抖音全球月活躍用戶數已經超過5億，在“兩微一抖”時代，這是一塊誰都不愿錯過的流量池。對于運營人員來說，最關心的就是抖音的分發(fā)機制，怎么才能迎合，獲得更大的播放量。
抖音的分發(fā)機制是今日頭條的翻版，通常來說，其先后順序依次是：消重機制、審核機制、特征識別、推薦機制和人工干預。
下面我們依次分析一下。
一、消重機制
就是消除重復視頻。如果你的視頻是別人發(fā)過的，那么被推薦的可能性會降低很多。所以原創(chuàng)是非常重要的。
這里的重復視頻，包括搬運別人的視頻，以及高度相似的視頻。
如果是自己用手機拍的，一般都是原創(chuàng)的。一般去重都是針對上傳的視頻，使其不會同時或者重復出現在用戶的視頻流里。
當然，抖音的消重機制并沒有今日頭條那么嚴格，否則那些模仿類的視頻可能全部都滑鐵盧了。
二、審核機制
抖音跟頭條一樣，審核也分為機器審核和人工審核。
一般都是機器審核為主，人工做一些機器無法判斷的審核。
審核一般是審核視頻內容、視頻描述/標題。主要審核是否有敏感信息、是否有二維碼/電話/鏈接。
在機器審核的算法中有一個攔截庫，視頻發(fā)布上去后立即進入審核狀態(tài)，機器自動比對視頻標題、內容是否跟庫里能匹配上，如果能匹配，那么就不通過審核。
所以，多發(fā)正能量的，主旋律的視頻，是沒錯的。當然，如果要發(fā)宣傳信息，那么做個藍v認證還是必須的。通常找服務商可以快速通過認證。
三、特征識別
當視頻通過了審核以后，抖音系統(tǒng)會根據視頻的內容和標題，對這條發(fā)布的視頻打標簽， 并匹配相關的用戶人群，準備推送這條視頻給這部分人群。
四、推薦機制
所有預備工作都做完了，現在要開始推送了。
考慮到通過特征識別出的標簽不一定完全跟要推送的用戶興趣匹配，所以系統(tǒng)采用分批次階段性的推送給用戶群。
通常來說，先推送給一小部分用戶（比如100個人），如果其中有10%的互動，那么就說明可能推薦的比較準確，那么系統(tǒng)會自動擴大推送范圍（比如1000個人），如果仍然有10%以上互動，那么就繼續(xù)增加推送量。
這里的互動，指的是播放完成率、點贊、評論、分享。
以此類推，推薦機制可以理解為一顆石子投入一片水中，先一個小波浪，然后慢慢往外擴張。
五、人工干預
視頻內容的審核比文字的要難得多，機器并不能做完所有事。
由于機器并不能完全準確的判斷視頻是否違規(guī)，質量如何，而且由于機器是基于以往數據來判斷，并不能很完整的預測用戶發(fā)布視頻的方式等。諸多因素后，引入了人工干預機制。
抖音也在大量招視頻內容審核員，也就是人工干預機制的作用，通過審核員的經驗判斷出已發(fā)布視頻是否違規(guī)，并舉報，可填補一部分抖音機器審核的漏洞。
最后，說一個小技巧吧。
抖音的審核，是跟其他視頻審核一樣，都是把視頻還原成一幀一幀的圖片，然后識別圖片上是否有違規(guī)內容。識別準確度高達99.5%，所以，別存僥幸心理，老老實實做內容，再開通個購物車，這種更實在。（只是為了品牌宣傳的可以無視，那是另一種思路了）
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