先了解流量推荐机制

抖音视频推荐算法机制简单粗暴来说就是：初始推荐&叠加推荐

1.初始推荐

抖音会根据算法给每一个通过审核的作品分配一个初始流量池，根据初始推荐的反馈信息决定是否可以进入二次推荐也就是叠加推荐，举个例子：当你发布一个作品，账号给你500的基础播放量，计算这最初的500播放量的数据，有点赞率、评论率、转发率，完播率，当你的这三个数据达到一定的标准，就会或者更高的推荐。一层播放量对应一层的数据，所以说，抖音最初的500播放量的点赞、评论、转发是很关键的。

2. 叠加推荐

通过初始流量的测试，如果这个视频作品的数据反馈较好。那么继续推荐给下一个更大的流量池测试，层层叠加推荐。其中影响视频的反馈效果：完播率>点赞率>评论率>转发率>转粉率。

账号搭建

第一步：定位垂直领域

第二步：分析同行业大号爆款视频

第三步：研究视频形式与视频内容后，即可确定自己的定位

第四步：短视频制作工具使用

课程目录

第1章 短视频运营基础

第2章 抖音内部详细推荐机制及原理

第3章 手机拍摄技巧及手机视频剪辑

第4章 专业剪辑软件-premiere剪辑基础

第5章 专业剪辑软件-premiere转场效果制作

第6章：视频后期特效-After Effects

第7章 AE软件常用特效制作

第8章 短视频运营管理