抖音SEO

本文只研究技术优化手段，不研究内容如何制作，总体来说，推荐系统还是要比搜索系统更看重「内容质量」，所以做内容才是根基。

抖音SEO规则研究

研究1 科学蹭热点

猜想：抖音根据每个用户的喜好程度，给TA推送相应数量比例的那些个「类别」的视频。一些质量数据指标，只需要在特定类别里面有相对的领先就够了。

如果上述猜想是正确的，那么如何从抖音获得更高的推送量？
答案就是，把自己的视频蹭到有更多用户关注的类别里面去，也就是「蹭热点」。
似乎像是说了一句废话，因为稍微认真做过抖音的人，应该都知道蹭热点可以获得更多播放量，看上去没有什么技术含量可言。

比如有一个抖音号叫做「大能」，主要是讲玩表的话题，抖音至今才做了不到两个月，已经有了将近700万的粉丝。玩表是非常小众的领域，但他的视频仍然经常能有几十万的获赞，不乏偶尔爆出个百万级别获赞的视频。其中的主要原因之一就是他喜欢蹭热点。

他获赞最多的视频将近两百万，那个视频在罗志祥成为话题人物的期间，讲的是「罗志祥戴的是什么表」。大家都乐意八卦一下渣男的奢侈生活，于是在原本玩表的话题上面，完美的顺势蹭到了一波热点。但显而易见的是，这种「完美顺势蹭热点」的机会是可遇不可求的，并且对文案创作有较高的要求。

这些天，他又蹭了一个热点，视频里面讲「隐秘的角落」这个时下大红大火的电视剧，又收获了几十万的获赞。但这个视频讲的主要是他对于这部电视剧的感想，和玩表的话题完全无关，因此新增的粉丝肯定是不精准的。这种蹭热点，完全就属于是「强蹭热点」，肯定不能说毫无作用，但相对而言会收益有限。

「完美顺势蹭热点」的收益巨大但前提条件较为苛刻，「强蹭热点」没什么前提条件但收益较小。因此一个更具研究价值的方向，就是去寻找那些既容易实现，又收益更高的办法。

首先，应该先明白抖音大体上是如何判断一个视频的所属类别的，这是我们去蹭别的类别的前提。「类别」这个东西可不是普通人直觉上那么简单的东西，远远不是随便把一个视频归属到一个类目这么简单。在机器学习的领域，它主要是「分类」和「聚类」两大块，根据目前的分析，抖音多半是以聚类为主导的。但聚类对于没有机器学习相关经验的人，却又难以三言两语描述清楚，这里无从展开。

其次，也应该要明白一个根本矛盾——蹭一个不是很相关的类别的同时，因为播放量被抖音分发给了对视频没直接兴趣的用户，很容易会把视频的质量数据指标拉低，反而导致抖音不乐意后续再分发更多用户过来。

所以，如何在不显著影响质量数据指标的同时，蹭到抖音其它类别/热点的流量，是现阶段我的主要研究方向之一。已经有了个别的侧面佐证，正在设法实际验证。

研究2 加话题标签

抖音推荐系统算法主要做的事情，就是设法精准的把内容推送且仅推送给对它感兴趣的那部分用户。

因此，视频本身的质量、以及视频会被推送到什么样的人群，这两点共同决定了视频最终会得到多少的推送量。

「视频质量」当然是对于推送量的一个比较重要的影响因素，但实际上，它的重要性可能并不如大多人想象的那么高。这种反常识的观点，自然应当有一些数据来佐证，所以下面来统计些具体的数据。

质量指标里面比较典型的是点赞率。当观看用户觉得一个视频精彩的时候，会给它点赞。于是许多人认为视频的点赞率一定会对播放量的影响很大。然而，真的是这样吗？

点赞率 = 点赞量 ÷ 播放量；播放量在这里取对数，是因为不同视频的播放量差异非常大，且目前只需要统计影响趋势

将合作朋友鹤老师的视频数据进行了最简单的统计后，上述问题的答案立马清晰易见。至少对于「鹤老师说经济」这个账号而言：
点赞率在2%以下的视频，播放量容易大幅低于均值；
点赞率在5%以上的视频，播放量容易大幅高于均值。
高质量的视频播放量高，低质量的视频播放量低，这是符合通常认知的。

但值得留意的是，哪怕「鹤老师说经济」这样文案创作能力极强的垂直领域头部账号，大部分视频的点赞率仍处于2~5%之间。在数据图中可以发现，对于这些质量相对普通的视频，其播放量和视频的点赞率几乎毫无关系。

