前几天有个粉丝跟我说，说小杰老师，我现在玩儿抖音，但是在抖音上做的效果不是特别好，我说你是怎么做的。他说我就是拍模仿的视频。也就是看别人拍摄什么样的内容比较火，那

本文是由仕迪高教学培训创作，主要讲解的是为什么别人都能玩好抖音小视频，而你却怎么都玩不好？抖音短视频怎么玩？预计阅读时间2分钟，共计有621个文字，话不多说下面一起来了解一下仕迪高教学培训的介绍吧，希望可以帮助到大家！

前几天有个粉丝跟我说，说小杰老师，我现在玩儿抖音，但是在抖音上做的效果不是特别好，我说你是怎么做的。他说我就是拍模仿的视频。也就是看别人拍摄什么样的内容比较火，那我也就拍摄类似的那种，但是发现根本就没有任何的播放量，也没有任何的点赞量和评论量。

一入抖音深似海，频出爆款带你火，抖音成了商家品牌营销的下半场，从这15s短视频的下半场里胜出的，一定是系统持续的输出爆款的能力，这就必须得了解算法背后的逻辑：智能分发，叠加推荐，及热度加权。

一、智能分发

头条系的算法有别于其他互联网产品的中心化流量分配，就像微博的流量向名人大V集中，刚开的微博都没人看。而头条系即便你是0粉丝，发布的任何视频，抖动系统都会智能分发几十上百的流量。而新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发，如新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。

这也正是0粉也能1夜10w＋，一夜爆红的原因，因此抖音的去中心化算法让人“雨露均沾”，这波红利给人人以机会，天天有看点！

二、叠加推荐

所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），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1000vv，转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv，转发量达1000（举例）,再叠加推荐到10wvv，依次累推…所以那些一夜几百万播放量的抖音主也矇逼，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。

叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准，综合权重的关键指标有：完播率，点赞量，评论量，转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，则以大数据算法和人工运营相结合的机制。

三、热度加权

实刷近百条爆火抖音，发现所有一夜爆火的视频，和抖音推荐板块的视频，播放量多在百万级，综合数据（完播率，点赞量，评论量，转发量）无一例外都很好。可见经过大量用户的检验，层层热度加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几十到上百万的大流量洗礼，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量。

热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。

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