抖音算法最基礎的就像123456，你去學數學最先要知道的，其次才是拔高的地方，你應該對這個東西是爛熟于心的，就是這些基本的規則跟玩法你要知道。接下來呢，我將從3個方面，來幫助大家了解抖音算法究竟是什么樣的。

一、抖音系統智能推薦算法

1、抖音播放推薦量的階梯機制是什么樣的呢？

但很多人在做運營的時候，有一個想不明白的點：明明抖音官方說，不管有沒有粉絲，視頻發出來都會有200~500個初始播放，那為什么我的播放量只有幾十??？難道說系統沒有給我推薦200~500個人嗎？

其實并不是這個問題。抖音官方在直播的時候已經有給出了非常明確的回復，說白了，就是一個新的賬號視頻發出去，他一定會把你的視頻給到200~500個人看，但這200~500人當中，只有一小部分人會在你的視頻上停留足夠的時間，而能夠停留足夠長時間的這一部分的播放，才是你在后臺看到的播放，它叫另外一個名字——有效播放量。

大家可以先看這張圖在初期，你剛發布視頻，會有200~500的流量，然后隨著用戶的反饋數據來判斷是推向更大的流量池，還是中斷推送。

舉一個例子你就明白了你要賣玩具，你來到了一個公園，來來回回有500多人。但只有30個人留下來跟你聊了聊，說你這個玩具怎么玩啊，這個玩具多少錢啊。那么對于你來說，雖然走過路過的有500個人，但只有這30個人才叫有效用戶。放在視頻里也是一樣的，雖然初始系統給了我200~500的人流量，但是實際上的有效播放量可能只有30，甚至更少。

2、抖音系統智能推薦算法—疊加算法抖音的疊加算法

依次為首次分發——智能分發 ；二次分發——數據加權 ；三次分發——疊加推薦 。

（1）首次分發

200~500流量階段就是根據你的內容標簽匹配分發給有該興趣標簽的人群，在我們可能80萬播放量以下的時候，話題標簽還是很重要，一定要重視。

（2）二次分發

1K~5k流量階段完播率、點贊率、評論率和轉發率，都還不錯的話，就會進入二級流量池具體的標準是：3.5%以上的點贊比和0.35%以上的評論比，以及45%的5s完播率，平臺會進行下一級推薦。

舉個例子，1000的瀏覽量，有35個贊，3~4條評論，有450個人看完了前5秒的視頻。你的這個視頻進入下一輪的推薦，到1000~5000的這樣一個流量池。

在這里有一個小技巧：可能說有的小伙伴1000瀏覽量的視頻有40~50的贊同，評論只有1~2條，你就再寫他個3條，對不對如果不知道寫什么，就去網易云找一首自己喜歡的音樂，然后看評論，找那種高贊評論，你改改看看能不能放到你那個里面去用。這樣，你就能手動的把視頻往前做一次分發

（3）三次分發

疊加推薦只要二次分發的數據表現的好，就會開始指數級疊加分發，也會進入播放增長的這樣一個快車道。說白了，就是這個播放量一直往前跑啊一直往前跑，你會發現一條視頻瘋狂的在漲贊，漲粉，漲評論，漲轉發。

在80萬這個流量池以下的時候，精準標簽還是很重要的，一旦突破了80萬的這個流量，那個時候標簽就不是那么重要了，平臺就會就進行全網推薦就是在抖音推薦頁刷視頻，你會刷到很多你之前沒有關注過，沒有點贊過的領域。

是因為這個視頻已經去標簽化了，開始不僅僅在這種視頻的用戶群體里面去傳播了。反而突破了界限給到更多的人看了，就是到了全網熱門的這樣一個爆款視頻。

3、抖音系統智能推薦算法的常見問題

（1）為什么你的內容播放量低？

在賬號初期，你發的第一條視頻，系統還不知道你的視頻是發給誰看的，他就會給你做一些隨機的推薦。就比如你是做大學生成長的，你想把視頻推送給大學生，或喜歡學習的這部分群體。但剛開始，你的標簽，系統是不知道的，系統只能隨機的去做一個推送。

你的目標用戶是16~30這部分年輕群體，但系統可能推送的一些小朋友，或者一些中年人。他們可能是愛看影視的，愛看動漫的，愛看搞笑段子的，然后看到你大學生成長的視頻， 就直接劃走了。

