视频被发到抖音。然后算法接管了一切。
4天,直播间从50人飙到16万人。30天涨粉48万。截至今天,抖音粉丝358万。
一条随手拍的15秒视频,怎么就被推给了几千万人?
大多数人会说"运气好"、"内容好"、"赶上了"。但如果你理解抖音推荐算法的运作方式,你会发现——这不是玄学,这是工程。 算法在"雪饼太干巴了"这条视频上看到了一组极其明确的信号,然后做出了一个极其理性的决策:把它推给更多人。
今天这篇文章,我想从技术视角拆解这件事:抖音的推荐算法到底是怎么工作的?它是怎么从每天上传的数千万条视频里,"选中"了一只嫌雪饼硌牙的猴子?
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要理解雪饼猴为什么被推爆,得先理解抖音的推荐系统是怎么运作的。
抖音的推荐算法本质上是一个多阶段漏斗。每一条新发布的视频,不管你是0粉丝还是1000万粉丝,都要经过同样的筛选流程。这跟传统的"关注制"平台逻辑不同——虽然微信公众号现在也会通过"看一看"、搜索和订阅号信息流做算法推荐,但抖音把这个逻辑推到了极致:你的内容能不能被看到,几乎完全取决于算法对内容质量的判断,而不是你有多少粉丝。
第一层:内容理解。 视频上传后,系统会先对内容进行多模态分析——视频画面、音频、文字(包括标题、字幕、评论区关键词)、标签、地理位置。系统要回答一个问题:这条视频"是什么"?比如"雪饼太干巴了"这条,系统大概率会给它打上这些标签:动物、猴子、搞笑、景区、东北话、零食、互动。 第二层:初始流量池。 系统不会一上来就把你的视频推给所有人。它会先把视频推给一个小范围的用户群——通常是几百到几千人。这些用户可能是你的粉丝、同城用户、或者对上述标签感兴趣的人。这一步的目的不是"推广",而是测试。
系统要看的核心指标有四个:
这四个指标加在一起,构成了算法眼中的"内容质量分"。
第三层:逐级放大。 如果你的视频在初始流量池里表现好——完播率高、互动率高——系统就会把你推进下一个更大的流量池,可能是几万人。在这个池子里再测试,如果还是表现好,就继续推,十几万、几十万、几百万、全网推荐。这就像一场淘汰赛。每一轮都有大量视频被淘汰,只有数据持续优秀的内容能一路晋级到全网推荐。
用一个通俗的类比:抖音的算法就像一个选秀节目的评委。 它不管你是谁、你有多少粉丝、你花了多少钱制作。它只看一件事——观众的反应。观众喜欢,你就晋级;观众不买账,你就淘汰。
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现在我们回到雪饼猴那条爆款视频,用算法的视角分析它为什么能一路从初始流量池冲到全网。
完播率:极高。这条视频很短——大概十几秒。一只猴子扮相的人趴在假山底下,接过雪饼,咬一口,吐槽"太干巴了"。短视频的完播率跟时长高度相关:越短越容易看完。但光短不够,还得有"钩子"——让人想看到最后一秒。"一只猴子吃雪饼会有什么反应?"这个悬念足够撑过十几秒。
更重要的是,这条视频有极强的重复观看动力。很多人看完会笑,然后再看一遍。每看一遍,都是一次完播,都在向算法发送一个信号:这个内容值得推。
互动率:爆表。一只猴子嫌雪饼干——这个画面太有"评论欲"了。你忍不住想说点什么:"给他换个软的"、"试试旺旺仙贝"、"猴哥太挑了"。短视频的评论区不是用来讨论严肃问题的,它的核心功能是让人参与。而"投喂建议"天然就是一个低门槛、高参与的话题。
分享率:极高。什么样的内容你会转发给朋友?答案是:让你笑了,而且你觉得朋友也会笑的内容。 一只猴子用东北话吐槽雪饼,这个画面不需要任何背景知识就能get到笑点。它的分享门槛极低——你不需要解释"这个人是谁",直接发给朋友就行,朋友也能笑。
在算法眼里,分享率是最有价值的信号之一。因为分享意味着用户愿意用自己的社交信用为这条内容背书——这比点赞的含金量高得多。
