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抖音算法逻辑有哪些？
1.智能分发
头条系的算法有别于其他互联网产品的中心化流量分配，就像微博的流量向名人大V集中，刚开的微博都没人看。而头条系即便你是0粉丝，发布的任何视频，抖动系统都会智能分发几十上百的流量。而新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发，如新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。
这也正是0粉也能1夜10w，一夜爆红的原因，因此抖音的去中心化算法让人“雨露均沾”，这波红利给人人以机会，天天有看点！
2. 叠加推荐
所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000vv，转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv，转发量达1000（举例）,再叠加推荐到10wvv，依次累推…所以那些一夜几百万播放量的抖音主也矇逼，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准，综合权重的关键指标有：完播率，点赞量，评论量，转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，则以大数据算法和人工运营相结合的机制。
3.热度加权
实刷近百条爆火抖音，发现所有一夜爆火的视频，和抖音推荐板块的视频，播放量多在百万级，综合数据（完播率，点赞量，评论量，转发量）无一例外都很好。可见经过大量用户的检验，层层热度加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几十到上百万的大流量洗礼，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量。
热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。