抖音官方已经明确公布了它的推流算法机制，现在回过头来看，网上那些教别人如何破解抖音推荐机制的导师们就显得很尴尬了，因为你连基本的抖音推荐算法都是自己”瞎蒙“的，又怎能真正的教会别人怎么破抖音推荐算法呢？
这次抖音官方公布的推流算法内容并不多，只是让我们真正意识到一个问题：一个好的抖音视频不只取决于完播率，还有系统的推荐打分公式来决定的。
（抖音官方公布的推流机制图）
（抖音官方公布的打分机制）
既然抖音官方已经公布了机制，但是依旧有很多人完全看不懂这些，更不要说如何利用机制去破机制算法，好让自己以后发的抖音视频更容易爆。
今天就让我清晰的带领大家系统的了解这个推荐算法机制。
我先将抖音官方公布的”推流机制图“和”打分公式“整合成一系列的公式/数学公式（我从未对外公布，首发于人人都是产品经理网）让大家清晰的看明白。
一、将机制转化为数学公式
第一：基础推荐优先级公式变量说明：
行为概率i：模型预测用户对视频触发第i种行为的概率（如点赞、完播等）
价值权重i：平台对第i种行为的权重赋值（动态调整）
这个”基础推荐优先级公式“到底是什么意思呢？其实很简单，总结一句话就是：推荐优先级 = （点赞概率 × 点赞权重） + （完播概率 × 完播权重） + （分享概率 × 分享权重） + ……
什么叫“行为概率”？其实就是系统在猜用户会不会对你的视频干点啥。具体啥呢？比方说：
- 用户能不能把视频一口气看完（这就是完播率）；
- 会不会给你点个赞；
- 会不会留个言；
- 或者分享出去；
- 再或者是关注你。
举两个例子你就明白了：
例子1：如果你的视频一开头就让人觉得特别抓眼球，系统会琢磨：“这小子大概率能看完。”这就是完播概率高。
例子2：如果你在视频里喊了一句“点赞的今年发大财！”估计看的人会琢磨：“点个赞呗，又没啥损失。”系统就会觉得，这人大概率会点赞。
“价值权重”又是什么？这其实是抖音给每个用户行为打的分儿，代表这东西有多重要。比如说：
例子1：抖音最近想让人多分享视频，那分享的分量就大（可能一个分享顶三个赞）；
例子2：要是抖音发现，不少人虽然点了赞但根本没看完整视频，它可能会把完播率的权重调高点儿。
继续给你整俩例子：
例子3：抖音这段时间想推那种不长不短的视频，完播率就变得金贵了。哪怕你视频稍微长点儿，只要用户坚持看完，系统就更乐意给你推荐。
例子4：要是抖音发现，评论区热闹的视频能把用户留住，那评论的分量可能就上去了。你视频评论要是特多，被推荐的机会也就大了。
二、行为概率预测模型（深度学习公式）
示例（逻辑回归简化版）：
点赞概率=1+e−(w1x1+w2x2+⋯+b)1
（w为模型训练权重，x为特征值）
这个公式的具体含义其实也很简单：
抖音就像个“半仙”，能瞅出你刷视频时的习惯，然后猜你会不会点赞、会不会看完，甚至会不会分享。这背后其实有个“算命公式”
这个“算命公式”的公式啥样？
它差不多长这样：
“你会不会干啥的概率” = f（你平常的行为，视频的特点，刷视频时的情景）
举个常见的例子：
如果你总是给吃的喝的的视频点赞，抖音就会猜：
——“这小子看到美食视频，八成会点赞，概率80%。”
而如果你从来不看长的视频，抖音又会琢磨：
——“这人不会看三分钟的视频，估计他只会看个10%就溜。”
1.抖音这“半仙”凭什么给你算命？主要是根据三方面的数据来猜你会怎么着：
（1）你的习惯（你这个人的特点）
——你最近都给什么视频点赞了？（比方说你总看小猫小狗的视频）
