一、抖音互粉的目的是什么
首先，抖音的核心推荐算法，是基于单个短视频和单个抖音用户的最佳匹配，所以，从一个抖音号的角度，支持抖音号中系列视频的正向加持的推进算法，权重并不高。但是，一个抖音用户看到一个优秀的短视频的时候，如果发现这个短视频是有系列性质和人设魅力性质的，他就会点击这个抖音号的头像，进入这个抖音号查看这个抖音号中的其它的短视频。所以一个抖音号中的所有短视频都存在相互带量的现象。
当一个抖音号的某一个作品在获得大量曝光（几百万，甚至千万级）时，会带来巨量用户进入你的个人主页翻看你之前的作品。如果其他的作品能获得足够好的数据，就会激活抖音系统的推荐算法，向更多的相关人群进行推荐。
因为现在抖音越来越倾向于社交属性，所以一旦在抖音内部形成社交链接，抖音就会为抖音号中的所有视频进行基于社交推荐算法的额外推荐，这跟微信中的社交推荐算法差不多。所以一个抖音号中的视频一直保持高质量，就会形成报酬递增率现象，也就是好的视频带来更多的社交链，更多的社交链，又会获得更多的主动社交发现和被动社交推荐的流量。
在抖音中形成社交链接的强弱优先级依次为，双向关注好友关系，单项关注关系，参与评论关系，爱心点赞关系。这些社交链接关系会形成亲疏远近的辐射分布，一个抖音号的新的一条短视频就会按照这种辐射分布进行额外推荐。抖音也在扶持能够持续创作高质量的短视频的自媒体号，所以也会对抖音号进行打标签并形成抖音号的多维特征向量数值矩阵。当抖音通过数据的积累，判断出这个抖音号是具备能够持续产出高质量短视频内容的时候，就会启动人工审核，以及引入MCN 机制，然后这个账号中的所有短视频就会获得更大的推荐力度。
因为一个抖音号积累的社交关系链会越来越多，则抖音用户主动沿着社交链进行发现和浏览的行为，也会给这个抖音号中的所有视频代理非推荐的流量。这种流量的积累，同样的也会改变这个抖音号中的各种短视频的特征向量矩阵数值的变化。这样高质量的视频，数据会越来越好，达到被推荐的标准后，就会获得新的推进。
