抖音算法变了！
前段时间抖音安全与信任中心开放日，抖音首次公布了2025年的推荐算法，从种种信息中透露出一个重要的信号：抖音的算法正在从冷冰冰的代码，进化成连接用户、创作者与平台的智能纽带。
大家最近有没有发现，有些视频完播率很好，但是播放数据却不好，这是因为在新算法下，有些玩法/技巧正在加速失效。
了解算法，才能做到“投平台所好”，所以今天的内容咱们就来聊聊抖音的新算法。
不再“猜你喜欢”而是“预判行为”
在一贯的认知中，推荐算法就是“标签”，通过给内容打标签、给用户贴标签，系统再通过标签匹配的形式推荐内容。
但是抖音技术团队明确表示，新算法不再依赖静态标签，而是通过神经网络动态计算用户行为的潜在价值。
当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。
用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。
比如用户点赞比不点赞要好，看完比没看完要好，没有点不喜欢比点不喜欢好。在这里，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。
用户对视频的每一次反馈，都有正面或者负面的价值。抖音的推荐排序模型学习的也就是这种行为反馈，推荐系统的目标就是把反馈价值最高的视频推给用户。
核心公式：
推荐优先级 = 预测用户行为概率 × 行为价值权重
其中，行为价值权重是动态调整的。
比如：
当平台鼓励知识类内容时，「收藏率」的权重会显著提升（知识视频因用户需要反复回看，收藏行为更能体现价值）；
当打击低质搬运内容时，「原创度」会成为关键指标，即使完播率高，搬运内容也可能被限流。
主流算法：多目标推荐系统
推荐算法在诞生之初只关注单一或者少量的目标，比如完播、点赞等，早期的抖音以15秒短视频为主，在这一阶段中，完播率是推荐算法的核心目标之一，这背后的逻辑是，完播率越高则意味着越多用户喜欢这条视频。
随着抖音的用户越来越多样化，内容风格也日益多元，例如平台上有了越来越多的优质中长视频，完播率等少数目标已经无法满足更多样的需求。
因此在新算法中，将多目标融入各种业务场景，让推荐更加均衡。
举个栗子：一位喜欢搞笑视频的用户，也许对美食也感兴趣，如果系统只根据用户对搞笑视频的点赞而一味的给用户推搞笑视频，就无法洞察到用户的其他需求，当有一天用户看腻了，就不看了。
所以系统借助多目标来收集用户的行为动作，赶在用户看腻之前，破除信息茧房，以此来防止用户流失。
比较常见的多目标有：收藏+复访、关注+追更、打开+搜索 这些都是系统用来找到用户长期需求点的手段。
创作者的流量突围攻略
通过以上对抖音新算法的分析，主要可以总结为三个方面：
1、新算法不再依赖“贴标签”，而是基于预测用户行为来进行推荐
2、平台战略导向是核心，抖音会阶段性的调整权重优先级。
以前做短视频我们的重点是做账号、人设、标签等等，但是现在从抖音新算法中我们可以明显的看到，系统不再依赖“标签”了，这就意味着，将来做短视频就需要关注引导用户行为和适配平台动态权重规则。
用户行为数据（占比 80%）：点击、完播、点赞、收藏、分享、关注、复访（再次观看）、评论、转发到其他平台等。
视频价值权重（占比 20%）：原创性、稀缺性、合规性、对平台生态的贡献（如带动新用户停留）。
在内容中要制造能触发高权重行为的“钩子”，比如你是知识类的博主，平台大概率会考核你的收藏量，所以就要在内容中加入诱饵，引导用户收藏。
平台的战略导向是实时调整的，比如之前的超长视频的爆火，就是平台调整了完播率的权重，提高收藏权重实现的。
用户的哪些动作在“操控”流量？
短期目标：提升即时互动（点赞、评论）
3秒钩子：视频前3秒需制造冲突、悬念或利益点（如“00后整顿职场？这3个行为毁简历！”）。
互动引导：在视频前1/3处设置“点赞触发点”（如“觉得有用扣1”）。
长期目标：构建深度连接（关注、复访）
人设强化：固定开场话术、标志性动作，形成“刷到就想看完”的条件反射。
系列化内容：如“30天减脂计划”可形成“追更预期”，提升长期推荐权重。
生态目标：扶持稀缺内容
2025年抖音运营，创作者需适应算法从“流量分配”到“价值筛选”的转变。
最后，思考三个问题：
- 你的内容能触发用户哪些高价值行为（收藏、复访、分享）？
- 你的账号是否在积累「可被算法识别的独特价值」（原创性、稀缺性、人设标签）？
- 你是否在利用算法的「多目标机制」设计内容（短期互动 + 长期留存 + 生态贡献）？
答案清晰之日，就是流量破圈之时。
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