抖音怎么弄热榜(抖音发作品怎么添加热榜)

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　　整合互联网运营，尽量从全网的角度来看待互联网。

　　 Tik Tok火遍全国，流量无限。

　　大家的粉，该实现的实现。

　　现在越来越难红了，

　　为什么？

　　大赛！

　　只有获得更好的权重，才能获得更多的曝光，才能获得炙手可热的机会。

　　如何获得更多的曝光权重？

　　俗话说，知己知彼，百战不殆！

　　让我先了解一下Tik Tok的排名算法是什么。

　　 Tik Tok的排名算法类似于威尔逊的分数排名算法。

　　 01

　　部分

　　什么是威尔逊算法？

　　下面性病网给大家简单介绍一下

　　威尔逊的评分方法主要是综合考虑总量和喜欢类型的比例P，而不是单独考虑(如下图):

　　例子喜剧视频10次观看中喜欢6次，不喜欢4次；体育视频的1000次观看中，有550次喜欢，450次不喜欢。

　　问题喜剧视频和体育视频哪个更受欢迎？

　　第一种评分方法得分=是-否；显然，方法一意味着体育视频更受欢迎。

　　第二种评分方法分值=审批金额/总金额；显然，方法二意味着喜剧视频更受欢迎。

　　当样本总数很大时，其实第二种方法是正确的，用相对好评率作为评分标准。当总量很少的时候，比如看了两次都喜欢，好评率不是100%，因为总量太少，不足以说明其可信度。

　　，我们可以采用威尔逊置信区间法，其设置如下

　　 1.每次看视频都是独立事件；

　　 2.视频反馈只有两种喜欢的和不喜欢的；

　　 3.观看的视频总数为N，其中K次被喜欢，喜欢比例P=K/N .

　　不难看出，这是一种统计分布，即二项分布假设在N次独立实验中，每次实验成功的概率为P，所有成功的次数K都是服从参数N和P的二项随机变量。

　　，P越大，这类视频的好评率越高，越应该排在前面。，P的可信度取决于它被查看的次数。如果样本太小，P就不太可信。这就好比说一个实验只成功一次就完美了。也许这个成功是一个偶然因素，我们需要反复做这个实验来检验其成功的可信度。知道p是一个事件在二项分布中的概率，我们就可以计算p的置信区间。

　　比如喜剧视频的喜欢率是60%，但这个概率并不可信。据统计，可以说是95%(这里的置信水平是0.05)有把握。如果喜欢率在55%-65%之间，其置信区间为[55%，65%]。根据样本大小对置信区间的影响，当置信水平()固定时，样本(，当样本大小不变时，置信水平越高，置信区间越大)。

　　置信区间与总样本量的关系可以修正概率P的可靠性，弥补样本量过小和总样本量差异过大的影响。

　　当样本总数较小时，意味着概率P不一定可信，需要修正，其置信区间相对较宽，下限值会相对较小；

　　当样本量比较大时，说明可信，不需要修正。它的置信区间比较窄，下限值会比较大。

　　接下来，不同类型视频的排名算法更加清晰

　　第一步计算每类视频的好评率；

　　第二步计算每个好评率的置信区间；

　　第三步计算置信区间(wilson-s)的下限，并进行排序。下限越高，排名越高。

　　可以看出，当n的值足够大的时候，这个下限值会倾向于p，如果n很小，这个下限值会比p小很多，实际上起到了降低‘赞成票’比例的作用，使得这类视频的分数更小，排名更靠后。在实际例子中也是如此。

　　 02

　　部分

　　实践中怎么做？

　　看到这里，你可能已经晕过去了，不知道自己在说什么。没关系，那我用通俗易懂的方式告诉你怎么做

　　上式中，w-和w为区间值，(w- w )/2为平均值。根据公式，我们在做平台推广的时候就可以算出主力在哪里。

　　换句话说，当我们的样本量很大的时候，我们不需要对视频/内容进行修正，当样本量很小的时候，也就是我们刚刚发布视频/内容的时候，点赞和评论的数量很少，算法就会降低P值，所以我们要根据这个算法来提高P值，来提高我们的评分，增加我们的曝光度。

　　这里计算权重得分U为加权赞成票数，V为加权反对票数，N为总票数。p为好评率，ZA为参数(常数)。

　　有三种计算情况在反对票固定的情况下，赞成票越多，得分越高。固定赞同票，反对票越低，得分越高。(3)赞成和反对比例固定，总票数越多，得分越高。这种算法的潜在问题是，对高票答案的惩罚会比较严厉，因为考虑到时间轴、网站属性和用户的同质性，一些排队性质明显的高票答案会受到严厉的惩罚。也就是说，“中票”的高票答案加权得分更明显。换句话说，“相对温和不得罪人的干货”会被系统评判加权。——，这是系统算法下计算出来的答案，有我们可以利用的规则漏洞——基于社交属性的规则漏洞！

　　那么，在这其中，我们会发现n和p之间存在着一种跷跷板关系

　　当n较小时，p的值会增加，但不是无限增加。

　　当n较大时，p的值会减小，而不是无限减小。

　　 (有意向的朋友可能会发现，在给答案和评论高赞的时候，这样的答案有时会回来，而简单的答案先来，这是N的值较大时算法计算出来的结果。)

　　所以会有一个平衡点。而我们需要找到这个平衡关系，也就是常数，或者说系数。

　　，视频和内容发布后，还需要考虑时间线的关系、分散机制等因素。这里就不赘述了。

　　，要注意公式中n的值和p的值的平衡。当n太大时，使p值。当p的值过大时，做n的值，，注意交互率。

　　 03

　　部分

　　结合流程，我们怎么做？

　　以上是算法机制的运行方式。，要想上热门榜，还得结合Tik Tok的视频处理流程来操作数据

　　按照Tik Tok的流程

　　上传视频初始算法推荐评估效果是否继续推荐反响好继续推荐/不好停止推荐有一定影响力和播放量后，手动审核是否进入“精品池”进入，获得高曝光热榜首页。

　　摘要

　　我们结合上述算法机制

　　在最初的算法推荐机制中，这个时候，我们的N值比较小，而我们的P值比较高。如果我们此时提高P值，有很大几率系统会判断作弊，导致限流或封号。所以，这个时候我们需要做的就是提高n的值。

　　在第二种算法机制中，此时需要考虑两者的平衡，即具体的数据比例。我们之前对知乎的文章做过统计，可以得出的结论是评论/赞同数为10%，反馈的互动率是20%~30%中最好的。衰变期不应超过3个月至7个月。短期爆发值7天内。相关比例数据等。那么，Tik Tok也可以通过统计大量的账户数据来获得这个参数值。

　　在后期的算法机制中，当n很大的时候，会无限地趋向p。所以这个时候，我们需要做的就是计算互动率，保持稳定的曝光。

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