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上傳視頻之后，由機器小范圍的推薦給可能會對你視頻標簽感興趣的人群，即一個小流量池。差不多是20-250人數之間（這些人包含通訊錄好友、賬號粉絲、使用的音樂的賬號的粉絲或點贊的、關注這個話題的粉絲、同城、系統隨機的分配量）計算在單位時間之內觀眾的評論、點贊和分享數。

具體公式是：熱度=Ax評論數+B×點贊數+C×分享數，系數A，B，C會根據整體的算法實時微調，大致上：C>A>B。這一步我們暫且稱為第一次推薦。這就是我們平時為什么會看到推薦里面出現的內容，有些互動率幾乎是0。就是因為你是這個視頻的第一波觀眾。

不要認為是自己原創的內容，就一定可以得到大的推薦和播放量，你的視頻質量、趣味性、創意性、發布時間等都是影響因素，當然這里面運氣也占了一部分原因。

抖音最初流量池會推薦200~500左右的人，這200~500人如果播放量點贊量評論轉發關注完播這幾個數據達到官方的初步標準，官方就會進行第二次推薦。

第二次推薦的播放量在3000左右。

第三次推薦在1.2萬~1.5萬左右。

第四次推薦在10萬~12萬左右。

第五次推薦在40~60萬左右。

第六次推薦量在200~300萬左右。

第七次推薦量在700~1100萬播放量左右。

第八次推薦會進行標簽人群推薦這時候的量級在3000萬+。

其中第四個層級的流量會介入人工審核。當然推薦算法是我實操經過摸索出的一個模型，官方不公布但是確實是有大體的一個模型存在的。