一、核心推荐流程：阶梯式 “优胜劣汰”

1. 初始流量池测试（冷启动阶段）

   新视频发布后，算法会先推给200-500 个基础用户，这些用户的标签与内容标签（如 “美食”“职场”）高度匹配，同时包含少量 “泛兴趣用户”。

   目的是快速测试内容的初始吸引力，避免优质内容因 “没曝光” 被埋没，也避免低质内容浪费流量。
2. 数据反馈筛选（关键决策阶段）

   初始流量池的5 个核心数据，直接决定内容是否能进入下一级流量池：
   • 完播率（权重最高）：用户是否看完视频，15 秒内的短视频完播率尤其关键；
   • 互动率：点赞、评论、转发、收藏的比例（比如 100 次播放有 5 次点赞，互动率 5%）；
   • 关注率：看完视频后关注账号的比例，体现内容对用户的长期吸引力；
   • 复访率：用户是否多次回看视频（如搞笑、教程类内容易高复访）；
   • 转评赞的 “深度”：比如评论区是否有高频互动（如 “求链接”“太真实了”），而非简单的 “沙发”“好看”。
     若数据达标（如完播率高于同领域均值 20%），会进入下一级流量池（如 5000-10000 播放量），反之则停止推荐。
3. 阶梯式放大与 “爆款阈值”

   每轮流量池测试通过后，播放量会按 “10 倍左右” 阶梯递增（如 1000→1 万→10 万→100 万），直到触达 “爆款阈值”（通常 100 万播放量以上）。

   此时算法会进一步扩大推送范围，甚至推给 “泛兴趣用户”（比如原本推给 “健身爱好者” 的内容，开始推给 “关注健康” 的普通用户），让爆款内容获得最大曝光。

二、算法的 2 个核心机制：精准匹配与动态调整

1. 标签匹配机制：实现 “人找内容、内容找人”

• 用户标签：基于用户行为生成，比如 “经常看美妆视频→打上‘美妆兴趣’标签”“多次购买母婴产品→打上‘宝妈’标签”，标签越细分（如 “混干皮美妆”“0-1 岁宝妈”），推送越精准。
• 内容标签：基于视频本身生成，包括 3 类：
  1. 显性标签：标题、字幕、话题（如 #职场干货）、背景音乐；
  2. 隐性标签：画面内容（如视频里出现 “咖啡机”→打上 “咖啡爱好者” 标签）、语音识别（如说 “新手学做饭”→打上 “美食新手” 标签）；
  3. 人工标签：部分领域（如新闻、教育）会有人工审核补充标签，确保内容分类准确。

2. 动态调整机制：避免 “流量垄断”

• 中小账号有 “冷启动扶持”：新账号或粉丝量少的账号，只要内容数据达标，能和大账号一样进入高流量池（比如 1 万粉账号的优质内容，可能比 100 万粉账号的低质内容播放量更高）。
• “流量衰退” 与 “二次推荐”：普通内容的推荐周期通常 3-7 天，数据下滑后会停止推荐；但优质内容（如高复访、高收藏的教程类视频）可能触发 “二次推荐”，比如 1 个月后再次进入流量池，获得新曝光。

三、利用算法提升流量的 3 个实用建议

1. 优化 “初始数据”，突破冷启动

   视频开头 3 秒必须抓眼球（如用 “你敢信？月薪 3 千也能穿出高级感” 这类疑问 / 反差句），提升完播率；结尾引导互动（如 “你觉得第 3 个技巧有用吗？评论区说”），拉高互动率。
2. 强化 “内容标签”，让算法精准识别

   发布时带上 1-2 个精准话题（如 #新手咖啡拉花 而非泛泛的 #咖啡），字幕或语音明确 “内容领域”（如 “今天教宝妈们 3 个哄睡小技巧”），帮助算法快速打上细分标签。
3. 避免 “算法违规”，防止流量限流

   不要出现硬广（如直接说 “我家产品超好用，点击购买”）、搬运抄袭、敏感话题（如医疗、时政），这类内容会被算法判定为 “低质 / 违规”，直接限制推荐。