——你一个视频能看多久？（有的人5秒就滑走，有的人一定看完）
——你是不是关注了一堆类似博主？（比如健身博主你有10个）
举个例子：
如果你昨天刚给一个“减肥教程”点了个赞，抖音立马觉得：
——“这家伙对减肥感兴趣，接下来看到类似视频，点赞概率提高30%。”
（2）视频有什么特别的地方（内容特点）
——这视频多长？（15秒？还是3分钟？）
——用了什么背景音乐？（这歌是火的还是没人听的？）
——带了啥标签或者标题？（比如#搞笑 #实用技巧 #感情故事）
简单举个例子：
要是某个视频用了眼下爆火的音乐，抖音就琢磨：
——“这背景音乐那么火，那这视频的点赞概率提升20%。”
要是视频标题里写着‘教程’俩字，抖音寻思：
——“爱学习的人大概愿意看完，整个视频被看完的概率加上15%。”
（3）你在什么情景下刷视频（也就是场景）
——你几点刷的？（是早上上班路上？还是晚上睡觉前？）
——你用的啥手机？（iPhone还是安卓？）
——连的WiFi还是用流量？（抖音知道WiFi用户往往更有耐心看长视频）
比如说，你半夜11点躺床上刷抖音，抖音立刻判断：
——“这个点儿用户想看轻松搞笑的，来，给他推几个逗乐的视频。”
你要是在外边用流量刷视频，抖音心想：
——“用流量的可能不想看太长的视频，推点短小精悍的吧。”
2.抖音怎么“算”出这些概率的？（说点简单的数学）尽管抖音用的那套AI可复杂了，但你可以拿“考试打分”来做类比，这好懂吧。
粗糙版的公式大概长这样：
“点赞的概率” = 1 / (1 + e^-(w₁x₁ + w₂x₂ + … + b))
不大好懂？没事儿，分解开就明白了：
— x₁, x₂…：这些代表视频的不同特点（比如“时长”，“背景音乐火不火”）
— w₁, w₂…：这代表抖音给各个特点打的分（比如它觉得背景音乐的热度可能比时长更重要）
— b：基础分，这就像考试里的及格线。
比如抖音已经摸出来：
— “用了热门背景音乐”（给这个特点x₁打1分，w₁重要性打2分）
— “视频就15秒”（x₂打1分，w₂重要性打1分）
— “你以前爱点赞这类视频”（x₃打1分，w₃重要性打3分）
— 基础分b呢，就算0吧。
这么一算：
“点赞概率” = 1 / (1 + e^-(2×1 + 1×1 + 3×1 + 0)) = 1 / (1 + e^-6) ≈ 99.7%
这就很直观了，抖音能猜：
—“这个视频你基本百分百会点赞！”
三、多目标价值评估模型公式
动态权重规则：
平台定期调整α,β,γ等参数（例：近期侧重「分享」则γ↑）
中长视频补偿机制：完播率=行业基准时长实际播放时长
这个公式的意思是：抖音其实悄悄给每个视频打了一个“隐藏分数”，分数高的就被狂推，分数低的基本上就没人搭理。
那这个分数是怎么算出来的呢？简单来说，大概是这么个公式：
视频总分 = （完播率 × α） + （点赞率 × β） + （分享率 × γ） + （关注率 × δ） + 其他因素
这几个字母到底什么意思？一个个说吧。
- 完播率：就是有多少人把你的视频从头到尾看完了。看完的人越多，这个完播率就越高，你的分数也跟着上去。
- 点赞率：多少人给你点了赞，这个不用多解释吧。
- 分享率：有多少人把你的视频转发出去了。
- 关注率：因为你这个视频，有多少人关注了你。
α、β、γ、δ：这些是抖音给每个行为打的分值权重，它不是固定的，抖音经常会根据情况调整。
