推荐量就是推荐个大众的数量，视频的首次推荐，如果点击率低，系统认为视频不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量，如果点击率高，系统则认为视频受用户喜欢，将进
推荐量就是推荐个大众的数量，视频的首次推荐，如果点击率低，系统认为视频不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量，如果点击率高，系统则认为视频受用户喜欢，将进一步增加推荐量。
例如，一个视频首次推荐给了1000个用户，如果这批用户的点击率较高，系统判定用户非常喜欢这篇视频，将其扩大推荐给10000个用户，如果这轮推荐用户的点击率仍然维持在较高水平，那么系统会将视频再次扩大推荐给30000个用户、50000个用户、100000个用户，推荐量和播放量便如滚雪球一般节节攀升。直到视频过了24小时时效期，新一轮推荐的推荐量才会逐渐衰减。
因为这种扩大推荐的机制，作者想获得更多的播放量，就必须努力把各维度阅读数据维持在高位水平，视频首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户这批用户产生的播放数据，将对视频下一次的推荐起到决定性作用。