公告：抖音写评论 --抖音买播放量平台
要说到神奇的APP，那必须得提到抖音了。
它好像有一股魔力，让进入它的人无法停下来，一直刷视频，不知不觉一两个小时就过去了。
它是老少咸宜的瓜子，没事的时候就嗑一下；也是朗朗上口的音乐，每年都会涌现出洗脑神曲；还是剧情丰富的电影，浮夸无厘头的表演让你哄堂大笑，炫酷带感的特效让你叹为观止。
总体来说，它是一款娱乐产品，娱乐你，娱乐你的父母，娱乐你身边的同事和朋友。
也许你会有疑问了，每个人对内容的喜好都不太一样，怎么可能受到这么广泛人群的欢迎呢？
这就是我们本篇文章要讲的主题了——抖音算法。
算法是软件技术中的一个专业术语。抖音的这套算法会根据用户对内容的点赞、收藏、评论等数据进行分析，得出该用户所喜好的内容，从而给他推荐相应的视频。
用户看到自己喜欢的视频，就会一直刷下去。这就像小孩子爱看动画片，女孩子爱看韩剧，男孩子爱看科幻片，老年人爱看家庭剧。抖音算法能实现千人千面，让你乐在其中。
那接下来我就详细分析抖音算法，看看它是如何让抖音成为印钞机的。
01 抖音算法的起源
1）算法使用场景的爆发
2000年的时候，百度刚刚上线。那时候人们通过电脑上网，查找信息是在搜索框输入关键词，获得搜索系统给到的内容。
但是人们浏览内容资讯时，并没有明确的搜索目的，主要是为了工作之余消遣。即使有明确的搜索目的，大量输入关键词也会消耗掉用户的耐心。这时候，推荐算法就派上了用场，省心又懂你！
在非智能机时代，手机功能还没这么丰富，内容资讯APP还无法闪亮登场。
而智能机时代的到来，让人们浏览内容资讯更方便，花费在网上的时间也会更长。
2009年1月7日，中国网络由2G跨越到3G。不但网速变快，而且费用大降。2G时代，1GB的流量费高达万元，到了3G时代，1GB流量价格降至500元左右。3G手机除了高品质的通话以外，还能进行多媒体通信，也能实现与电脑互通传输。
2010年全年的全球智能手机销量达到2.93亿部，与2008年的1.51亿部相比增长了94%。就在这一年，小米诞生，华为公司决定做自有的手机品牌。
......
果真是万事俱备，只欠东风呀，这股东风就是推荐算法，它并不是突然间的狂风暴雨，它来得静悄悄，不被人察觉，可谓润物细无声。
那个带来东风的使者，就是字节跳动公司。
2)字节跳动公司的崛起
2012年3月9日，字节跳动公司在北京成立，北漂张一鸣开启了他的第5次创业。他双眼透过镜片，45度角仰望北京上方广阔的天空，眼中多了一份坚毅。
此前，他在旅游搜索网站酷讯管理40人技术团队，发现自己需要到大公司学习管理能力，遂离职；
创办了垂直搜索平台九九房，实现了150万总用户量，10万日活，但感到用户数据太容易见顶，于是为九九房找到合适的CEO之后离职。
这两次做搜索引擎和产品研发的经历，让他察觉到了移动互联网的发展趋势——帮用户发现感兴趣、有价值的信息，机会和意义都变得非常大。
字节跳动连续做出了12款APP，包括内涵段子、搞笑囧图、内涵漫画、今日头条等。最终今日头条发展最迅猛，3个月时间及积累了1000万用户。
用产品矩阵方式创业也是有好处的，这样能提高做出爆款应用的概率。
在张一鸣看来，移动互联网带来的信息爆炸，使人们面对的选择越来越多，面对信息超载，人们常常无所适从。
在这种情况下，信息获取方式将不再是传统媒体采用的人工编辑模式，而是更加智能和个性的自动化推荐，推荐引擎便开始展现技术优势，发挥威力了。
那时候，就连张一鸣本人也不是特别擅长个性化推荐技术，但是本着不会可以学的心态，以及招募技术人才，慢慢把个性化推荐核心团队搭建起来。
随着移动互联网的发展，短视频形式的内容越来越受到用户的喜爱。
2015年年初，张一鸣和一众高管在冲绳的一家居酒屋里，再次讨论要不要做短视频。
