太原抖音短视频运营策略：推荐算法下的几个关键数据做过抖音运营的小伙伴们都知道，视频上了抢手后可以带来很多的播放量与转化，那么影响抖音短视频播放量的要素都有哪些呢？今天来从引荐算法的视点讲一讲抖音的引荐逻辑。
引荐算法的背面一定是渠道的诉求，抖音的核心盈利模式是广告，要有满足多的广告收入，第一条件是要有满足的用户基数，第二条件需求尽量拉长用户的停留时刻。
抖音现在DAU是3.2亿（2019年7月数据），创作者大约是700多万（发过短视频的用户），假如你是抖音的算法工程师，你怎么用这700万用户创造的内容，获取更多的用户增加的一起，赚取最多的广告收益？
一、用户的画像标签、千人千组、人群池
很多抖音运营喜爱用“流量池”这个词，实际上在技能的视点是不存在流量池的概念的，流量池只是大家比较简单理解，实际上是“人群池”。
用户画像的分组即是人群池，用户在阅读短视频过程中的行为，会被打上多个标签，这些标签形成了这个用户的画像，包括爱好、地域、年纪、性别等。
当你发布一个视频的时候，抖音会依据你的视频内容，形成对你视频的画像和你账号的画像，这个画像决定了你的视频会被引荐给哪些用户画像的“人群池”，这样能确保用户看到的内容是用户感爱好的内容，所以账号下发的视频一定要定位清晰，否则抖音的算法也不知道把你的视频推给什么分组的用户。
千人千组的“人群池”处理了引荐算法中， 创作者与观众的衔接问题， 那么还有一个问题， 画像对了， 怎么确保视频的质量呢？
二、 完播率、观赞比、谈论数和转发数
1、完播率
当你发布一个视频后，假如初始分配的用户里有超过80%的用户看完了视频，说明这个视频的质量是很高的，别的完播率对应的是抖音用户时长的要求，所以咱们在不影响视频质量的前提下，要尽量缩短视频的时长，一句话能说清楚的话，绝对不必两句话去说， 时长能少多少是多少。
2、观赞比
亮点赞数的重点是观赞比， 也便是看你视频的用户，有多少份额点赞了，假如点赞份额比较高， 代表了用户对你视频的认可，这个是抖音引荐算法判别视频质量的重要依据， 在复盘的视点，发布者也可以依据点赞数来推倒视频受用户喜爱的原因。
3、谈论数
谈论区是粉丝和视频创作者的互动区域， 做得好，会大大增加粉丝对创作者的粘性，所以谈论的互动引导及其要害，可以在视频里留下一些问题来引导谈论区的评论，这样谈论数自然就上去了。
4、转发数
关于任何一个渠道而言，用户增加一定是首要的，视频的转发数，意味的用户乐意将渠道的内容裂变出去，这个意味着你这个视频对抖音这个渠道的用户增加贡献，自然也会得到引荐算法的重视。
三、机器审阅与人工审阅
在引荐算法之外，为了视频的合法合规，抖音还会有审阅环节，审阅环节分为机器审阅和人工审阅。
头条副总编李彤曾在承受采访时说：“一个人一天能处理的文章大概是1000篇，机器一秒钟能处理100篇，今天头条每天新增发布内容是50万条，悉数由人工来做，要一个人作业500天才干看完”，关于DAU3.2亿的短视频渠道来说，视频审阅的压力可想而知。
曾经音频和视频审阅首要看人力，监管人员需求花很多的时刻阅读很多的音频视频，关于现在这种量级UGC内容，人工审阅已经远远不能满足审阅需求了，目前机器学习已经比较成功的用户内容审阅。
机器审阅运用机器学习算法，可以对视频视频进行智能剖析剖析，快速辨认视频中人脸、声音、文字、物品、行为、场景等信息，假如涉及到政治、色情、枪支、盗版等，机器就会作出判别进行限流或许封号，假如不确定的状况下，会打上标签交给人工审阅。
视频丢到人群池之后，仍是会通过人工审阅，符合渠道基调的会流量加持，不符合的这个账号会被符号，日后会被限流，严峻的会被封号。
比较简单触发人工审阅的状况有：
1、新账号的前几个视频
2、被用户告发
3、被机器审阅打上可疑标签的内容
以下是被审阅限流的事例图：
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