抖音的推荐是根据什么来的（影响抖音算法推荐机制的五个因素）

在抖音短视频平台的推荐机制中，影响视频内容推荐的因素主要可归纳为以下五个关键指标：

首先，完播率是衡量视频推荐效果的重要指标之一。具体而言，该指标反映了在推荐给用户观看的视频中，完成观看的用户比例。一般来说，完播率越高，视频被平台推荐的频率和范围就越大。例如，某视频的完播率若达到80%，则表明该视频具有较高的用户吸引力。

其次，点赞率是衡量视频受欢迎程度的另一关键指标。点赞率反映了在推荐给用户观看的视频中，点赞的用户比例。据抖音平台算法计算，优质视频的点赞率应不低于3%。若视频的点赞率超过3%，则抖音算法机制会给予该视频更多的推荐量。

第三，互动率是衡量视频在用户中引发讨论和互动程度的重要指标。互动率反映了在推荐给用户观看的视频中，评论的用户比例。视频评论互动不仅是账号活跃度和质量度的重要检测指标，而且与抖音算法推荐机制紧密相关。

第四，转发率是衡量视频在用户中传播速度和广度的重要指标。转发率反映了在推荐给用户观看的视频中，转发的用户比例。一般来说，视频的转发率越高，抖音算法推荐的力度就越大。据统计，首页推荐的视频，其转发量通常都不低。

第五，复播率是衡量视频在用户中受欢迎程度和记忆度的重要指标。复播率反映了在推荐给用户观看的视频中，重复观看的用户比例。视频的重复播放表明用户对该视频的认可，抖音推荐机制也会相应地增加对该视频的推荐。

综上所述，抖音作为一款以兴趣为基础的推荐引擎工具，其推荐机制主要依赖于上述五个关键指标。这些指标共同构成了抖音算法推荐机制的核心要素，对于创作者而言，了解并优化这些指标对于提升视频曝光度和影响力具有重要意义。