近來朋友圈各類“抖音玩法課程”被瘋狂轉發(fā)，主講者大多是已經(jīng)從抖音中撈到第一桶金的“達人”們。似乎他們的成功，便是因為他們懂得了抖音玩法的秘訣，于是部分電商商家以及短視頻從業(yè)者們經(jīng)過各種洗禮，開始紛紛轉戰(zhàn)抖音短視頻。

跟屁蟲影視作為一家新型互聯(lián)網(wǎng)影視制作公司，在2017年的時候，總結多年電商內(nèi)容營銷經(jīng)驗，并結合淘寶短視頻，成立了短視頻學院，旨在幫助電商客戶“玩”好電商短視頻。抖音大火的2018年，跟屁蟲接到了不少抖音短視頻的客戶需求，視短視頻學院通過一段時間的內(nèi)容營銷嘗試，總結出了一套自己的抖音算法，即“馬太效應”。

抖音之所以有那么多人愿意去拍，在于它的“平等原則”，不管你是否有粉絲，只要你拍了就有火的可能。而這正是抖音算法的本源，無論是你火了之后，還是0粉絲，抖音對你拍的作品都一視同仁。當你的作品上傳之后，抖音的算法便會給你隨機推薦100人左右（數(shù)字100是個概數(shù)，自己拍攝十多條抖音后的一個感知，非具體算法）。然后通過這100個人的觀看效果來決定下一步是否要推薦更多的人群。而這當中的決定因素來自于“用戶互動”，分為以下五個緯度：

一、播放完整率：一條視頻15秒，那么觀眾只看了3秒，相當于只有20%的播放完整率。如果15秒都看完了，那么播放完整率就是100%，也就能夠得到更多的推薦。這相當于是一條視頻的合格線，說明這條視頻是有人愿意看完的。

二、點贊數(shù)/率：如果說播放完整率說合格線，那么點贊就是優(yōu)品的推薦了。點贊率越高得到的推薦也就越多。（可能，大概，也許每多一個點贊會增加100-1000個推薦……來自非官方證實傳言）

三、評論數(shù)/率：輿論的影響力可以說是巨大的，我曾經(jīng)分享過關于“輿情關注”的內(nèi)容，但凡是有人參與你的內(nèi)容互動，便在這一維度上算的上“優(yōu)品”。最近抖音火的“我屬羊”便屬于此類。在這里還要多說一句，在算法面前說沒有“好評論”與“壞評論”之說的，只要你的評論數(shù)足夠多，就證明你的內(nèi)容好，所以在取標題的時候，要多取一些能夠讓觀眾互動的話題。

四、轉發(fā)數(shù)/率：這個就不解釋了，相信大家都明白。

五、轉粉數(shù)/率：這是突然想到臨時加的一條，也是比較重要的一個指標，這決定了內(nèi)容發(fā)布者是否具備“持續(xù)吸引觀眾”的能力，也是決定ta是否具備成為一個“紅人”的潛力指標。

這一切的過程，相當于抖音為你的內(nèi)容做了無數(shù)個“ab測試”。當一條內(nèi)容得到的正向反饋更多，那么算法就會給他更多的推薦。而這里面是沒有負反饋之說的，如果以上的互動都沒有，那么在算法的眼里你就相當于宣布死亡，也就不會再給這條視頻任何推薦。于是就形成了咱們開篇所說的“馬太效應”——強者愈強，弱者愈弱。

當然也不排除，當你有了十萬?粉絲之后抖音小助理會給你的推薦會更多些，不過這只是一點小小的人工干預，對于大的池子不會有很大影響，即使影響也依然是在“馬太效應”的原理之下產(chǎn)生。對于粉絲多，內(nèi)容不錯的內(nèi)容，小助理們自然傾向于推薦ta的內(nèi)容讓更多人看到。

其實不止是抖音的算法才有“馬太效應”，整個互聯(lián)網(wǎng)都都是“馬太效應”的寫照。

“淘寶”——搜索排名，銷量越高，評價越好，復購率越高的產(chǎn)品排在前面。因此這也導致了很多新開的店鋪根本不可能有出頭的機會，于是淘寶才推出了千人千面的算法。

百度——SEO同理，被閱讀越多的信息文章，越容易被搜索到。（知乎——同理，被點贊數(shù)越高的越排名靠前，越被優(yōu)先看到）

微博熱搜——這個前段時間被下架的產(chǎn)品，最近又恢復了。這款產(chǎn)品不可能被下架，看一看有多少人每天看微博第一反應是奔著熱搜排行榜去的就知道了。雖然（之所以被下架我想是有人在惡意刷關鍵熱搜詞，這是一個可以被交易的“熱點”），微博熱搜之所以不會被淘汰是因為我們需要有這款產(chǎn)品來找到“共同話題”，就像這兩年火的陰陽師、王者榮耀、吃雞。大家都曾為之瘋狂，但又有多少人堅持只玩一個游戲？我問過好幾個同事，他們之所以玩熱門游戲，是因為其他人也在玩，當大家都不在玩了，他也就不玩了。

微信10W+——這是唯一一個不在算法里面的馬太效應，它和人性有關，當一篇文章被轉發(fā)了多次，我們就傾向于忍不住去看看這里面到底寫了什么，是好奇心驅使，也是從眾心理，更多的是我們是社會性動物，一篇熱文，就成了我們在工作之余相同的話題，也是促進交流的方式。

以上分享僅為跟屁蟲短視頻學院研究得出結論，我們將不斷為短視頻商家和從業(yè)者輸出內(nèi)容干貨，對短視頻行業(yè)進行深度研究，有不同看法的讀者，歡迎指正。