彼时，微视的广告铺满北京知春路地铁，美拍、快手势头正好。经过多番讨论，字节跳动的短视频到2016年下半年姗姗来迟：火山小视频、抖音相继推出。
而推荐算法仿佛是内容资讯APP的万能胶水一般，只要一用上去，效果就是这么灵验。推荐算法在于提升抖音的用户留存时长方面功不可没。
02抖音算法的用途
1）抖音算法的商业价值
有了算法的加持，用户持续看到自己喜欢的视频，留存时长就提高了，会刷到更多的信息流广告和挂小黄车的视频，抖音的商业价值大大提升。
有了算法的加持，商家投放的广告接触到的用户更精准了，商家更容易赚到钱，也就会给抖音砸更多的广告费。
在抖音算法的加持下，现在抖音发展到什么惊人的程度了呢？
①用户留存
从2016年9月上线，至2022年1月，才5年多的时间里，抖音突飞猛进，日活已破6亿。而且如下图所示，记录了很多人出生、长大、毕业、结婚和退休的状态，记录长大则达到了2.53亿次，而且日人均使用时长达到了1.1小时。
②广告收入
2020年字节跳动总收入1800亿，而抖音广告收入达到了1000亿，占到了总收入的56%，可见短视频对于商家广告的宣传效果还是非常棒的。
2021年上半年，抖音占据了整个互联网广告收入市场份额的30.2%，排名第一，而同为短视频平台的快手只有9.3%。两个平台的月活用户量相差不大，在2021年上半年，快手月活用户有5亿，而抖音只有4亿，抖音却能在广告收入上和快手拉开巨大差距，抖音算法带来的精准推送，功不可没。
③电商收入
2018年抖音上线购物车，和淘宝合作，赚取佣金，类似于淘宝客形式。但是抖音用户养成了购物习惯，抖音电商基础日渐成熟。
2020年开始在抖音构筑独立电商，上线抖音小店、抖音支付和抖音商城，邀请品牌入驻，实现电商闭环，并在当年的10月份和淘宝彻底分道扬镳。
抖音电商也交出了很好的成绩单。
数据显示，抖音电商2020年全年 GMV（商品成交总额）超过5000亿元，比2019年翻了三倍多。2020年前11个月，抖音电商总体GMV增长11倍，其中抖音小店GMV增长44.9倍，新增开店商家数量增长17.3倍。
2020年抖音电商带货达人图鉴显示，2020年，有117万达人在抖音电商带货，卖出22.19亿件商品。根据抖音2021年双11好物节数据显示，双11期间，抖音电商直播中，品牌成交额破千万（含破亿）的品牌达577个，单场成交额破千万（含破亿）的直播间有282个。
根据最新公布的数据，抖音小店GMV有50倍的增长。
如今，模式跑顺了，2022年抖音电商业务全年GMV目标更是剑指万亿。
2）用户端
①内容推荐
从用户注册抖音号的那天起，系统就会给用户推送不同类型的视频，并根据用户在每个视频上停留的时长、点赞、评论和转发等数据，计算出用户对哪些视频感兴趣，当用户画像逐渐清晰后，抖音短视频会根据这些画像为用户推荐他感兴趣的视频。
当用户被打上标签之后，抖音会一直推送该用户感兴趣的视频。比如用户频繁给动漫类视频点赞和收藏，那系统会频繁推送动漫类视频，从而让用户一直刷下去。
如果用户觉得看同类型的视频烦了，其实自己可以选择拒绝推送这类内容的。在视频页点击分享按钮，然后选择下方的「不感兴趣」按钮即可，类似视频多次点击不感兴趣即可取消推荐。
当然，抖音不会100%推送和用户标签相符的视频，有相对少的概率会推荐其他标签的视频，如果用户的转赞评数据好，会给该用户打上新标签。所以，一个用户有上百个标签也不是不可能。
②账号推荐
当用户点击关注了某个抖音账号之后，系统会弹出猜你感兴趣的用户。
③商品推荐
如果用户对某个挂商品的视频进行点赞、收藏或者评论，那推荐页会给该用户推送挂有相似商品的视频。比如我今天对某个美食视频点赞，那推荐页很大概率会刷到美食视频。
