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抖音算法的特点和推荐机制抖音算法的方式为:流量去中心化算法。这种算法的特点表现在以下几个方面:①智能分发抖音是中心化的流量分配,即使是0粉丝账号发布的视频,抖音也会将他推荐给匹配的人群。一般新视频的流量分发以附近和关注为主,同时根据粉丝标签和视频标签匹配不同的流量池。②叠加推荐是指抖音会给新视频分发100播放量,当转发超过一定数量,算法就会判断视频为受欢迎内容,自动给视频加权。③热度加权只有经过大量粉丝的检验,被层层热度加权后才会进入抖音的推荐内容池,接受几十、上百万的大流量洗礼。其热度评判标准包括两个方面:第一、热度权重的参考次序:转发量>评论>点赞量第二、根据时间择新去旧:除非有大量分析模仿跟拍,一个火爆视频最多持续一周。怎么满足粉丝的要求呢,我们可以这样操作:①找到核心粉丝②确定哪些需求是要被满足的:是否是大多数粉丝的需求?需求是否符合账号的核心定位?该需求是否在同行中被...

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