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音的推薦機制。

頭條系產品的推薦機制是比較像的，機器會先把你的內容推薦給一部分用戶，根據用戶的數據反饋，決定是否推薦給更多的人看。如果數據反饋正向，機器就會推薦給更多的人，反之則停止推薦。

大家肯定會問，數據反饋具體包括哪些維度的指標呢？就文章而言，點擊率和完讀率非常重要。

機器會分析文本數據，將文章推薦給可能對你的內容感興趣的人，并觀看讀者的反饋。如果一篇文章沒有用戶點擊（點擊率差），或者用戶點擊了發現質量很差馬上退出了（跳出率很高），機器會認為這篇文章大概率不是個好的內容。

短視頻的推薦，大概也是同樣的道理。短視頻的點贊率/完播率/互動率都是非常重要的數據。

如果一個抖音視頻，用戶點開看不完就撤了，大概率說明內容不太吸引人或者沒什么干貨。如果看完了不點贊，大概率說明內容不是那么超出預期。

關于如何提高推薦，我們自己也一直在摸索，分享幾個覺得有價值的點：

如何提高完播率和點贊率

完播率，是指播放過視頻的用戶里，多少人看完了視頻。

提高完播率，最重要的當然是劇本的選題 ，一個枯燥無趣的選題，沒人想要去看。此外，下面幾點很重要：

一是開頭不要拖泥帶水，快速切入。 用戶可能只需要3s 來判斷，是否要看下去，如果開頭拖沓，大部分用戶會離開。

二是劇本的結構，應該要有起承轉合。 即便是1分鐘的劇本，即便是單口劇本，也應該有懸念/有否定/有質疑/有“后面有干貨”的預期，讓用戶有興趣看下去。（多拆分競品大號和自己的爆款視頻，會有很多收獲。）

三是注意配樂。 多用抖音熱度高的配樂，數據通常比不配要好很多。

四是視頻的畫面質感，應該高級一點，不要low low的。 抖音用戶整體比較年輕，太土的東西，用戶排斥率會比較高。