現在，短視頻作為一個風口，參與的平臺和個人越來越多，在海量用戶提供的海量內容面前，平臺不可能都採用人工審核和推薦，因此，基本上都是機器（算法、程序）審核。

作為玩短視頻的個人用戶，瞭解平臺的推薦邏輯，並加以充分利用，是非常必要的。

短視頻推薦邏輯總結

在當前的技術條件下，平臺的推薦邏輯大概是這樣的。

第一步，審核、篩選

根據用戶上傳的內容、填寫的標籤，剔除敏感的、不合規的、不符合平臺需求和定位的內容。這是一個審核、篩選的過程。

第二步，少量推薦

將通過篩選的內容，隨機推薦給少量用戶，然後根據少部分用戶反饋的數據再進行下一步的推薦。

如果某個短視頻點贊、評論、觀看完成度高，轉發多，將隨機推薦給更多的用戶；反之，這個短視頻將可能沉沒，播放量寥寥無幾。

這個環節，是決定一個短視頻內容的關鍵環節。有實力的團隊，在這個環節，可能會對自己發出的短視頻內容進行人為干預，增加點贊、評論和轉發數量，爭取在下一個環節獲得更多的推薦。

不過，80%的短視頻基本上都在這裡止步。

第三步，大量推薦

經過小範圍測試後，這個短視頻已經經過初步考驗，將會獲得大量推薦，瀏覽量將更大。

這個環節，仍然會對點贊、評論、觀看完成度、轉發等數據進行考量，如果比小量推薦的數據更高，還將會獲得更大量的推薦。

那些幾百萬、上千萬的播放量就是這麼來的。不過，這種超級短視頻的數量，恐怕1%都不到。

第四步，重複

最後，就是不斷重複以上三步，不斷的篩選出用戶喜愛的精品短視頻。

以上四步，基本上都是算法主導。

都說程序沒有價值觀，但是，背後的程序員是有價值觀的。因此，每一個過程，平臺或多或少都會進行干預。

例如：短視頻平臺對於簽約網紅、大V，會進行流量傾斜，他們發出的短視頻，通過第一步審核以後，將可能跳過第二步，直接獲得大量推薦。