抖音的推荐机制是怎样的？

现在做抖音运营的人非常多，有的人依靠抖音月入10W+，也有人将自己的抖音号运营的非常惨淡。抖音是基于大数据的开放式媒体平台，有一套自己的推荐算法，只要掌握了抖音的推荐算法，那么对运营抖音有非常大的帮助。

（1） 抖音的波纹推荐法则
所谓的波纹推荐，就是平台给你的推荐量会呈现一种波纹式的增长。
在你一个短视频发出去之后，平台会通过机器来审阅你的内容，是否违规，是否有广告，如果是合规的视频，就会进入推荐流程，随后，抖音会根据你第一次推荐的互动数据，进行下一次扩大推荐，以此类推，直到你的视频“冷”掉为止。

（2） 一个冷启动的视频，在抖音能获得多少原始曝光量
原始的曝光量数量不定，大概是在500-1000之间。平台会根据一定时期的用户上传的视频总数，来分配一个平均的曝光量给冷启动的时评。
比如在24小时候内，平台上上传了100万个原创视频，而这24小时内平台的总播放量是100000万，那么每个通过审核的原始视频，会获得1000个原始的曝光量。

（3） 二次推荐的公式
一个短视频最终的推荐量有多少，基本上完全取决于你第一次1000次曝光后得来的数据。抖音会根据你视频的互动度来决定是否继续推荐你的视频。
如果你的关注,点赞，评论，转发，每一项数据都大于10%，那么平台会继续给你10万的推荐量。
这里还有一个拥有3000W点赞的达人推荐的一个非官方公式——
(点赞数+评论数+转发数)/播放量=互动率
当你的互动率大于等于3.5%，平台大概率就会继续给你推荐。