小編我覺得抖音是-款含有強社交互動的短視頻網站，其內容的分派體制與傳統重媒體屬性的新浪微博、微信公眾平臺有較大的差異化。在新浪微博和微信公眾平臺上，內容的分派極度依賴粉絲量的傳播，再高質量的內容要是并沒有關注的粉絲量就傳播不出去。而抖音運用算法推薦體制，用戶拍攝的視額內容會依照智能算法推薦給其他人，即便 是并沒有粉絲量基礎的用戶發的內容也可以被分得幾十乃至上百的數據流量。

抖音推廣體制

從抖音的網頁組成和功能模塊結構上來說，抖音運用了傳統的底部舵式導航和頂部標簽導航緊密結合的方法，收看人口主要是首頁頂部的“推薦”和“附近”。抖音的推薦工作流程一般是:最先依據發布的位置，優先選擇將內容推薦給周邊的人，依據這一部分用戶的數據信息意見反饋，包含短視頻的關注點贊率、播放視頻時長、發表評論量、分享量等指標值，讓數據信息意見反饋優秀的短視頻內容獲得更多的播放量，分派到更多客戶賬號的“推薦”網頁。假如數據信息并沒有降低，會持續推薦，假如數據信息降低了，則會減少推薦，依此類推。

抖音推廣

在一整個推薦的環節中，抖音的累加推薦起到了至關重要的作用。累加推薦就是指抖音平臺專門針對短視頻創作的推薦，設定不同等級的播放量指標值，好似一個一個流量池，短視頻內容要是通過一層一層的指標值挑選就能進人到下一個量級的流量池，為高質量的短視頻內容帶來了一個合理性的挑選體制。累加推薦以內容的綜合性權重值為評詁標準，綜合性權重值的主要指標值為:完播率、關注點贊量、發表評論量、分享量，且每個梯級的權重值都有差異，當到達了一定量級，則運用大數據算法和人工運營緊密結合的體制。

因而，小編我覺得抖音的推薦算法讓每一個有實力產出高質量內容的人獲得了和大號公平競爭的機遇。