再说说什么是“动态权重”。抖音会时不时调整这些系数（就是α、β、γ、δ这些）。假设抖音这段时间发现，大家通过分享能带来更多新用户，那么它可能就会把分享的权重（γ）调高一点。也就是说，分享这个行为在计算总分时变得更重要了。
比如说：
如果抖音现在这几个权重是：
- 完播率（α）= 5分
- 点赞率（β）= 3分
- 分享率（γ）= 4分
而你的视频数据是这样的：
- 完播率 = 60%
- 点赞率 = 40%
- 分享率 = 20%
那算下来你的视频总分就是：
60% × 5 + 40% × 3 + 20% × 4 = 3 + 1.2 + 0.8 = 5分
但假如抖音发现分享真的特别重要，就把分享的权重（γ）调成6分，那这个时候，你的新分数就变成：60% × 5 + 40% × 3 + 20% × 6 = 3 + 1.2 + 1.2 = 5.4分
这样，分数就跟着涨了。
另外，抖音还搞了个中长视频的“补偿机制”。因为抖音知道，长视频更难让人坚持看完，所以它会“照顾”一下长视频。具体咋补偿呢？完播率不是简单看多少人看完了，而是看你视频的实际播放时长除以一个行业基准时长。
举个简单的例子：
如果你的视频是1分钟，但同类视频别人平均就看30秒，那你的完播率会被放大，也就是说，抖音会觉得，你看，你的视频尽管长，但大家多看了这么多，不能让你吃亏，于是给你更多的分。
就这样，抖音的推荐算法综合考虑了这些因素，不论你是发短视频还是中长视频，都会有一个合理的分数来决定你能不能火。
这种打分机制其实说白了就是刺激你去发那些更能引起互动的内容，想让每个视频都多点人看，多点人转，因为这样，对平台和用户来说都是双赢。
四、实时反馈修正公式
权重i(t+1)=权重i(t)+η⋅(实时行为率−预测行为率)
参数说明：
- η：学习率（分钟级更新）
- 实时行为率：当前时段用户实际行为数据
这个公式的具体含义是：抖音算法是怎么边看边改的。
抖音的算法其实挺像一个不断改卷的老师。你发的视频，它会先自己琢磨一下：“这视频估计有50%的人会点赞或者看完。”这是它的预测。
然后，视频发出去了，它就开始盯着用户的动作，看看多少人真的点赞、看完了。哎，结果发现，诶，实际点赞率有70%！这就是它的实际观察。
看到数据出来后，算法马上就行动，寻思着：“哟，比我预想的要火啊！那行，我得多推推这视频。”于是它把你的视频推荐给更多人，这就叫调整权重。
再用大白话拆解一下这背后的公式——
- 新权重其实就是下一分钟这视频能拿到的流量，抖音是每分钟都重新算你的视频该有多少曝光机会。
- 当前权重呢，就像现在“点赞”这行为的“分量”，假设现在是3分。
- 学习率说的是抖音调整的速度。打个比方，学习率如果是0.1，它调整起来就慢，像温吞水。但如果是0.5，那调整起来就像个暴脾气。而抖音，属于后者，分分钟大刀阔斧地改动。
- 打脸程度挺有意思，就是实际表现和预测之间的差距。如果实际比预测好（比如你预测50%点赞，结果有70%），那算法会立刻加权重：“哎哟，低估了，得多推点。”要是实际比预测差（比如预测50%，结果只有30%），它就会立马减分：“算了算了，少推点吧。”
来看个具体例子。
假设，你现在的“点赞”权重是3分，抖音原本预计你的视频会有50%的点赞率。但视频发出去后，前5分钟，真真实实的点赞率有70%！而且抖音的学习率还设得比较猛，η=0.3。
那它怎么算呢？新权重就是：
3 + 0.3 × (70% – 50%) = 3.06分。
你看，虽然只多了0.06分，但抖音每分钟都这么调，几个小时后，权重就可能蹭蹭地往上涨。