此外，在具体某件商品的详情页或者订单页，往下滑，会看到「你可能还会喜欢」栏目，提供了相似的商品。
3）商家端
①视频引流
现在无论企业还是个人，都发现抖音是一个巨大的流量池，而且变现形式很丰富，有完整的商业链路。
餐饮店可以引流到店中消费，娱乐主播可以通过直播打赏、接视频广告变现，没有自己商品的可以在视频中挂个小黄车卖精选联盟的商品赚佣金。
当该视频的数据足够好的时候（重要反馈指标有：播放量（完播率）>点赞量>评论量>转发量），才会进行下一个自然流量推荐。推荐规则如下所示：
1、200~500的播放量：初始抖音会给你200~500的流量，如果我们的作品定位特别垂直，可能200的流量都没有。
2、3K~5K的播放量：当第一阶段的用户完播率比较好，你的作品就来到了第二流量池。
3、1W~2W的播放量：意味着上一个流量池内用户依然给了很好的完播点赞等数据。
4、10W-15W初级流量：当你的浏览量达到10W以上之后，这个时候人工审核就介入了，人工会审核你的作品三观，看你是否哗众取宠，是否符合抖音大趋势，是否符合社会主义价值观
5、当你的内容人工审核通过之后，你的视频接下来会挑战一个又一个流量池。
中级流量池：30W~70W；高级流量池：100W~300W；热门：500W~1200W；全站推荐。
抖音的推荐算法还是很公平的，即使是一个新号，只要出的视频能获得用户的喜爱，一个爆款视频也能给账号带来大量播放量和关注粉丝。
此外，只出一个爆款视频，后续的视频不够优质，同样得不到抖音免费流量的倾斜。所以，持续地产出优质视频，是账号做成功的关键。
②直播间引流
用户可以通过巨量千川购买流量，这也是抖音官方的投放平台。它分为小店随心推、PC端极速推广和PC端专业推广。
这3个分支产品可以满足商家投放的不同需求。
小店随心推在手机端抖音的创作者服务中心里就有，使用方便，可以给所有挂载了抖音小店商品的短视频和直播间加热引流使用，可以选择给直播间带人气（引来新流量），提升互动评论，促进商品点击率和成交转化等目标。
PC端极速版只需要设置预算、出价等关键要素即可投放，并支持基础的人群选择。适合新手做投放，操作简单。
PC端专业版可以自定义更多的投放和创意设置，支持更丰富的定向人群选择。有了更多精细化的选项。
比如投放方式上，可以选择【严格控成本上限】，勾选后系统尽量不会超过你的目标出价。也就是说，专业版能够更好的控成本。
而且在控成本投放下还可以选择两种投放速度：尽快投放、均匀投放。尽快投放是指如果遇到合适的流量会预算集中进行投放，而均匀投放则会全天进行平滑投放。
③信息流广告投放
商家可做信息流广告投放（需认证为企业，个人账号投放不了）。形式如下图所示：
商家需要登录字节跳动公司的巨量纵横网站操作。可以推广自家的APP，还能引导用户留下手机联系方式。
商家可选择投放的用户画像非常精细，包括性别、年龄、兴趣、关键词、城市地区、作息时间、天气、职业、运营商、手机操作系统、手机品牌、网络类型、文章类别、根据用户兴趣不同动态显示广告标题、消费者网购行为。
能将用户画像做到如此精细，还是离不开抖音算法，将每个用户的数据进行深度分析得出。
03抖音算法团队
1）抖音算法原理
抖音算法的核心思路是把该用户感兴趣的视频精准推送给他。而要判断用户是否感兴趣，就需要给视频和用户都打上标签。
一个用户刚在抖音注册账号，我们是不知道他有什么标签的，感兴趣的是足球？旅游？还是动漫？系统一概不知。必须是用户看了某个视频，留下了转赞评等数据，算法才能给用户打上标签。
所以是先给内容打上标签，再根据所看内容给用户打标签。
抖音将视频做了很多分类，例如美女、帅哥、翻唱、跳舞、3C数码、搞笑、晒娃、宠物、旅行、动漫、电影、读书、科普、评测等等......
