抖音精选和推荐的区别？抖音算法是什么？

在当前的网络环境中，众多抖音用户普遍采用系统预设的推荐模式，导致其视频内容以系统算法推荐的方式呈现。然而，用户完全可以根据个人偏好，将视频推荐模式切换至精选模式，从而获取更加热门的视频内容。那么，在抖音平台中，推荐模式与精选模式究竟哪一种更为适宜呢？

一般而言，推荐模式更受推崇。这是因为推荐模式下的视频内容，是基于用户过往的浏览记录和喜好进行智能匹配的结果。相较之下，精选模式所推送的视频虽然具有较高的热度，但并不一定符合用户的个人喜好。

抖音平台的算法机制主要包括以下几个方面：

1. 基础流量池：用户在平台发布视频并通过审核后，系统会为其分配一个初始流量池，该流量池的用户数量介于0至500人之间，对于权重较高的账号，曝光量可能达到上千。

2. 增加推荐：新发布的视频会智能分发一定的基础播放量。若视频的转发量或点赞量较高，平台算法会将其判定为优质内容，自动提升其权重，并将其放入更高流量的池中。

3. 加大推荐：对于数据表现良好的短视频，平台会进行更大程度的加权，并强化人群标签分发，以确保内容能够精准地触达目标用户。

4. 精品流量池：当视频在点赞量、播放量、转发量、评论量等方面表现优异时，平台会给予层层加权，最终使其进入抖音的精品推荐池。这类视频被认为是经过大量用户检验的优质内容，有资格接受数十万至数百万的高流量洗礼。

5. 叠加推荐：新视频会智能分发约100vv的播放量。若转发量达到一定标准（如10、100、1000等），算法会自动为内容加权，并叠加推荐至更高播放量。

因此，那些一夜之间获得数百万播放量的抖音创作者，并非偶然，而是大数据算法加权的结果。

综上所述，用户在选择推荐模式或精选模式时，应根据自己的需求进行选择。若用户倾向于观看热门视频，则精选模式更为合适；若用户希望观看符合个人喜好的视频，则推荐模式更为理想。