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抖音短视频的推荐算法机制，竞品分析的必备能力
抖音算法最基础的就像123456，你去学数学最先要知道的，其次才是拔高的地方，你应该对这个东西是烂熟于心的，就是这些基本的规则跟玩法你要知道。接下来呢，我将从3个方面，来帮助大家了解抖音算法究竟是什么样的。
一、抖音系统智能推荐算法
1、抖音播放推荐量的阶梯机制是什么样的呢？
但很多人在做运营的时候，有一个想不明白的点：明明抖音官方说，不管有没有粉丝，视频发出来都会有200~500个初始播放，那为什么我的播放量只有几十啊？难道说系统没有给我推荐200~500个人吗？
其实并不是这个问题。抖音官方在直播的时候已经有给出了非常明确的回复，说白了，就是一个新的账号视频发出去，他一定会把你的视频给到200~500个人看，但这200~500人当中，只有一小部分人会在你的视频上停留足够的时间，而能够停留足够长时间的这一部分的播放，才是你在后台看到的播放，它叫另外一个名字——有效播放量。
大家可以先看这张图在初期，你刚发布视频，会有200~500的流量，然后随着用户的反馈数据来判断是推向更大的流量池，还是中断推送。
举一个例子你就明白了你要卖玩具，你来到了一个公园，来来回回有500多人。但只有30个人留下来跟你聊了聊，说你这个玩具怎么玩啊，这个玩具多少钱啊。那么对于你来说，虽然走过路过的有500个人，但只有这30个人才叫有效用户。放在视频里也是一样的，虽然初始系统给了我200~500的人流量，但是实际上的有效播放量可能只有30，甚至更少。
2、抖音系统智能推荐算法—叠加算法抖音的叠加算法
依次为首次分发——智能分发 ；二次分发——数据加权 ；三次分发——叠加推荐 。
（1）首次分发
200~500流量阶段就是根据你的内容标签匹配分发给有该兴趣标签的人群，在我们可能80万播放量以下的时候，话题标签还是很重要，一定要重视。
（2）二次分发
1K~5k流量阶段完播率、点赞率、评论率和转发率，都还不错的话，就会进入二级流量池具体的标准是：3.5%以上的点赞比和0.35%以上的评论比，以及45%的5s完播率，平台会进行下一级推荐。
举个例子，1000的浏览量，有35个赞，3~4条评论，有450个人看完了前5秒的视频。你的这个视频进入下一轮的推荐，到1000~5000的这样一个流量池。
在这里有一个小技巧：可能说有的小伙伴1000浏览量的视频有40~50的赞同，评论只有1~2条，你就再写他个3条，对不对如果不知道写什么，就去网易云找一首自己喜欢的音乐，然后看评论，找那种高赞评论，你改改看看能不能放到你那个里面去用。这样，你就能手动的把视频往前做一次分发
（3）三次分发
叠加推荐只要二次分发的数据表现的好，就会开始指数级叠加分发，也会进入播放增长的这样一个快车道。说白了，就是这个播放量一直往前跑啊一直往前跑，你会发现一条视频疯狂的在涨赞，涨粉，涨评论，涨转发。
在80万这个流量池以下的时候，精准标签还是很重要的，一旦突破了80万的这个流量，那个时候标签就不是那么重要了，平台就会就进行全网推荐就是在抖音推荐页刷视频，你会刷到很多你之前没有关注过，没有点赞过的领域。
是因为这个视频已经去标签化了，开始不仅仅在这种视频的用户群体里面去传播了。反而突破了界限给到更多的人看了，就是到了全网热门的这样一个爆款视频。
3、抖音系统智能推荐算法的常见问题
（1）为什么你的内容播放量低？
在账号初期，你发的第一条视频，系统还不知道你的视频是发给谁看的，他就会给你做一些随机的推荐。就比如你是做大学生成长的，你想把视频推送给大学生，或喜欢学习的这部分群体。但刚开始，你的标签，系统是不知道的，系统只能随机的去做一个推送。