最后，因为这视频实际数据比预期的要好，抖音自然要把视频往更多人的推荐页塞，顺便还把“点赞”这个行为的权重稍稍提了一小把。
简单来说，抖音算法就是在不断地预测、对比、调整，像个见机行事的老师，时时刻刻根据你的表现修正对你的关注度。越好，越推，越推，越好。
五、冷启动流量分配公式
抖音给你新视频的第一波流量，其实看三点：
基础流量（算是平台给的小福利）每个新视频都会有个三五百的播放量，这事基本没跑。你可以把这理解为抖音给你的一点“甜头”，试试你的视频是不是受欢迎。
账号信用分（看你是不是靠谱）加分方面（有三种）：
1.经常发自己的好内容。
2.不违规、不搞刷赞那些小动作。
3.多和观众互动，评论分享多，平台肯定喜欢。
扣分方面（也有三种）：
1. 要是直接搬运别人视频，被发现可就麻烦了。
2.发些不该发的词或者低俗内容，直接限流没商量。
3.突然发硬广，系统会觉得你是营销号，立刻打入冷宫。
如果你的信用分高，抖音一开心，多给你几百播放都有可能；要是分低，也就给你一两百打发了，甚至直接不给曝光。
相似度（说白了，蹭热度的能力）抖音会看：
你的视频标签和最近热门的像不像。
背景音乐是不是和当下火的那个一致。
封面是不是最近流行的那种。
如果各方面都和热点沾边，抖音会觉得你这视频也可能火，大方给多点流量；要是差得远，它可能就觉得你这视频没啥看头，随便给点打发了事。
举个例子：
A账号，信用分高，视频也像爆款：
初始播放量大概能有个500 × 1.2 × 1.5 = 900左右。
B账号，信用分低，视频也没蹭上热度：
初始播放量可能就500 × 0.8 × 0.6 = 240，估计难有什么起色。
简单说，A视频有更大的机会火，B视频可能就这样默默无闻了。就是这样，靠的还是自己的内容和选择蹭热点的小技巧。
六、用户兴趣衰减模型公式
用户兴趣权重=e−λt⋅历史互动强度
- λ：衰减系数（如30天前的点赞权重降至10%）
- t：行为发生时间距离现在的天数
抖音其实挺“健忘”的，就像人一样，昨天的事儿记得清楚，时间一长就慢慢模糊了。比如你昨天看了个宠物视频，顺手点了个赞，抖音马上给你推一堆类似的，恨不得刷十条有九条都是小猫小狗。但你要是半年前点赞过健身视频，抖音基本上就当没这事了，再难刷到相关的。
怎么理解这“忘性”呢？可以拿个简单的公式说事儿。
（1）e⁻ᴸᵗ——兴趣“过期”的速度
这公式看起来复杂，其实说白了就是个时间因子，体现你对某个东西的兴趣会随着时间慢慢减弱。这里的λ（衰减系数）代表抖音的“忘性”有多快。假设λ等于0.1，意思就是30天后，你对某个内容的兴趣就只剩下10%了。而t就是离你上次互动过去多久了，比如3天，或者30天。
咱们举个简单的例子，假设λ还是0.1：
你10天前点了个赞，那这时候兴趣权重差不多还剩个37%的样子，抖音可能偶尔还会给你推类似的视频，但不会像一开始那么疯狂。
你要是30天前点赞的，权重就只剩5%左右了，这时候抖音基本就当你已经不感兴趣了，很少会再推相关内容。
（2）你当时多“上头”也很关键
除了时间，你当时的互动程度也很重要。你要是不仅点赞，还评论加分享，抖音就觉得你特别爱这类视频，接下来会给你推一堆相关的。但你要是就随手点个赞，抖音也可能觉得你只是一般喜欢，推得就没那么勤。
比如说：
你昨天又点赞又评论还分享了一个视频，抖音立马就明白了，你这段时间肯定迷上了这种内容，接下来几天它会源源不断地给你推类似的东西。
