小编我觉得抖音是-款含有强社交互动的短视频网站，其內容的分派体制与传统重媒体属性的新浪微博、微信公众平台有较大的差异化。在新浪微博和微信公众平台上，內容的分派极度依赖粉丝量的传播，再高质量的內容要是并没有关注的粉丝量就传播不出去。而抖音运用算法推荐体制，用户拍摄的视额內容会依照智能算法推荐给其他人，即便 是并没有粉丝量基础的用户发的內容也可以被分得几十乃至上百的数据流量。

抖音推广体制

从抖音的网页组成和功能模块结构上来说，抖音运用了传统的底部舵式导航和顶部标签导航紧密结合的方法，收看人口主要是首页顶部的“推荐”和“附近”。抖音的推荐工作流程一般是:最先依据发布的位置，优先选择将內容推荐给周边的人，依据这一部分用户的数据信息意见反馈，包含短视频的关注点赞率、播放视频时长、发表评论量、分享量等指标值，让数据信息意见反馈优秀的短视频內容获得更多的播放量，分派到更多客户账号的“推荐”网页。假如数据信息并没有降低，会持续推荐，假如数据信息降低了，则会减少推荐，依此类推。

抖音推广

在一整个推荐的环节中，抖音的累加推荐起到了至关重要的作用。累加推荐就是指抖音平台专门针对短视频创作的推荐，设定不同等级的播放量指标值，好似一个一个流量池，短视频內容要是通过一层一层的指标值挑选就能进人到下一个量级的流量池，为高质量的短视频內容带来了一个合理性的挑选体制。累加推荐以內容的综合性权重值为评诂标准，综合性权重值的主要指标值为:完播率、关注点赞量、发表评论量、分享量，且每个梯级的权重值都有差异，当到达了一定量级，则运用大数据算法和人工运营紧密结合的体制。

因而，小编我觉得抖音的推荐算法让每一个有实力产出高质量內容的人获得了和大号公平竞争的机遇。