假设每天在抖音上有100万人上传短视频， 抖音会随机的给每一个短视频分配初始推荐——200-300播放量 。 然后从这100万个短视频的初始播放量里面来看， 综合评价点赞、关注、评论、转发等数据， 然后可能挑出来1万条， 在这1万条短视频里面， 每一条再平均分配10万次播放量 。 以此类推， 在这1万条里面， 再通过这1万次曝光， 再去查看哪些是点赞、关注、转发、评论最高的， 然后从中间再选出来100条， 这100条是已经经过一轮一轮验证过的， 一定是完播率、点赞率、留言转发比值最好的 。 这些短视频会进入推荐的大流量池， 而每天积累出来的精品推荐内容会变成一个越来越大的推荐池， 每个用户都会从这个推荐池里被垂直推荐内容 。 推荐池内容繁杂， 里面有各种类型， 这就导致大部分内容时效性不强， 衰减速度都很慢， 注定累积很多长期霸屏的作品（或优质账号） 。 若一个账号有爆款作品， 并且吸引了大量关注， 这个作品会在推荐池里不断翻滚， 作品持续跟进， 爆款视频会为其他作品带来流量 。 在抖音里面， 发布了一个视频， 取得爆发式的增长 。 可是去做第二条视频的时候， 同样是从零开始的， 同样的起点跟当天上传的其他视频去竞争， 是没有任何连带关系的 。 几乎不存在某一天作品爆红， 第二天发布新作品也会再次爆红的例子 。 一个账号爆款之间会有间隔期（36-48小时）， 甚至之前的爆品会被再次挖出来， 继续吸引新增垂直用户 。 每个作品都有爆款的潜质， 如果你认为内容足够好 。 不要气馁， 作品没被推荐， 也会进入大流量池滚动， 如果滚动期间播放量和点赞、转发、留言比值达到标准， 仍会被热推 。 有时候会发现之前爆红的作品， 又再次涨粉 。 这种情况大致分为两种解释 。
第一， 该作品在推荐池里滚动， 又再次触发了爆款比值 。
【抖音算法机制是什么？如何利用抖音算法机制运营抖音？】第二， 新作品为账号带来了新增用户， 新增用户对爆款感兴趣， 触发了爆款比值 。