既然点赞率在大部分情况下对于播放量几乎毫无影响，那么可想而知，诸如完播率在内的其它视频质量指标很可能在一部分情况下，对播放量的影响也会有限。

这就回到了前面提到的观点——推送量同时取决于视频质量，以及视频被推送到哪些人群。

尽管在发布视频的时候，抖音已经通过视频里面的画面和文案，初步的自动分析了视频可以往什么样的人群会去推送，但仍然远非完美。

诸如星座类型的内容，大多年轻女性都是多少感兴趣的，哪怕跨领域往美妆的用户群体去推送也勉强可以。但与此同时，和星座同样是主要基于出生时间的八字，看似和星座挺像，但对应用户群体却主要是中老年人，通常不应当把星座内容推送到对八字感兴趣的用户那边去。

像是上面这般的道理，主要是基于常识的，然而常识这种东西又恰恰是现在所谓的「人工智能」所不具备的。所以，视频到底推送向什么样的人群，还是需要借助发布者进一步的人工纠正。

纠正视频推送人群的最主要手段之一即是，添加话题。

抖音在发布页面上已经这么清楚的告诉了所有人，加话题能使得视频被更多人看到。

如此明确的建议之下，「加话题有机会大涨流量」这本不该是什么秘密。然而奇怪的是，甚少有人去认真对待话题的添加。

在发布视频的时候添加话题，是否真的能提高视频的播放量？

随便找了抖音上一个涨粉比较快的账号进行了统计
在一些抖音头部账号里面，已经可以发现添加的话题数量越多，视频的平均点赞量越高。

当然「刘思瑶nice」这个随便用来举例的账号，添加了话题的视频比没有添加的优势并不算太大，还远非最优化的状态。

在我之前的操作经验里面，通过合理的操作手段，哪怕只单独通过添加话题这一个的操作，给视频提升50%的推送量也是非常轻松的。

而且不仅是抖音，只要是自媒体的推送系统，往往都比较依赖于话题这个东西。我也对小红书的话题做过研究，在小红书上面话题对于推送量的影响比抖音还要更大。

那怎么去添加话题呢？下次发布抖音视频的时候，随便点几个抖音推荐的话题去添加？
不好意思。若是这么简单粗暴的操作，十有八九会使得推送量反而降低：

在整个抖音的范围里面，反而一个话题都不添加的视频，有着远远更高的平均点赞量
怎么情况突然反过来了？
其实很容易理解——既然添加合适的话题，可以把视频推送到更精准的用户群体进而提高推送量，那么反过来，如果选择添加上去的话题不尽如人意，自然也可以拉低推送量。
既然大多人还完全没意识到话题的重要性，那么他们选择话题的方式可想是非常随意的。最终反而使得流量下降并不奇怪。

什么样的话题是适合添加的呢？不难想象，核心条件包括但必然不限于：
1) 话题受众人群和视频受众人群高度重合，否则会错误推送给对视频不感兴趣的人，拉低视频整体质量指标
2) 话题受众人群的体量较大，也即总播放次数高，否则哪怕视频质量再高也无处可推送

如何高效找到符合上述两个条件的话题，也是一门学问。首先需要抓取海量的数据，之后在这海量数据下进行检索匹配、分析话题共现，是最起码应具备的条件：

我做的话题搜索工具。尽管还在制作初期，但已经覆盖了百万级数量的抖音话题，数据远远全于新抖等数据平台

听上去已经有些复杂了么？但前面提到的这两步，只是最最基础的。

只做这两步，也即精准的添加相关且热门的话题之后，尽管是能够提高推送量，有切实的操作价值，但从我这边收集的各种统计数字来看，恐怕也提升不了太多，不用期望一下子就见到极其可观的增长。

毕竟文章为了易于大众理解，写到的结论只是平均数这般中学程度的知识。但后面把提升工作真正落到实处，背后需要的知识储备还多得多。

通常来说，理论研究的步骤是：
1）看书，了解推荐系统的基础原理
2）通过统计手段，总结部分表面的事实情况。除了单纯的统计方法，也应当使用到深度学习等手段
3）通过字节跳动的专利文件，了解一部分实际线上的规则
4）通过不断提出假说再进行验证，设法总结所有本质的事实情况。这个阶段除了对数据挖掘与分析能力的进一步要求，逻辑能力也会成为一个门槛

