抖音流量命门,变了
创始人
2025-10-09 07:04:43
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出品|虎嗅黄青春频道

作者|商业消费主笔 黄青春

题图|现场拍摄


一场声势浩大的网红年度聚会,扎扎实实让海宁感受到了短视频浪潮的冲击。


赶在国庆节前夕,抖音将海宁盐官古城装扮成创作者线下交流会,放眼望去,满街都是惹眼的网络潮人,有人悠然开启直播打卡,有人与粉丝热情合影,还有人不断轮换角度拍摄素材,热闹氛围弥漫古城。


夜幕降临,古城中的演唱会、红毯表演、开放麦及烟花秀相继上演,即便绵绵细雨与拂面凉风催人加快脚步,但水雾氤氲的古道上,仍有行人三五成群驻足。立于雨中,仿佛能听见时间也随之哗哗作响,为这场线下交流会添了几分诗意。



事实上,从快手包下乌镇、小红书包下复兴岛,到如今抖音聚集创作者于盐官古城,“包一座城、盘一座岛整活”已成为当下互联网企业的新潮流,既展现出行业活力,也透着经济上行的阔气。


聚于线下的创作者们,或是俊男靓女、或是行业翘楚,摇身一变更是互联网坐拥千万粉丝的 “名人”。据虎嗅了解,过去一年,抖音平台的优质内容播放量同比提升了 160%,优质内容播放时长同比增长了 220%、是普通内容的 17 倍;其中,游戏、二次元、人文社科等 17 个垂类优质内容播放时长同比翻番。


单从上述数据来看,抖音生态似乎比外界认知的更加多元、丰富,但这背后是创作者在内容生态的“丛林法则”中不断浮浮沉沉——尤其,当抖音内容生态越发“枝繁叶茂”,一个个拔地而起的“顶流”则成为其中流砥柱。



随着内容数据曲线越发陡峭,平台也在推动 AI 创作工具的普以降低内容生产门槛。


抖音副总裁陈都烨透露,近半年,抖音平台上使用 AI 创作的稿件量增长了 91%。此外,抖音精选 APP 即将推出 AI 伴读、AI 笔记等功能,并持续升级 AI 效果产品创作工具、虚拟创作平台等,进一步丰富创作手段。


一个有意思的切面是,85% 的万粉以上青年创作者将抖音作为起步“跳板”——这是过去一年,抖音内容发展的一大趋势。


算法至上?


一提到算法,网友往往神经紧绷,担心自己的信息茧房愈发密不透风;实际上,创作者之于算法的焦虑更甚。


在“算法分配流量”的表象下,本质是用户兴趣的动态流转:从代古拉 K到毛毛姐,从邱勇到张同学,从刘畊宏到王心凌,从小杨哥到董宇辉,当超级主播渐次退居幕后,普通人也可能成为踩中社会情绪的 “幸运儿”。


上述叙事是长期以来外界对抖音算法的主流认知,但虎嗅与抖音业务团队沟通后发现,实际情况有所不同。


诚然,推荐算法本质是一套高效的信息推荐系统,但在抖音的实际应用中,推荐系统至今仍采用 “机器学习 + 人工导航” 的协同模式进行治理。



抖音算法工程师刘畅介绍,抖音推荐算法包含召回、过滤、排序等核心环节,核心逻辑是 “学习用户行为”。


具体而言,基于用户行为的推荐方法涵盖多种技术模型:协同过滤(通过分析用户相似兴趣推荐内容)、双塔召回(将用户特征与内容特征分别输入两个模型 “塔”,快速匹配潜在感兴趣内容)、Wide&Deep 模型(兼顾 “广泛推荐” 与 “深度精准推荐”,既推送用户熟悉的内容类型,也探索潜在兴趣)——这些算法能在 “完全不理解内容” 的情况下,找到兴趣相似的用户并推送内容。


值得一提的是,抖音算法如今几乎不依赖对内容和用户 “打标签”,而是通过模拟人脑神经元连接方式的 “神经网络”,经大量数据训练预估用户对内容的偏好程度,再将排名靠前的内容推送给用户。


“用户长期价值,是抖音推荐算法的‘北极星指标’,也是我们最核心的业务目标。” 刘畅表示,抖音现阶段更关注用户长期价值,而非平台短期数据。为此,算法会综合考量完播率、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等多项目标,力求计算出更符合用户长期需求的推荐结果。


甚至,为引导算法打破 “信息茧房”,抖音在多目标建模体系中专门设置了 “探索维度”:


  • 一方面,对用户已表现出的兴趣,通过 “多样性打散”、“多兴趣召回”、“扶持小众长尾兴趣” 等方法,控制相似内容的出现频次,推送更多元内容;

  • 另一方面,通过随机推荐、基于社交关系拓展兴趣、搜索与推荐联动、“不感兴趣则不再展现” 等方式,帮助用户探索新兴趣,让用户主动行为反哺推荐系统,实现更个性化、更多样的推荐。


按此逻辑,算法能学习、预估用户行为,但外界担忧:机器终究无法精准理解内容语义,若存在内容理解不足的情况,是否会加剧 “劣币驱逐良币”?