如果你就随手点个赞，抖音觉得你可能兴趣不大，也就是偶尔给你推一点。
抖音到底怎么用这个逻辑呢？
1. 短期兴趣——记得特别牢
最近几天的喜好抖音都给你记在小本本上，比如说你今天搜了“减肥”相关的内容，明天一打开抖音，全是减肥视频等着你。
2. 中期兴趣——偶尔想起
要是一个月内你点了赞或者看了相关内容，抖音还会时不时地给你推一推。比如上个月你看了一些旅行视频，这个月说不定还能刷到几个，但不会像一开始那么多。
3. 长期兴趣——忘得差不多了
但时间再长点，抖音基本就“失忆”了。比如你半年前点赞过游戏视频，抖音早就把这事忘得一干二净，推送也就很少再出现相关内容了。
这就像是你对某些东西的兴趣也会随着时间慢慢变淡，抖音只是在用一种数学的方式把它表达出来了而已。
七、生态护栏约束条件公式
平台通过以下约束过滤内容：
参数含义：
θ₁：内容安全最低阈值，低于θ₁直接限流/下架
θ₂ ：营销号判定最高阈值，超过θ₂降低推荐权重
[θ₃,θ₄] ：内容多样性合理区间，低于θ₃=太单一，高于θ₄=太杂乱
这又是什么意思？
其实抖音的那套算法，其实就跟火车站安检差不多，视频得过三道关卡。
头一道关：内容安全（θ₁）
这以下几条是高压线，碰了立马被拦：
1.露骨的、暴力的画面（就算是打码了也没用）
2.涉及敏感话题的东西，像什么政治、谣言、社会上的负面消息
3.偷别人的内容（要是被人举报，直接扣分）
过关的小窍门：
敏感词可以玩点谐音梗，比如用”VX”代替微信。
碰到有争议的话题，只摆事实，别站队。
影视剪辑这类的，你得加点明显的二次创作，不能直接搬。
第二道关：查你是不是营销号（θ₂）
这些行为很容易被判定为营销号：
1.连续发三条带货视频
2.评论区一堆回复”私信获取”的
3.视频里亮出联系方式超过2秒的
应对策略：
带货视频不要连着发，中间插条干货内容。
微信号可以做成动态水印，每秒挪个位置。
说话尽量自然点，比如”需要完整清单的宝贝，看我主页第一个视频”。
第三道关：看内容是不是多样性（θ₃-θ₄）
这两点是系统不太喜欢的：
1.内容太单一（比如，一连十条都从一个角度口播）
2.内容太杂（今天讲美食，明天聊财经，后天又说情感故事）
最佳的平衡策略：
主打的内容占八成（比如，健身账号大部分发训练教程）
穿插两成相关扩展内容（像健身的饮食建议，装备测评这些）
固定3到5个内容模板，轮换着用（比如周一干货、周三拍个vlog、周五来个问答什么的）
举俩例子给你看看实际效果
假设抖音现在的阈值是这样的：
安全分θ₁=60（不到60分直接限流）
营销号θ₂=30%（超过就降权）
多样性θ₃=3类 θ₄=5类（每10条视频得包括3到5个不同方向）
账号A（犯规的例子）：
一连发了好几条手机壳广告（营销概率45%）
视频背景永远是白墙（这也太单一了）
被发现用了剪辑软件的去水印功能（安全分掉到55）
结果，直接进”小黑屋”了。
账号B（优质案例）：
做手机测评的，但每周发一条”数码冷知识”（这叫保持多样性）
带货视频都有实际测试环节（把营销概率降到了25%）
用”果机””卓机”代替敏感词（安全分75）
结果，得了更多推荐流量。
终极大招破算法公式来了
上面根据抖音官方公布的推荐算法机制整理成了7条公式，那么我们又该如何根据这7条公式来做抖音，好让我们的抖音能经常出爆款呢？
我们废话不多说了，直接上干货！
第一步，你得让观众更想跟你互动公式先放着，简单说就是——让观众更愿意动动手，比如点赞、评论啥的。你想啊，观众点开你视频，看还是不看，是不是往后瞅瞅，那是算法最先盯的。所以，一开场你得搞个钩子，勾住他们。
