抖音搜索优化算法逻辑是怎样的

抖音是一个视频社交应用，它拥有大量的用户和流量。为了满足用户在抖音上的需求，优化搜索功能是必要的。因此，开发者在抖音上创建了一套复杂的搜索优化算法来帮助用户快速找到想看的内容。

其中一个重要的因素是内容相关性。这意味着当用户在抖音上进行搜索时，算法将根据视频内容返回有关该视频的相关视频。例如，如果一位用户正在寻找“明星合唱”的相关内容，那么他将看到大量相关明星合唱的视频作为单独条目出现在他们前方。这样一来，就可以帮助用户快速找到想要找到的信息，而不必浪费时间浏览不相干内容。

另外一个因素是流行度优化。这意味着当用户使用特定词语、标签、文字、声效后台时，会优先出现当前最多人看到的、最受好评的、最受好评的上传并流行度很高的内容作为单独条目出现在前方；而不是去出太久之前浏览量很低、老旧信息作为单独条目出现在前方。

此外，开发者还引入了人工智能和机器学习来帮助引导人工如何使用特定语法进行代理思考以便将选中信息和物理信道整合起来形成一个整体化交付信道并使之匹配使得人工代理思考便能够带来效能优化。