這就相當于說你在賣玩具的時候，過來很多大老爺們，人家看都不看，更不會在你的后臺形成有效的播放量。所以說在初期，沒有精準標簽的時候，內容的播放量，普遍都會比較低。

但你保持內容屬于垂直的前提下，堅持發布高質量的視頻，系統就會給你打上精準的標簽，下次推送的時候會更加精準

（2）為什么你的視頻走著走著，播放量就不漲了？

你看抖音推送的流量機制，分為200~500，3000~5000，1萬到2萬，10萬到15萬，30萬到80萬……有時候，你會發現，這個視頻走著走著，他就停留在了5萬的播放量，然后不動了，為什么？

其實是這樣的，你的視頻突破了初始的流量池，但并沒有突破到更大的流量池里就比如說，你在一個在縣城，所有人都說你厲害，你就是Number One。

但把你再往上提一個級別到地級市，你還是Number One嗎？

不是的，你可能是前100，然后再把你往上提，你到了北上廣，你可能連前100都進不了，你到了前1000。那么你就沒有辦法繼續往上晉升了，你就只停留在了地級市或者縣城。

同理，這就是你的視頻，他的播放量為什么會卡某一個點上，就是你視頻的數據反饋，不足以讓你到一個更大的流量池里。遇到這種情況，大家就不用一直盯著那個視頻看了，繼續更新就好。

（3）正確的起號過程是什么樣的？

是一開始發視頻，就千贊，萬贊嗎？并不是的那些已經做號很厲害的博主和mcn機構，他們最初在做號的時候，也是十幾個贊，幾十個贊啊這樣子，可能20個作品中，突然有一條視頻爆了，然后慢慢的，做出了千贊，做出來萬贊。后面慢慢的找到了做賬號的竅門，粉絲數也漲起來了，到后面他的數據開始變得越來越好整個起號的過程一定是這樣子的。

二、產品經理競品分析的必備能力，該如何做？

如何運用相關的模型？

可以通過QQ音樂這個例子來做具體的了解：

可以通過以下角度來進行分析：

假設你是 QQ 音樂的產品經理，現在老板讓你做競品分析，你怎么做？

第一步、要明確做這次競品分析的目的是干嘛？

例如：

1.幫老板做宏觀決策的參考

2.分析某個功能或者模塊，通過分析競品動作找到背后的用戶需求

3.要做某個功能，調研借鑒競品是怎么做的。不同目的，分析的側重點不同。

第二步、找到競品

競品分成三類：直接競品、間接競品和潛在競品。

直接競品和我們的產品服務的是同一類用戶、滿足同一種需求，比如QQ音樂和網易云音樂。
間接競品是指目標用戶不一致但是產品功能和特性相似的產品，比如全民 K 歌，唱吧。

潛在競品指的是現在沒有明顯的競爭關系，但是未來有可能形成競爭的產品。比如喜馬拉雅，還有以后大家也許會通過短視頻平臺聽歌。

第三步、根據不同目的從不同維度分析

例如，從宏觀上分析，可以通過以下維度來分析：

產品定位，每個產品的側重點是什么？

目標用戶，他們的用戶畫像是什么樣？

版本迭代，最近的工作是什么？

盈利模式，他們是怎么賺錢的？

運營策略，他們是如何讓用戶活躍的？

如果我們關注的是產品的關鍵特征，我們可以從使用場景、用戶行為、內容體量、產品賣點來分析。

如果我們側重的是商業模式和價值的分析，還可以直接通過問卷調查等手段，了解用戶的消費額度和期待等等。

如果我們要分析的是某個具體的功能，例如歌單是怎么推薦的，那可以聚焦在這個模塊，把歌單模塊的所有的用戶旅程畫出來，對比用戶旅程里的某個部分，各個產品都是怎么做的，一層一層細化，對比產品設計的目的是什么？

流程是什么？

細節是怎么做的？

前面這些例子都是知群的同學做的項目作業，你可以根據自己的分析目的，設定不同的分析維度。

第四步、做出決策或者給出建議

通過這些競品分析，得出了什么樣的結論，我們要在市場、產品、具體的功能模塊或者運營策略中做出什么樣的反應，這是你總結出來的。

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