就算法机制平台而言，播放量绝大部分取决于【推荐量】。
平台推荐的流程是：
短视频上传并审核后进入推荐系统，系统识别短视频内容的分类，标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户，根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后，将其划分为两大板块—— 转化率，热度。
1. 转化率 （即推荐给目标用户后获得的播放量／推荐量）
这很好理解，如果算法机制是人的话，费力气将你的短视频推给了10000个用户，最后只有1个用户点击播放，鬼才会继续把精力放你身上～
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即，如果首次推荐的转化率差，后面当然不会再获得推荐～ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要，是影响转化率的唯一变量，直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是：1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是：取决于谁会看？ 看不看？
2. 热度 （即用户反馈）
让我们重温下推荐流程，短视频上传并审核后进入推荐系统，系统识别短视频内容的分类，标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户，根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度。用户反馈包括了： 1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度
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