基本交通：
第一个冷启动阶段，抖音会将你的作品推荐给300-1000人；
第二阶段为小爆发阶段，推荐量为10000-100000条；
第三个大爆炸阶段将有100 万推荐。
叠加建议：
如果用户对你的作品点赞、评论等反馈良好，抖音会利用系统大数据，根据你内容的综合权重做出下一轮推荐。为了方便大家理解，我举个例子。比如你第一阶段的作品，抖音给你的推荐播放量是500人。此时，有5个用户认为您的视频还不错，给您点赞、评论或转发。然后你的作品就会被抖音看到。如果最初认为该作品受欢迎，系统会自动对作品进行加权，并将其添加到30,000的推荐量中。
第二阶段还有一系列指标。如果符合标准，它们将继续被称重并堆叠到更高的建议数量，依此类推。综合权重的关键指标包括：完成率、点赞数、评论数、转发数等，每个梯级的权重不同。当达到一定程度后，就会采用大数据算法和人工操作相结合的方式。推荐机制。
时间效果：
您是否注意到，有些视频一开始并不受欢迎，但过了一段时间后，该视频却突然流行起来？这就是推荐算法的独特之处。为了防止优质内容被埋没，只要有人点赞、评论或转发你的原创作品，抖音就会再次为你挖掘出来。有业内人士称之为“挖坟”。
答案（2）
1、抖音算法推荐整体流程演示
算法的核心在于权重，所以我们必须形成特定领域的视频输出，并不断创作该领域的短视频。只有这样，才能吸引那个领域的人的注意，吸引算法的加持，最终形成良性循环！
抖音通过算法向用户推荐视频、直播，而算法推荐的基础就是“标签”。在算法眼中，用户只是无数标签的集合。同样，内容也会被贴上无数的标签。
因此，只有你的内容定位足够精准，用户标签和内容标签才能匹配。而且这些标签是动态变化的。可能某个用户昨天还没有被贴上“美食”标签，今天突然被贴上了标签，所以基本上不存在用户被冲走的情况。
一般来说，定位决定你如何赚钱？ （实现形式），你为什么赚钱？ （核心价值），你赚谁的钱？ （精准用户），你赚多少钱？ （定价）和其他因素。
2、抖音算法的流量池塘大概比例
抖音十次曝光流量：8000w-10000w浏览量
抖音流量曝光九次：5000w-8000w浏览量
抖音流量八次曝光：5000w-10000w浏览量
抖音七次流量曝光：800w-2000w浏览量
抖音流量曝光六次：300W-500w浏览量
抖音流量曝光五次：60w-80w浏览量
抖音流量曝光四次：15万-2万浏览量
抖音流量三曝光：1.5-6w浏览量
抖音二次曝光流量：2000-4000次浏览
抖音流量首次曝光：200-400次浏览
每个流量池都有其大概的流量推荐和数据输出比例。大家可以参考一下，以后自己的视频处于哪个流量池就清楚了！
3、复盘总结
了解抖音算法的整体推荐流程可以让我们理解和掌握我们创建的视频流量推荐。掌握视频推荐流程只是第一步。最重要的是“审核”，什么样的视频，处于什么样的流量池，不推荐的原因是什么，推荐的原因是什么。这些都需要不断的审视和优化，最终形成自己的短视频创作方法论。
这些都没有标准答案。需要你自己去探索、总结、优化。一般的经验可以购买，但更深更小的领域的经验和答案需要自己总结和寻找！
