在运营抖音账号的过程中，我们常常会接触到这样的词：抖音算法推荐机制，抖音算法规则等等问题。
不同的平台有不同的算法规则和玩法，而抖音算法推荐机制是指引运营者创作视频内容的风向标，也是打造爆款视频必不可少的开门钥匙。
如果在创作内容的过程中，忽略了抖音算法推荐机制，那么我们对账号的一切操作可能就都白费了。那么抖音平台的算法推荐机制到底是什么样的呢？
中心化和去中心化
我们一般在谈论到一个平台的流量算法推荐机制的时候，有两个词一定会提到：中心化和去中心化。
目前，人们对这两词的定义是这样的。
中心化分发机制：依靠机器对内容进行判断，将内容创作者的视频推荐给可能对该内容感兴趣的人群；抖音算法推荐
去中心化分发机制：用户依靠自己对视频封面和标题的判断，决定是否打开视频进行观看。
如果用户在观看过程中对该视频的内容表示满意，从而进行点赞、评论、转发等操作，会推动系统将该视频放在首页的推荐列表，让更多的用户看到。
抖音算法推荐
在去中心化算法机制中，比较典型的是微信公众号文章。文章的标题和封面决定了用户是否会打开文章，这也是为什么很多微信公众号标题党性质严重的原因之一。抖音算法推荐
言归正传，根据中心化和去中心化的概念，我们可以这样理解：中心化分发机制易于让红人更红，一旦内容创作者制作出了爆款视频，他所能获得的曝光量和涨粉速度都很快。
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而去中心化分发机制的流量则更为平均，即便一个优质内容依靠“同城”和“附近”的推荐机制被推荐到首页，也会限制于用户的自我选择。视频被用户打开的概率远远低于中心化分发机制，涨粉也相对困难。
但是，也正因为用户对喜好的内容有自主选择的余地，粉丝的黏性也相对更强一些。
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所以，在去中心化分发机制的平台生产内容，注意一定要与已有的粉丝积极的进行互动，保持账号的活跃度。
对于内容创作者而言，当你的粉丝基础越大，视频上热门的几率也越大。抖音算法推荐
如果在中心化分发机制的平台生产内容，那么策划时一方面要迎合用户的喜好，另一方面还要争取系统算法机制的青睐，也因此面临的竞争会更大。
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不管你是头部达人还是普通的内容创作者，在系统的推荐算法面前，唯一的区别就是，头部达人因为粉丝较多，基础的播放、点赞、评论和转发等数据较高。
其他用户在看到这条视频时，可能会受到数据影响愿意看完该条视频。因此，也可以说，中心化分发机制更具公平性。
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所以，如果我们能够把抖音短视频的算法规则和推荐机制弄清楚，就能为制作爆款视频打造一个坚实的基础。抖音算法推荐
抖音算法推荐机制
抖音算法推荐机制，是建立在今日头条的算法推荐机制基础之上的。
意思是，你从注册抖音账号开始，系统就会给你推送不同类型的视频，并根据你在每个视频上停留的时长、点赞、评论和转发数据，统计你感兴趣的视频，然后根据你的行为推荐你感兴趣的视频。
所以我们会发现，我们看的抖音短视频，基本上是我们感兴趣的内容。如果你经常看今日头条的小视频会发现，他们的推荐机制也是如此。
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如果你长期只浏览娱乐类的视频内容，今日头条基本上就全部给你推荐娱乐相关的短视频内容，当你哪天突然看了一条其他类别的内容，系统又会根据你的新操作推荐新的内容。抖音算法推荐
因此，我们可以根据抖音算法推荐机制的这个规则，为自己的账号定义一个标签，让系统了解我们制作的内容属于哪一个类别，这样系统才能准确的把我们制作的视频推荐给同类标签的用户。
例如，你平时只对搞笑类的视频感兴趣，那么你会发现抖音会一直为你推荐搞笑类的视频，这是抖音短视频“上瘾原理”的底层逻辑。抖音算法推荐
另外，抖音短视频还依赖于社交推荐。互联网时代，每个人都有自己的网络社交关系链。
我们在注册抖音账号时，平台会需要提供手机号，并提醒我们绑定微信、QQ和微博等，而这些应用包含了我们的熟人关系网。
系统会从我们的通讯录好友中统计出我们的好友喜欢看的视频内容，并推荐给用户观看。抖音算法推荐
一方面是因为志趣相投的人更容易走到一块，朋友、亲人喜欢的内容，很大可能我们自己也会喜欢；另一方面这也是抖音短视频平台在为自己的社交规划布局。
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平台的生命周期有限，用户不一定会长期留在一个平台里，但如果有熟人关系这一层内因在，就能在一定程度上增强用户的黏性，在留存已有用户的同时也带动新用户加入。
另外，抖音也达到了“用户召回”的目的。在网络开发界，类似的操作是行业公开的秘密，就是当一个用户觉得刷抖音太费时间、不再刷抖音的时候，抖音借助该用户的一些熟人关系，将该用户召回。抖音算法推荐
这种操作本身也能给抖音的活跃度带来积极的影响。
例如，你知道你的朋友或者亲人喜欢美食，抖音系统也知道你的朋友亲人喜欢美食，它就会把美食类的视频推荐给你，你看到之后可能会推荐给朋友或者亲人。
他们本来今天不想刷抖音，结果看到你的分享可能就重新打开了抖音。抖音算法推荐
其次是抖音的编辑推荐机制。编辑推荐机制最早使用且用得最多的是新浪微博，这是中心化分发流量平台所特有的一种推荐机制。
依靠人工审核对所发布的内容进行判定，将有潜力但尚未爆发的优质内容或者是与平台提倡价值相符合的优质内容推荐给更多的用户，从而在算法推荐的基础上，增加额外的曝光机会。