所以这条视频在初始流量池里的数据一定非常好。算法看到这些数据,做出了一个简单的决策:推给更多人。 推给更多人之后,数据依然好。继续推。再推。直到全网。
这不是"运气",这是算法在执行它的逻辑。---
但一条视频爆了,不代表你能火两年。抖音上每天都有"一日爆款"——火了一天就再也没人记得。王铁柱能从一条爆款视频变成358万粉丝的持续增长,靠的不只是算法的初始推荐,而是他的内容形态恰好跟推荐算法形成了持续共振。
这就要说到心理学上的一个概念:可变奖励(Variable Reward)。
赌博机为什么让人上瘾?不是因为你每次都赢,而是因为你不知道这次会不会赢。这种"不确定性"会触发大脑的多巴胺系统——你不是在享受奖励本身,你是在享受期待奖励的过程。
王铁柱的直播间天然就是一台"可变奖励机器"。
粉丝给他寄零食——他会有什么反应?嫌酸?嫌辣?嫌干巴?还是突然来一句让你笑喷的吐槽?你永远不知道。 这种不确定性让人忍不住一直刷、一直看、一直互动。
从算法的角度看,可变奖励机制带来的是持续的高互动数据。用户停留时间长、评论多、反复观看——这些信号会让算法持续判定他的内容为"高质量",持续给予流量倾斜。
这就形成了一个正反馈循环:
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真实的不可预测反应
→ 用户好奇、停留、互动
→ 算法判定为高质量内容
→ 推给更多人
→ 更多人互动
→ 算法继续推
```
算法不理解"幽默"或"真实",但它能看到数据。而真实和幽默恰好能产生最好的数据。---
这引出一个有意思的技术问题:在推荐算法面前,精心策划的短视频和随机真实的短视频,哪个更占优势?
直觉上,精心策划的内容应该更好——毕竟投入了更多制作成本、更精准的情绪设计、更专业的剪辑。但现实数据往往不是这样。
原因有几个:
第一,算法能"看到"的指标,真实内容天然更强。停留时长是推荐算法的核心指标之一。精心策划的视频虽然好看,但用户看多了同类内容后会产生"套路免疫"——刷到开头就知道结尾是什么,直接划走。而真实的、不可预测的内容,反而能打破用户的预期,让人多停留几秒。
就像你每天刷100条精致的美食视频可能都记不住,但突然刷到一个东北大爷用铁锹炒菜——你会停下来看完。
第二,评论深度不同。精心策划的视频,评论区往往是"好看"、"厉害"、"收藏了"——这些是浅层互动。但真实感的内容,评论区更容易出现"故事型评论"——用户会分享自己的经历、参与讨论、甚至@朋友来看。
雪饼猴的评论区就是典型案例。粉丝不只是说"哈哈哈",他们会说"我上次去给他带了旺旺仙贝结果他说太甜了"、"有没有人试过给他带辣条"——这些评论本身就在创造新的内容,吸引更多人参与。
算法不理解评论的"深度",但它能看到评论数量、评论字数、评论回复数这些数据。评论区越活跃,算法越认为这条内容有价值。
第三,分享动机不同。你转发一条精致的视频,动机往往是"展示品味"。但你转发一条真实的、搞笑的视频,动机是"跟朋友分享快乐"。后者的分享率通常更高,因为门槛更低、更普适。
所以在算法的数据维度上,"真实感"不是一个抽象的审美偏好,它是一组可量化的行为信号:更长的停留、更深的评论、更高的分享。 算法不在乎你是不是"真实"的,但它在乎你的数据好不好。而真实恰好能产生好数据。
王铁柱从来没刻意经营过"真实人设"——他有口吃、说东北话、在一个不太知名的公园趴着假山、被游客喂过鼻屎也被小孩抽过耳光。这些"不完美"不是设计出来的,但在算法面前,它们产生的数据比任何精心包装的人设都强。
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雪饼猴的故事还有一个值得从算法角度分析的维度:他怎么把一座城市带火了?
