抖音挑选内容背后的逻辑包括哪些（附5个方面的算法推荐逻辑）

在发布视频后，相信大家都特别想知道抖音是如何挑选内容的，今天就给大家聊聊抖音挑选内容背后的逻辑。

可能有的朋友对今日头条的分发机制应该不陌生，而抖音也正是采用了极度相似的分发机制。抖音在产品层面加入了算法推荐模型，来保证视频的分发效率和去中心化。通常来讲，先后顺序包括：消重、审核、特征识别、推荐和人工干预等。

1.消重机制

当你的视频发出去以后，会有一段上传时间，在上传的过程中系统会自动检测是否存在高度相似或者相同的视频。如果存在相同的内容，那说明你搬运的可能性极大，这样的内容基本会石沉大海。如果是高度相似的内容，除了拍同款以外，比如像改编或者模仿等，只要作者发布账号权重较高或者内容本身有价值，那抖音仍旧会正常推荐。

这里的消重主要针对直接上传他人原创视频或者进行简单剪辑后的消重，这样做的目的是为了鼓励原创，最大程度的避免了内容重复。

2.审核机制

抖音同样包括机器审核和人工审核，机器审核为主，人工审核为辅。

机器审核自带强大的内容拦截库，一旦出现与拦截库相匹配的内容，包含标题、视频内容，就不会通过审核。

3.特征识别

当你的视频通过前两个审核后，抖音会根据视频内容及标题内容进行识别，来初步判断你的视频可会能有什么样的人群会喜欢并且会打上标签，然后再把视频推送给对应标签的兴趣人群。

4.推荐机制

为了让受欢迎的内容被更多人看到，不受欢迎的内容不过多占用推荐资源，往往会分批次进行推荐。首先会被推荐给一批对其最感兴趣的用户，根据这批用户产生的互动数据是否达标，再决定下一次推荐。说到这里就提到第 10 节课内容所讲的核心算法，有谁还记得互动数据具体指的是哪几个指标？欢迎在留言区告诉我？

5.人工干预

机器再强大，也有疏忽的时候，所以抖音招收了大量兼职担任内容审核员。由内容审核员进行第二次重新审核，一旦发现违规情况要么视频被关小黑屋，要么账号被封禁。当然，为了维护抖音短视频「高质量内容社区」这个口碑，产品中也设置了用户举报机制，从而带给用户更好的体验。

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