视频所打的标签是根据视频文案中的标题、关键词，还有创作者加上的话题标签、介绍语来决定的。
视频推荐有五个主要指标：
1、完播率；
2、点赞量；
3、评论量；
4、转发量；
5、关注量。
通过上面5个指标叠加计算出推荐权重。我们给每项定义一个分数，最高得分是5.5分。
完播率：1-1.5分
点赞量：1分
评论量：1分
转发量：1分
关注量：1分
首次进入APP抖音会随便给你随机推一个视频，例如搞笑，如果你不喜欢看，就向上划走。一旦你做了下面操作就会加分：
1、双击点亮小红心，表示点赞完成 +1 分；
2、进入评论区发表评论，+1 分；
3、转发视频，+1 分；
4、完播率计算方法，视频时常除以5，分成5份，不足按四舍五入，你耐心看完，就表示完播率 100%， +1.5，否则按照观看时常给分，例如50% 是 +1.3；
5、关注抖音号 +1分。
最后还要统计每个分类的观看次数，例如美女类10次，搞笑类100 次。
当系统给你推荐一定数量的视频后，就知道你喜欢哪个分类的视频。这就是为什么系统总是给你推荐相同风格作品的原因。
随后，系统会进一步增加推荐的精确度，会使用用户观看视频的大数据。因而需要用户长期使用抖音，留下足够多的信息，这些信息会记录到系统的数据库中。
下面是一组虚拟数据，由三列组成，分别是用户、视频、评分。我们用电影类视频举例。
小明和小李有相同的爱好，都观看过《钢铁侠》，那么系统会为小明推荐《哈利波特》，为小李推荐《变形金刚》和《X战警》，推荐优先级按照评分高低排序。
小李跟小周之间没有共同爱好，所以不会得到推荐。
小明跟小周都观看过《变形金刚》，那么推荐结果是：系统为小明推荐《流浪地球》
，为小周推荐《钢铁侠》。
2）算法工程师
①招聘方式
21世纪什么最贵？人才！
尤其是互联网公司，一个庞大的能容纳过亿用户的软件系统，技术能力至关重要。而能hold住复杂系统的技术人才，相当于精英中的精英。
很多技术大牛已经在其他公司做到团队leader了的，年薪百万并不少见，一般的薪资待遇根本挖不动，而且要说服加入一个前景难料的初创公司，难度可想而知。
创业初期，张一鸣亲自招人，曾在一次演讲时感慨：除了吃饭、睡觉，就是招人。
一家创业公司就像一艘船，创始人就是那个掌舵人，工作重心在于航行的大方向，而其他各种繁琐的工作需要招募各种人才负责。如果不招募这些人手，哪怕是超人，也分身乏术。
今日头条早期没有什么资源，张一鸣曾为了挖一位微软前资深工程师，像调查记者一样了解对方。
前期信息收集越仔细，他越会觉得你对他的工作、公司环境乃至他那个部门的特点都如此了解，这样你和他的对话就能产生共鸣，他对你的信任度会提高。
好几天的调查、两个月的沟通，成为朋友再开始介绍自己的公司。最终，他在一家咖啡馆成功邀请这位工程师加盟字节跳动。
在招聘人才上，张一鸣还有一个大招。
张一鸣看重了一个人才，她叫张楠。张楠2013年的时候创业做图片分享社区图吧。为了挖来张楠，张一鸣直接收购了他们的创业团队。这叫收购代招人，也就是钞能力。
很多重要人才也是通过这一招被招收过来的。简单直接，出手又阔绰，哪个人才不喜欢这种方式呢？
还有一些常规的操作包括了在招聘网站招聘、公众号投放、公司内推和猎头代招。
