大家都知道，抖音是去中心化算法，有一定的推荐机制，那么抖音推送机制算法有哪些，下面简单讲解一下叠加推荐。

 

首先我们来看一下叠加推荐原理。当我们发布新视频的时候，抖音系统会给这个视频匹配一些冷启动流量。

 

经过冷启动流量的筛选，如果视频数据反馈较好的话，会进入下一个更大的流量池，那么视频数据怎样算是比较好的，第一点赞率在百分之0.3以上，也就是说1000个播放量，有30个以上的点赞，第二个是完播率要大于50%。

 

这个完播率其实是最重要的，完播率的重要性是大于点赞率，而点赞率大于评论率，评论再大于转发和关注。

 

首先视频给一部分冷启动流量，如果点赞率在百分之0.3以上，完播率大于50%，它就会进行第二波推荐。

 

一般来说下一个流量池是前面的十倍，如果说第二波推荐的反馈数据依然很好，那么就再往下推荐给更大的流量池。这就是叠加推荐的原理。

 

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