对此,抖音生态运营经理陈丹丹解释,创作者上传内容后,会先进入机器识别环节:若内容含高危特征,将被直接拦截;若未命中高危特征但模型判断存疑,会转至人工审核;若问题概率较低,则获得基础流量进入下一环节。此外,若视频被举报、评论区出现集中质疑或流量激增,均会触发人工复核。


需强调的是,内容若在任一环节被判定违规,系统会立即停止进一步推荐与分发,避免不良内容扩散。


同时,内容审核并非依赖纯经验判断,而是包含异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等标准化流程,且始终遵循两大准则:


  • 一是所有平台内容均需经过评估,流量越高的内容,评估次数越多、标准越严格;

  • 二是推荐治理与内容审核均采用 “机器控广度 + 人工控深度” 的协同模式 —— 机器负责处理海量数据(如推荐环节的内容召回、审核环节的全量稿件筛查),人工聚焦专业判断(如推荐环节的策略调整、审核环节的疑难内容研判),二者互补以兼顾效率与精准度。


新上线推荐子系统


如今,抖音不再温吞吞的局部 “修补”,而是针对性进行深度优化,核心方向之一是让优质内容获得更多流量。


抖音生态策略负责人贾贝贝表示,“关于‘什么是优质内容’,我们内部曾进行过深入讨论——由于不同人对优质的定义存在差异,很难仅凭单一标准界定,最终达成共识让特定领域的‘懂行用户’去筛选优质内容。”


据虎嗅了解,这一策略的落地路径清晰:先从用户盘识别出在特定领域有经验积累的“懂行用户”;再通过这些用户的互动行为精准筛选出具备领域专业性的优质内容,让这些内容获得更多、更精准的流量。



“这个推荐系统的目标很明确:把用户选出的好内容,用最适配优质内容的方式分发出去。我们发现,这套优质分发系统对用户体验也有显著的正向帮助。” 贾贝贝补充道。


具体来看,抖音优质内容识别机制核心是 “基于用户行为精准判定”:以摄影摄像领域为例,若用户高频收藏某作者的教程、积极与其交流创作技巧,该作者会被认定为优质创作者;延伸至物理、医护、财经等领域,在相关视频下发表专业评论的用户,其后续互动行为也将帮助平台发掘该领域的优质内容。


虎嗅获悉,抖音平台每天有近 1 亿用户,在自己懂行的领域通过互动行为参与优质内容筛选——他们用收藏、点赞、评论等产品交互与作者沟通,成为平台筛选优质内容的 “助力者”。


与此同时,为让优质内容获得更精准的流量分发,抖音官方升级了优质内容的推荐机制。


一个重要动作是,抖音在推荐系统中内置了一个专门服务于优质内容的推荐子系统,这个推荐系统的目标就是为用户“标记”的优质内容,匹配最合适的分发方式,即在一定程度上,实现优质内容与优质内容之间的 PK,最终从所有的优质内容中,找到用户最喜欢的内容,进行精准推荐。


目前,这一策略已取得阶段性正向反馈——据虎嗅了解,升级优质内容推荐机制后,平台的流量稳定性同比提升了 15.9%;但流量稳定性对创作者而言是一把 “双刃剑”——稳定性增强的同时,新作者的获粉难度也随之加大。



针对这一问题,抖音的应对策略是 “严控非原创内容,将流量向新作者倾斜”:仅 2025 年上半年,抖音非原创内容的流量占比下降 47%,新作者的成长速度因此大幅提升。


绕了一圈,从内容生产到推荐机制的优化,抖音内容生态的核心逻辑始终围绕 “抢占新质生产力” 展开——毕竟,这些新质生产力对抖音至关重要,尤其在 AI 降低创作门槛的当下,既能高效产出优质内容,又能精准契合“懂行用户”的筛选标准,正是短视频平台未来竞争的核心壁垒。


更深层的意义在于,随着短视频浪潮重塑流量格局,受众对视频内容的质量与丰富性要求不断提高,这倒逼着抖音持续打磨团队的 “持久战” 能力,推动内容生态形成 “优质内容→精准分发→用户认可→更多优质创作” 的良性循环,试图以此开创短视频行业的新作战模式与新治理理念。


这一布局的重要性不言而喻:回溯字节跳动在数十个赛道的辗转腾挪,“携流量重塑格局” 是其最具颠覆性的力量。即便部分业务暂时不被看好,但其业务团队的首要任务始终是 “留在牌桌上”。


唯有如此,才能保持市场与公众对其成长的预期,即字节跳动依旧是一家向上攀爬、充满可能性的公司——而这,正是字节跳动能成为行业 “鲶鱼”,在各领域左突右奔的底气所在。


#虎嗅商业消费主笔黄青春、黄青春频道出品人,关注文娱社交、游戏影音等多个领域,行业人士交流加微信:724051399,新闻线索亦可邮件至 huangqingchun@huxiu.com

文章标题:抖音流量命门,变了

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