抖音推荐算法机制是什么？抖音推荐算法的基础算法有哪些？

完播率、点赞量、评论量、转发量是抖音推荐算法的核心。在抖音营销视频描述里，要引导其他用户主动点赞、评论、转发。

（1）完播率
一个视频能否持续被推荐，非常重要的因素是要其他用户把视频完整地看完，视频被完整播放的次数与视频被播放的次数的比值就是完播率。完播率越高，系统推荐率就越高。在视频描述或视频开头写上“一定要看到最后”就是为了提升完播率的体现。

（2）点赞量
点赞量多证明作品好，决定视频能否登上热门的因素中，点赞量就是一个非常重要的因素。用户可以与亲朋好友组建真人抖音互赞群，互相点赞、转发、评论，以达到抖音叠加推荐的基本条件。

（3）评论量
评论视频的人越多，就证明视频的内容越好。主播可以在视频描述中设置一些互动问题，引导粉丝留言评论，提升评论量。主播要及时回复粉丝评论，提炼视频核心观点，引导更多粉丝参与到话题讨论中来，提升评论量。比如“看你能笑到多少分”就能引导粉丝评论，如图3-1所示。

（4）转发量
转发的人越多，传播的范围就越广，叠加推荐的概率也就越大。