抖音算法解析

4 月 15 日抖音安全与信任中心开放日直接开大！直接把算法原理摊开来讲！今天小编就翻译成大白话版本，把从打开抖音到点赞收藏的整套算法逻辑掰扯明白，穿插真实案例让你秒懂 ——

01.

抖音算法到底是个啥

说白了就是个“智能筛子”

你每天刷到的 1000 条视频，其实是从上亿条里「筛」出来的。

抖音的算法本质上是个「信息过滤系统」，但和其他平台不同的是：

人机搭配干活：不是纯机器瞎推荐，背后有人工运营团队当「导航员」。比如某条视频突然爆火，人工会先检查有没有违规，再决定要不要加大推荐。拒绝「信息茧房」：比如你天天看美妆视频，算法不会只推美妆，还会偷偷塞点科普、宠物视频给你，防止你被困在同一个圈子里。

案例

前阵子我同事天天刷健身视频，某天突然刷到一个手工做木工的视频，看得津津有味，这就是算法在「破茧」。

02.

从你打开抖音开始

算法就开始“读心”了

你以为刷视频是你在选内容？其实是算法在猜你下一步会干啥！

第一步：记录你的每一个小动作

点赞、收藏、分享、停留时间、甚至没看完就划走…… 这些行为都是算法的「学习素材」。比如你看到一条讲职场干货的视频，完整看完还收藏了，算法就记下来：这人对「职场知识」感兴趣，下次遇到类似内容优先推。

第二步：不贴标签，直接算「价值分」

以前的算法靠给视频贴「标签」（比如「美食」「搞笑」），但抖音现在更聪明了：直接用神经网络算「你看这条视频能获得多少价值」。

举个例子

同样是美食视频，一条是简单的炒菜教程（可能看完就划走），另一条是详细讲解食材营养搭配（你可能会收藏），算法会给第二条更高的「价值分」，因为预判你更需要它。

03.

视频能不能火？

全看这个“打分公式”

抖音内部有个「推荐优先级公式」，简化后就是：

你做某个行为的概率 × 这个行为的价值 = 视频推荐优先级

行为概率：比如你过去 30 天点赞过 100 条宠物视频，算法就认为你看到新宠物视频时，点赞的概率是 80%。

行为价值：分享＞收藏＞点赞＞看完＞划走（因为分享能给平台拉新，价值最高）。

案例

上周我发了一条教剪视频的教程，刚开始只有几百播放量，但好多人收藏了，算法一看「收藏行为价值高，而且这类用户可能会反复回看」，直接推给了更多想学剪辑的人，最后播放量破万！

04.

现在的抖音

不只是在“讨好你”，还在“培养你”

早期抖音靠「完播率」打天下（15 秒短视频，看完就算成功），但现在用户需求变了，算法也进化出「多目标模式」：

帮你找长期需求：比如你偶尔搜了一次「考研资料」，算法会记住，之后慢慢推考研规划、学长经验等内容，甚至过几个月还会推「复试技巧」。逼你跳出舒适圈：专门设了「探索指标」，比如给喜欢看剧情视频的用户，穿插 10% 的知识类视频，万一你发现「哎，这个也挺有意思」，就成功开拓新兴趣了。保护优质内容：原创视频会被额外加分。比如同样是拍猫，别人搬运的视频和你自己拍的猫咪日常，算法会优先推你的，因为鼓励原创。

真实场景

我妈之前只看广场舞，现在居然天天刷到教手机摄影的视频，跟着学会拍短视频了，这就是算法在「引导探索」！

05.

算法不是瞎推荐

背后有“护栏”防翻车

算法不会乱推垃圾内容，抖音的「人工 + 机器审核」比你想象中严：

流量越高，查得越严：一条视频刚发出来，机器先快速扫一遍有没有违规；如果播放量涨到 10 万，人工会再仔细检查一遍；涨到 100 万，人工还要复查评论区有没有骂战、引战内容。举报必触发审核：比如你举报一条视频「虚假宣传」，系统马上把视频拎出来，先机器分析关键词，再人工核对，确认有问题立刻停推。

案例

之前有个博主发了个「减肥偏方」，评论区有人质疑「不靠谱」，算法监测到集中质疑，立刻触发人工审核，发现确实是伪科学，直接限流，没让更多人被骗。

抖音记住你的喜好，却不会让你被困住；

它推荐你可能喜欢的内容，却也偷偷塞给你「惊喜盲盒」；

它靠你的每一次互动成长，却也被人工审核守住「底线」。

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