算法机制就像“植物生长规律”，你可以通过‘改造种子、肥料、种植环境’等外部因素影响其生产结果，比如缩短生长周期、量产。但改变不了他的生长环节，从种子到发芽到结果的环节还是一样的。
学习算法机制的目的不是为了忽略作品的质量，而是通过外力的激励。这不是初衷，我们的目的是要学会做一个知道触发机制的人，让内容符合算法。
作品就像种子。植物能否大量生产取决于种子，而不是肥料，也不是土壤。我们需要根据算法机制调整工作的细节，让工作能够触发机制，迅速上升，Zui大化。
抖音的算法实际上是一个漏斗机制，基本符合“头条系统”的分散推荐算法原理。“头条系统的特点是“以用户为中心”，只推送自己喜欢的内容，从Zui初的适应用户需求，到准确满足用户需求的目标，从而实现内容的定制。抖音的算法大致分为三步：
一、冷启动流量池曝光
假设每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核发出后，平均就有1000次曝光。
二、数据挑选
抖音会从这100万个短视频的1000次曝光，分析、关注、评论、转发等各个维度的数据，从中再挑出各项指标超过10%的视频，每条再平均分配10万次曝光。再去看哪些是、关注、转发、评论是超过10%的，再进入下一轮更大的流量池进行推荐。
三、精品推荐池
经过多轮验证，高赞率、回放完成率、评论互动率等指标的短视频有机会进入精品推荐池。当我们打开抖音，那些经常吸引千万赞的视频就是这样来的。
了解了抖音的推荐算法后，应该如何获得更准确的官方推荐，赢得更大曝光？
如果大家想学习具体如何操作
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