第二、第三步骤是可以交替进行的，但第一步骤一定是所有研究的基础，第四步骤也往往是最后真正的研究重点。

就如同，有时我们会见到同一个账号下几乎一样的两个视频，一个表现平平，另一个却爆火了，两者之间差了百倍千倍的点赞量，这是为什么呢？在了解基础原理以后，才有机会知道其中一个视频没有进入「召回」是这类现象的最常见解释。倘若缺乏了常识，那么再全面的数据、再牢靠的逻辑也是无法帮助我们找到真相的。

与研究推送系统些许接近的搜索引擎优化的领域，因为一些行业大背景的原因，许多人跳过了第一第二步，即没有夯实基础、也没有建立起科学系统的分析方法，就直接去阅读百度专利想要一步登天。殊不知这样顶多看到整个体系之中的零星碎片，绝不是值得提倡的做法。

抖音SEO实操方法

抖音SEO，在部分环节跟百度为代表的网页SEO还不太一样

比如没有抓取、收录的环节，视频文件是直接上传到服务器，不需要有个爬虫过来抓，但还是有“去重”和“违禁”的过滤环节。

本渣找了几个“字节跳动和YouTube”关于“视频搜索排序”的几个公开文档，总结了几个点

一、抖音视频流量入口

1）自然搜索（SEO）
2）系统分发（用户行为）
3）用户推荐（点赞/分享）

好的视频策划 + 有节奏的剪辑和BGM + 吸引视觉的封面，是获得用户推荐的前提；
正面的用户行为数据，是获得系统分发更多流量的前提；
正面的用户行为数据 + 视频SEO关键词布局，是自然搜索排名靠前的前提；

内容创作成本而言，视频比网页要高的多，但总的来说，抖音是一个“内容与流量”成正相关的平台，创作好的内容，系统会给与更多的流量。

二、抖音SEO做法

1、搜索词与视频的相关性

在几个公开的文档中看到，系统理解视频表达的含义，主要从3个地方提取：
1）视频标题和介绍
2）音频内容
3）视频中出现的文字

因为视频传递的信息量，远比图文内容要更加丰富，仅从40几个字的标题，无法正确理解视频真正的含义

所以，与网页SEO不同的是，这几个权重，同等重要。就是即便标题中没有出现搜索词，仅在音频或视频中出现，也会参与搜索展现。

挖了一堆词，太多了，标题放不下，那么在音频中塞进去，音频还不够，那么视频中放个白底黑字的背景，塞进去……不要开神马渐变或转场的动态效果，字体大小固定，更容易让系统提取信息

2、视频质量与参与排序

上面的步骤，是解决召回，用户搜索关键词，提取系统中与该词相关的视频，然后就是对召回的视频进行排序

大概有这么几个因素：
1）视频的形式
2）账号信息
3）用户行为数据

视频的形式，跟B站雷同，分两个

• 单个视频
• 视频合集

“合集”排序优先级高一些，标题不写大搜索量的词根，是不合适的。

账号信息，包含账号本身的质量：

• 信息完善度
• 认证
• 历史视频主题和数量
• …..

就个人感觉，“历史视频主题”似乎更重要一些，这个账号都是讲自媒体运营的，那么在自媒体运营的关键词上，排序优先级更高。

用户行为数据，包含：

• 点赞
• 评论
• 关注
• 分享
• 完播率
• 播放量
• ….

就个人感觉，播放量最不重要，光刷这个数据没用，上面几个重要多了。

点赞/评论/关注/分享，越多越好。
点赞/播放量，评论/播放量，比例越高越好。
完播率，即第n秒的观看率、第2n秒的观看率…，要视频短、节奏快。假设视频里就一个人，照着稿子念，人丑、语速慢、没音调，录个1分钟，这数据绝对惨。

3、抖音SEO关键词挖掘

在巨量后台的“工具”里有“关键词推荐”，可查询抖音的关键词搜索量
限制条件是：需要企业主体，注册巨量引擎。

抖音SEO因素列举

1、认证账号，蓝v 黄v有加成
2、账号名称，带核心关键词
3、话题权重 > 粉丝量
4、发布时间，相关度差不多，优先最近时间
5、标题内容，带关键词
6、作品互动数据，完播率、点赞数、评论数、收藏数
7、用户搜索后行为评分
8、提升关键词排名的手段：针对合集多发内容积累权重；投放抖加；更换封面图。
9、作品封面，主要提升点击率
10、抖音矩阵号，实现「霸屏」效果
11、创建合集，定期更新

抖音挖词工具：
极客增长https://yinliu.club/

参考链接：
浅谈抖音推荐系统的初步研究方向
如何破解抖音推荐算法来提升播放量 - 话题篇
布局抖音SEO获取百万免费流量（一家之言）