长春动植物公园,2024年客流量从不足百万飙到超300万人次,域外游客占60%。一个NPC演员撬动了一座城市的旅游经济。
这背后有一个经常被忽略的算法机制:地理标签与内容标签的叠加效应。
抖音的推荐系统在进行内容分发时,地理信息是一个重要的维度。当用户发布带有地理定位的视频时,系统会将地理标签纳入内容画像。同时,当大量关于同一地点的视频在短时间内获得高互动,系统可能会形成一个"地点热度"的判断,进一步向对该城市或该类型旅游内容感兴趣的用户推荐。
对于雪饼猴来说,这个过程大概是这样的:
1. 他的视频带有"长春动植物公园"的地理标签
2. 粉丝去探访后拍摄的视频,也带着同样的地理标签
3. 大量带有"长春动植物公园"标签的高互动内容出现
4. 算法将"长春动植物公园"识别为热门地点
5. 更多对旅游、动物园、网红景点感兴趣的用户被推荐相关内容
6. 更多人看到→更多人去→更多人拍→更多高互动内容
这就是一个内容标签与地理标签的正反馈循环。雪饼猴的内容本身是娱乐性质的(猴子、搞笑、互动),但地理标签把这些内容跟一个具体的线下场所绑定了。算法在分发"搞笑猴子视频"的同时,也在分发"长春有个好玩的地方"这个信息。
开封因为王婆说媒火了,西安因为不倒翁小姐姐火了,淄博因为烧烤火了——这些案例背后都有类似的地理标签叠加效应。算法不理解"一个人带火一座城"这种叙事,但它能看到某个地理标签下的内容互动数据在飙升,然后做出理性的决策:推给更多人。
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讲到这里,你可能觉得算法是万能的——只要内容好,算法就会推。但现实远比这复杂。
王铁柱自己说过一句话:"有时身心俱疲想逃离,又害怕被流量抛弃。"
这揭示了推荐算法的一个残酷特性:它没有忠诚度。
算法不记得你昨天的视频有多火。它只看你今天这条视频的数据。如果你今天的完播率下降了、互动率掉了,它就减少推荐。不管你是358万粉丝还是3万粉丝,规则一样。
这就是为什么很多创作者会陷入"流量焦虑"——你必须不断产出高互动内容,才能维持算法对你的"信任"。一旦停更或者质量下滑,流量会迅速萎缩。
从技术角度看,这是推荐算法的设计哲学决定的:算法优化的是平台整体的用户留存和使用时长,不是单个创作者的利益。 如果你的内容不再能让用户停留,算法就会把流量分给其他能让用户停留的内容。
因为每天被粉丝投喂大量奶茶零食,王铁柱患上了糖尿病,自嘲"尿尿都是杨枝甘露味"。他经历过被游客喂鼻屎、被小孩抽耳光的屈辱。两年如一日地趴在假山底下表演。
算法给了他358万粉丝,但也给了他一副隐形的枷锁。这可能是所有依赖推荐算法分发的内容创作者都面临的结构性困境:算法能把你推上去,但你得靠自己留在上面。而"留在上面"的代价,往往比"上去"要大得多。
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最后回到一个根本问题:理解这些算法机制,有什么用?
有人会说:既然算法喜欢高完播率、高互动率,那我就刻意制造这些指标呗——用标题党骗完播、用争议话题骗评论、用福利诱导分享。
这种做法短期内确实可能有效。但推荐算法也在不断进化。抖音的反作弊系统会识别异常的互动模式——如果你的完播率高但互动质量低(比如评论都是"骗人的"),系统会降低推荐权重。标题党和套路化内容的生命周期越来越短。
更重要的是,算法能帮你触达用户,但不能帮你留住用户。
王铁柱能火两年,不是因为他研究过算法。他可能根本不知道什么叫"流量池机制"、什么叫"完播率权重"。他只是从6岁开始学猴戏,11岁首演孙悟空,在零下二十几度的长春冬天趴在假山底下日复一日地表演。
12岁参加吉林卫视《二人转总动员》拿了少儿组冠军,领完奖第一件事——把奖牌和所有奖品全卖了,换钱给爷爷治心脏肿瘤。大学住过300元的隔断房,把纸壳当凉席,骑行15公里去代课挣学费。
有粉丝在直播间给他P了一张和父母的全家福(他幼年丧父,母亲患病),他看到后直接泪洒直播间。弹幕被"心疼铁柱"刷屏。
网友说:"别人演孙悟空是演戏,王铁柱演孙悟空是在演自己——都是被命运压在五行山下,但从来没放弃。"
但光有"真实"还不够。很多人也很真实,为什么没火?
