抖音平台的推荐算法逻辑以叠加推荐机制为核心，其运作原理可概括为：优质内容通过算法加权提升其推荐权重，进而形成头部效应，使得热门视频获得更高的曝光度。具体而言，当用户上传视频内容后，平台首先通过机器学习技术对视频内容进行检测，确保内容合规。在此基础之上，系统将对视频进行原创性检测，对涉嫌搬运或重复的视频实施低流量推荐或仅对粉丝可见的策略，而原创视频则依据其标签，精准推荐给200至300名具有相似兴趣的在线用户。随后，系统根据用户的互动反馈，进一步评估视频是否值得继续推广。
抖音的推荐流程分为五个阶段，每个视频在种子期会首先面向200至500名用户进行推荐。根据用户的反馈数据，视频逐步被推荐至更大的流量池。这五个流量池依次为：种子期（200-500人）、初始期（1万-10万人）、小爆发期（10万-100万人）、中爆期（100万-1000万人）以及大爆期（1000万人以上）。在大爆期，视频的曝光度达到顶峰，基本所有抖音用户均有机会看到该视频，从而形成爆款网红。
在推荐过程中，用户反馈起着至关重要的作用。抖音对用户反馈的评价标准包括点赞数、评论数、转发数以及完播率。换言之，新上传的视频若能实现高完播率和互动率，则更有可能获得持续性的流量加持。
当用户上传视频后，该视频将首先出现在粉丝的关注页面，或根据视频内容推荐至具有相关兴趣的用户的同城页面。系统会根据用户的喜欢、播放、评论等行为，评估视频的播放量是否达到预设的阈值。若视频在此阈值之上表现出色，例如获得用户的主动分享，播放量将超过阈值，从而获得进一步的扩大推荐。反之，若视频未能达到阈值，其推荐将在此阈值内结束，但视频仍会获得一定的播放量。
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