以下是BOSS直聘网站上抖音公司招募推荐算法leader的薪资待遇：
真的没有错，做程序员年薪百万不是梦，身家过亿的也大有人在。有人纯靠工资就赚大发了，也有人加入得早，手握股权，公司一上市，财运挡不住，直喊666！
②张一鸣对待人才的思维
2010年，张一鸣还在做九九房的时候，就极其关注人才质量，并对如何吸引人才作出了如下的结论：
吸引人才的四个要素：短期回报、长期回报、个人成长、精神生活。从左到右，从易到难，其中 精神生活是综合要求最高的，要不断想办法提升。
他的思维体系非常稳定，6年过去后，也就是在2016年，关于如何吸引人才，他又阐述了一次：
人才机制主要包括三个要点。一是回报，包含短期回报和长期回报；第二是成长，他在这个公司能得到成长，第三，他在这个公司精神生活很愉快，他干起事来觉得有趣。（摘自张一鸣在源码的演讲内容）
那员工为什么看重成长呢？成长就是不断提升自己的能力和眼界，让自己在人才市场更值钱。如果一直得不到进步，进入中年期，没有年轻人这么能熬夜、工资少，很容易被淘汰掉。重复做一些机械性工作，就很难得到提升，比如送外卖、送快递、工厂流水线做体力活。
就以程序员岗位举例子，比如领导安排你负责一些重要项目，你此前只做执行工作，这就能提升你的项目管理能力，你往上晋升的机会就很大。
而员工在公司精神生活很愉快，就要求公司把一些容易对员工内耗的情况给处理掉。比如消除复杂的办公室政治斗争，减少领导对下属的PUA，不定期举行团建活动，激发员工的创造力和想象力等。
工作也可以变得很有趣，如果员工在工作中有愉悦感，那他的工作动力会更足，也更愿意留在公司。
04算法的更多运用
算法技术还可以运用到搜索、无人驾驶、交通运输、电商、教育、招聘、投融资、交友、医疗等领域。我就挑选其中的3个来详细讲。
1）无人驾驶
如今汽车行业正在进行颠覆性的革新，电动车会逐渐替代燃油车，此外，无人驾驶技术也在研发中，包括谷歌、特斯拉、百度等知名企业。
首先，无人驾驶汽车通过摄像头、雷达、激光雷达等感知车辆周围环境和状态。
然后将周围状况传递进入无人驾驶系统中，由人工智能和深度学习算法进行决策。
无人驾驶系统通过各种算法（例如最常见的 PID 算法）结合汽车当前的车速、车头方向、规划的行驶轨迹以及目标速度产生三个指令：踩油门、刹车、转向。
现在还未实现完全自动化驾驶，还需要驾驶人员操控。要实现真正的无人驾驶，还需要亿万级别的数据，而这些数据成本很高，无人驾驶系统吃进这些数据也需要一定的时间。
这就有点像阿法狗，需要每天24小时持续在系统内下棋，把所有下棋情况都碰一遍，等到和真人下棋的时候，就很快知道怎么正确应付了。
要是实现了无人驾驶，真的前途不可限量，就像每台电脑都要安装windows操作系统，以后每辆车都需要无人驾驶系统，这种亿级用户的需求，正等着某家技术公司去满足呢。
2）交友
讲到抖音算法的时候，我说了核心思路就是让短视频匹配用户，而交友系统则是将用户来匹配用户。
比如我是一名平面设计师，推荐算法发现我平时爱订阅平面设计相关的内容，它猜测我想结交平面设计师，所以推荐了一个平面设计师，我关注了，它的猜测得到了进一步的证实，那它会继续给我推荐平面设计师。
此外，我业余时间喜欢打电脑游戏，推荐算法就给我推荐既是平面设计师又爱打电脑游戏的用户。