因为王铁柱还有三样东西,是算法数据背后看不见的:
真诚。 有游客落下手机,他在直播间喊话:"你手机落在五行山了,你知道么宝贝儿?"有小朋友来看他,他会蹲下来用最温柔的声音说话。粉丝给他寄东西,他每一件都认真回应,哪怕是一个搞怪的放屁垫。这种真诚不是表演出来的,是刻在骨子里的——一个从小被爷爷奶奶拉扯大的孩子,懂得珍惜每一份善意。 高情商。 有美女粉丝穿婚纱来"求婚",他没有尴尬,也没有油腻,而是高调守住男德:"不行,我有家了,我媳妇儿是猩猩。"全场笑翻。台湾妹子用温柔的台湾腔跟他互动,他用东北话无缝接住:"哎呀妈呀,一直惦记你呢。"他永远能找到那个让所有人都舒服的回应方式——不冷场、不越界、不尴尬。 这是天赋,也是从小在舞台上磨出来的功夫。 好口才。 东北话自带喜剧属性是一回事,但王铁柱的口才远不止方言加持。他的节奏感极好——知道什么时候该逗、什么时候该暖、什么时候该沉默。他能即兴接住任何意外状况,把尴尬变成笑点,把冷场变成高潮。有人说他是"被五行山耽误的脱口秀演员",这话不夸张。 这三样东西——真诚、情商、口才——转化成算法语言就是:超高的互动率、超长的停留时长、超强的分享意愿。 算法不懂什么叫真诚,但它能看到真诚带来的数据。 算法选中了他,是因为他的真实产生了最好的数据。但他的真实不是为了产生好数据,而是因为这就是他。这才是理解推荐算法最重要的启示——
算法是一面放大镜。它放大的不是你的策略、你的套路、你的运营技巧。它放大的是你这个人。如果你是真实的、有温度的、值得被看见的——算法迟早会看到你的数据,然后做出它的决策。
但前提是:你得先在那里。
2023年底的长春,鹅毛大雪。王铁柱第一天来到假山下,零下二十几度,游客稀稀拉拉。第二天他又来了。第三天还是来了。整个冬天,他就这么趴着。
然后有人递了一包雪饼。然后算法接管了一切。
但如果那个冬天他没撑下来呢?算法无法选中一个不存在的视频。运气无法降临在一个不在场的人身上。
理解算法不是为了投机取巧,是为了理解一件事:在这个时代,真实和坚持不是一种情怀,是一种策略上的最优解。 因为算法就是这么设计的——它奖励能让人停留的内容,而没有什么比一个真实的人更能让人停留。
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| 指标 | 数据 |
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| 抖音粉丝 | 358万 |
| 直播间增长 | 4天从50人到16万人 |
| 30天涨粉 | 48万+ |
| 公园年客流(走红前) | 不足百万 |
| 公园年客流(2024年) | 超300万人次 |
| 域外游客占比 | 60% |
| 学猴戏起始年龄 | 6岁 |
| 首演孙悟空年龄 | 11岁 |
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参考信息: 抖音推荐算法的流量池机制和多阶段分发模式,基于字节跳动公开的技术分享和行业公开资料。具体的算法权重和参数属于商业机密,本文中涉及的算法细节为基于公开信息的合理推断,不代表抖音官方的算法设计。王铁柱(雪饼猴)的个人信息和数据来源于公开报道和其社交媒体账号。---
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