图中共有小、中、大三个流量池，按从小到大的顺序排列。这背后是叠加推荐的流量分配模型的本质，就是不断地将优质短视频放入更大的流量池中，增加其曝光度，实现优胜劣汰。

比如，一段短视频经过审核后，抖音的算法机制首先会将其放入几十人、几百人的小流量池中，经过一定时间后，其完成率、点赞数、转发数等评论将被评估。定量数据。如果数据达到推广标准，该视频将被放入一个数千人的中等流量池中。这数千名用户对视频的数据反馈也将被评估。如果数据达到推广标准，视频将被投入数万人的大流量池。这种逐层递进是叠加推荐模型的关键要素。

如果你喜欢它，你一定会喜欢它。如果你非常喜欢，一定会评论的。如果你非常喜欢它，你一定会转发它。

- 不确定

抖音平台推荐机制——必推荐原则

发布的内容需要素材支持，素材平台不提供。如果用户需要完成相同内容的拍摄或达到相同效果，则必须向发布者索取素材。要完成此过程，您需要发表评论或关注私人消息。

换句话说，一个拥有接近百万粉丝的账号，可能拥有不到千点赞的短视频，而一个几乎没有粉丝的账号，可能拥有几十万点赞的短视频。这一切都取决于。叠加推荐模型分析并确定内容。另外，不同领域的流量池有不同的数据标准。抖音官方根据年龄、地域、喜好等标签将抖音用户划分为各种流量池。流量池中的创作者越多，推广标准就越高。