没想到，推荐算法又猜对了，我很乐意和这样的人做朋友。久而久之，我就离不开这个平台了，因为这个社交平台给我带来了太多趣味相投的朋友。
3）医疗诊断
现在医院对于病人进行诊断，基本都依赖医生。如果医疗智能系统能吃进去大量的病人数据，就可以通过算法分析出病人的症状，以及给出相应的治疗方案，是吃药还是打针。
培养出来一个医生是非常花时间的，至少需要8年时间，如果医院能普及这种医疗智能系统，一个能减少人工开支，另一个是缓解医生人力紧缺的状况。
当然，如果要研发这样的医疗智能系统，会需要一段漫长的过程，就像研发无人驾驶系统那样，一开始是人工为主，系统为辅。
总结1
能商业化的技术，如果它有思想的话，也会为自己感到骄傲的。但技术的商业运用并不是一步到位的。
比如文中字节跳动所用的算法，是在创始人张一鸣做九九房创业项目的时候，发现个性化推荐确实能起到很好的效果，于是在新的项目内涵段子和今日头条中做了进一步的尝试，得到数据证明可行，然后开始重点发展推荐算法，组建核心团队。
如果科技公司想将技术做商业化使用，其实也离不开摸索阶段，如果还没验证技术对于市场的价值，就大力投入使用，可能会导致巨大亏损。
实践是检验真理的唯一标准，这句话在商业上依旧管用。
总结2
张一鸣说过，对事情的认知是最关键的。
马云也有一句类似的话——看不见，看不起，看不懂，来不及。
当初张一鸣拿着今日头条的项目去找人融资，很多投资人看不懂今日头条的前景。
因为彼时有腾讯、搜狐、网易和新浪四大门户网站，今日头条做了前人一样的事情，如何竞争上来？
即使是有个性化推荐，对于内容资讯项目能起多大的作用呢？投资人还是觉得不靠谱。如果投资人能多和张一鸣沟通，查看他们投入市场使用得出的数据，或许他们今天已经成为字节跳动这家独角兽的股东了。
对于移动端信息分发趋势的预判、对于推荐算法的重点运用、对于全球化发展的布局、对于招募人才的重视......张一鸣在这些战略层面的正确决策，使字节跳动走上了成功之路。
但我们可以提高在战略问题上做出正确决策的概率。
张一鸣还说过，其实大部分重要决策在创业开始的前3个月就已确定，就是一开始就想清楚想透了，不打没准备的战争。
而要想清楚想透，就需要深度思考，重视创业初期的规划，多给自己一些提问，比如可能会遇到哪些难题？我可以如何解决？这个创业方向的市场是否足够大？
战术上的勤奋，也弥补不了战略上的失误。因为这是方向问题，就像泰塔尼克号不小心朝着冰川的方向开去，免不了要撞出大窟窿。所以，在战略问题上需要深度思考。
总结3
科技是一把双刃剑，当算法比我们更了解自己的时候，不见得都是好事。
算法会让商家知道消费者的弱点，然后购买一些用不到的商品；让商家知道不同消费者的消费水平，然后进行价格歧视；让诈骗团伙知道用户的心理特征，然后给出相应的杀猪盘方案或者电信诈骗策略。
算法能发挥作用的前提是获取我们足够多的数据，然后在这个基础上进行分析。当我们的生活越来越离不开互联网，我们的信息会被各方调用，用于各种各样的用途。
如何适当使用算法，这是一个值得未雨绸缪去探讨的问题。
END
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