抖音算法是是指抖音平台用于处理和分发用户生成内容和行为的复杂计算模型，它的目的是为了提高用户体验，让用户能够更快速地找到他们感兴趣的视频，同时提供个性化的内容体验。那么，抖音算法都有哪些呢?下面，就跟着小编一起来了解一下吧。

抖音算法有哪些?

1、基础流量池

当我们在平台发布视频，通过平台审核后，抖音系统将会分配给我们一个初始流量池，会有0-500的用户浏览量，当然如果是一个账号权重比较高的话可能有上千个曝光。

2、增加推荐

增加推荐是抖音平台比较重要的一个算法，它可以把比较好的内容推送给更多的用户，比如，刚发的视频都会智能分发基础的播放量，如果视频转发量或者点赞量是比较高的，平台算法就会判断为好的内容，就会自动增权，把视频放到更高流量池中。

3、加大推荐

加大推荐会给数据好的短视频进行更大的加权，并且会在强化人群标签分发，让配发的内容有更精准的用户，这类似猜你喜欢的打标。视频是有标签的，用户也是有标签的，两者之间会做标签匹配，从而给用户推送感兴趣的内容。

4、精品流量池

如果我们的视频经过系统的评估，视频的点赞量、播放量、转发量、评论量都是比较高的话，平台就会给视频层层的加权，进入到抖音的精品推荐池中。平台认为这样的视频是经过了大量用户的检验的，那就有资格获取几十万到上百万的流量推送。

5、叠加推荐

是指新视频都会智能分发100-500左右的播放量，如转发量达10，算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000-3000。转发量达100，算法持续叠加推荐到10000-30000，转发量达1000，再叠加推荐到10W，依次累推。

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