内容推荐给对应的人群。下面，小编整理了抖音算法流量的推荐机制，一起来了解一下吧。
1、标签算法：
标签算法分别由账号标签、内容标签、用户兴趣标签3种标签构成，我们发布的视频内容，就是通过这些标签属性，推荐给拥有相应标签的用户人群。
1.1兴趣标签：
兴趣标签也叫用户喜好标签，它是根据用户兴趣进行推送，我们针对自己喜欢内容点赞、收藏、评论、观看时长等都会被记录，从而生成兴趣标签。
1.2账号标签：
账号作者的创作领域也就是创作者身份标签，只要我们的账号一直发的作品都是某个垂直领域内的就会被系统识别。
1.3内容标签：
发布作品传递出的关键信息就是内容标签，如：封面、标题、文案、关键词等，这些都会被系统识别到，并生成对应内容标签。
2、赛马机制：
当突破一个层级流量后，系统根据我们发的内容的综合指数，会匹配同等级别创作者发的内容进行PK，如果我们的内容综合数据超过了竞争者，系统会将我们的内容推向另一流量池，获得更高等级流量推荐。赛马机制的主要参考数据有：2s跳出率、5s完播率、用户评论量、点赞量、收藏量、整体播放量等。
3、铁粉算法：
视频发出后，铁粉是第一批看到新发内容的流量，他们决定了我们的内容能不能进入下一轮流量池。
4、爆款视频&标签协同算法：
用户在查看我们的内容时会有相应的观看时间，这些会被平台大数据进行记录，然后经过大数据分析从而判断出我们的用户标签，再根据用户兴趣标签来推荐相应的内容。推荐内容占比为：80%兴趣标签内容、10%爆款视频内容、10%同标签用户喜好内容。
5、流量池算法：
当一个内容发出后、系统优先会推荐200-500的初始流量池，当初始流量整体数据较好时，系统就会把内容放入更高层级的流量池。
6、地域算法&时间算法：
当我们的地域定位发生了变化，我们刷到的内容里也会发生改变，会出现了很多当地的内容，这就是地域推荐算法。还有不同的时间节点也会刷到不一样的内容，如：过春节时会经常刷到拜年的内容。
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