具体咋操作呢？
- 前3秒，砸个悬念：（举例如）“嘿，99%的人还不知道的技巧，你想知道不？”
- 快结束时来个反转：（举例如）“最后3秒，绝对颠覆你认知！”
- 秀战绩：（举例如）“我就用这个法子，涨了10万粉，你不想试试？”
你得隔个15秒左右，就抛个互动点出来。
这么来：
- 让人双击屏幕：（举例如）“双击解锁隐藏技巧！”
- 让人评论：（举例如）“想拿到这秘笈？评论区扣666！”
- 让人分享：（举例如）“快@你的好友，来挑战下！”
这么做，不光是互动高了，视频在算法那的分也上去了，一举两得。
第二步，让视频的分量在算法眼里更重说白了，就是视频的总分，要看几个关键点：完播率、点赞、分享、还有关注。你想，这几个点越亮眼，算法自然会更爱给你流量。
具体咋提升呢？
- 完播率，你得捉住它：视频长度控制在23到28秒，最好，长了短了都差点意思。
- 点赞率，你可以试试这么说：（举例如）“点个赞，下次好找，不亏！”
- 分享率，你得讲：（举例如）“这好东西，赶紧转发给需要的人！”
- 关注率，不用太直接，说点诱导的话：（举例如）“明儿还有更猛的，不关注就亏了！”
看见没？这都是简单能做的，主要就是让观众觉得看你的东西，值！
第三步，利用算法的实时反馈调教它说白了，就是让算法快速调整对你的视频的反应。小技巧是：自己先悄悄刷一波流量。
例如：
- 发出去后1小时，用小号从头到尾看一遍，憋点赞，先走一遍完播。
- 再过个15分钟，主账号出马，点赞加收藏，让人觉着这视频确实有点东西。
- 找不同IP的号，丢几条走心的评论，让他们多唠唠。
- 如果有钱，投点 DOU+ 也行，记住：找相似达人粉丝，这样来得更精准。
第四步，打破视频初始流量的那堵墙就是咋让你视频新出来那会儿，抢到第一波曝光，越多越好嘛。
该咋干？
- 抄爆款，怎么说？就是看看最近的爆款视频，模仿它们，用一样的BGM、封面、标签啥的，借它们的势头。
- 遵纪守法，就是别动歪脑筋——不刷赞、不买粉，不该碰的词离远点儿。
- 选好发布时间：找准你的流量黄金时间，平常啥时候人最多，那一测便知，像晚上8点到10点那种。
做过这茬儿，初始流量有了保证，算法一见你这个人——哦，不赖，可以多推推。
第五步，别撞到平台的各种“黄线”平台规矩你不用一条条背，就是让你做一个像真用户的号，别像个带货机器似的只管卖东西。得偶尔发点生活味儿的东西，人算法才不会觉得你是营销号。
操作要点：
当个“真人”，有时候也发点接地气的，生活碎片挺好，还带点儿普通剪辑小毛病，轻微的剪辑瑕疵啥的，真点儿。
避雷，别乱用词，特别那敏感词、关键词的，来点谐音梗，**像“微信”你可以说“VX”**啥的，小机灵鬼一样能避开雷。
总的来说，我们有一个终极套路：
- 开头扔炸弹钩子，让完播率（α）上的去。
- 15秒扔互动的炸点，点赞分享（β+γ）得多多的。
- 发布后一小时，上人工拉流量，让反馈立马见效（η）。
- 模仿爆款视频外加定点发，突破冷启动前期流量不足的问题。
- 定期来点儿“不沾边”的内容，别光一套，减少营销号味儿。
心法你要牢记：要让算法觉得你的视频能让它更好完成它的KPI，那你自然而然就进它的心里去了，推起来妥妥的！
做到这步，大家都等着看你的视频火爆吧！
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