你的目标用户是16~30这部分年轻群体，但系统可能推送的一些小朋友，或者一些中年人。他们可能是爱看影视的，爱看动漫的，爱看搞笑段子的，然后看到你大学生成长的视频， 就直接划走了。
这就相当于说你在卖玩具的时候，过来很多大老爷们，人家看都不看，更不会在你的后台形成有效的播放量。所以说在初期，没有精准标签的时候，内容的播放量，普遍都会比较低。
但你保持内容属于垂直的前提下，坚持发布高质量的视频，系统就会给你打上精准的标签，下次推送的时候会更加精准
（2）为什么你的视频走着走着，播放量就不涨了？
你看抖音推送的流量机制，分为200~500，3000~5000，1万到2万，10万到15万，30万到80万……有时候，你会发现，这个视频走着走着，他就停留在了5万的播放量，然后不动了，为什么？
其实是这样的，你的视频突破了初始的流量池，但并没有突破到更大的流量池里就比如说，你在一个在县城，所有人都说你厉害，你就是Number One。
但把你再往上提一个级别到地级市，你还是Number One吗？
不是的，你可能是前100，然后再把你往上提，你到了北上广，你可能连前100都进不了，你到了前1000。那么你就没有办法继续往上晋升了，你就只停留在了地级市或者县城。
同理，这就是你的视频，他的播放量为什么会卡某一个点上，就是你视频的数据反馈，不足以让你到一个更大的流量池里。遇到这种情况，大家就不用一直盯着那个视频看了，继续更新就好。
（3）正确的起号过程是什么样的？
是一开始发视频，就千赞，万赞吗？并不是的那些已经做号很厉害的博主和mcn机构，他们最初在做号的时候，也是十几个赞，几十个赞啊这样子，可能20个作品中，突然有一条视频爆了，然后慢慢的，做出了千赞，做出来万赞。后面慢慢的找到了做账号的窍门，粉丝数也涨起来了，到后面他的数据开始变得越来越好整个起号的过程一定是这样子的。
二、产品经理竞品分析的必备能力，该如何做？
如何运用相关的模型？
可以通过QQ音乐这个例子来做具体的了解：
可以通过以下角度来进行分析：
假设你是 QQ 音乐的产品经理，现在老板让你做竞品分析，你怎么做？
第一步、要明确做这次竞品分析的目的是干嘛？
例如：
1.帮老板做宏观决策的参考
2.分析某个功能或者模块，通过分析竞品动作找到背后的用户需求
3.要做某个功能，调研借鉴竞品是怎么做的。不同目的，分析的侧重点不同。
第二步、找到竞品
竞品分成三类：直接竞品、间接竞品和潜在竞品。
直接竞品和我们的产品服务的是同一类用户、满足同一种需求，比如QQ音乐和网易云音乐。
间接竞品是指目标用户不一致但是产品功能和特性相似的产品，比如全民 K 歌，唱吧。
潜在竞品指的是现在没有明显的竞争关系，但是未来有可能形成竞争的产品。比如喜马拉雅，还有以后大家也许会通过短视频平台听歌。
第三步、根据不同目的从不同维度分析
例如，从宏观上分析，可以通过以下维度来分析：
产品定位，每个产品的侧重点是什么？
目标用户，他们的用户画像是什么样？
版本迭代，最近的工作是什么？
盈利模式，他们是怎么赚钱的？
运营策略，他们是如何让用户活跃的？
如果我们关注的是产品的关键特征，我们可以从使用场景、用户行为、内容体量、产品卖点来分析。
如果我们侧重的是商业模式和价值的分析，还可以直接通过问卷调查等手段，了解用户的消费额度和期待等等。
如果我们要分析的是某个具体的功能，例如歌单是怎么推荐的，那可以聚焦在这个模块，把歌单模块的所有的用户旅程画出来，对比用户旅程里的某个部分，各个产品都是怎么做的，一层一层细化，对比产品设计的目的是什么？
流程是什么？
细节是怎么做的？
前面这些例子都是知群的同学做的项目作业，你可以根据自己的分析目的，设定不同的分析维度。
第四步、做出决策或者给出建议
通过这些竞品分析，得出了什么样的结论，我们要在市场、产品、具体的功能模块或者运营策略中做出什么样的反应，这是你总结出来的。
