一个视频带你了解抖音的推荐算法

如果你在Tik Tok平台上看一些视频，一定会有人发现，当他们喜欢某个视频时，他们会推送同类型的视频。那么，Tik Tok平台是按照个人喜好来推的吗？

在Tik Tok的后台系统里，应该有非常详细的人群画像分类汇总，你会根据自己的喜好、停留时间、喜欢的类型来判断你喜欢哪一类的视频和人；

比如看宠物视频，喜欢评论多，停留时间长。如果我多看几遍，以后可能会推荐更多。看歌舞的美女比较多，以后可能会推荐更多的美女歌舞视频。

然后好友推荐和上面的算法一样，根据喜好把同类型的人匹配给每个人，让每个人在平台上找到自己喜欢的内容后都会留下来，这样用户的留存和活跃度就会逐渐提高！

此外，Tik Tok的算法仍在不断完善、调整和升级。以后人物画像的区分会更加细致，每个人都可以轻松找到自己喜欢的人。

算法是什么？

在Tik Tok的视频信息流中，有四个按钮，分别是关注、转发、评论和喜欢。

这几个按钮的作用是判断用户是否喜欢推送的内容，但是还有一个参考指标，就是播放完成率(也就是看整个视频是否看完)。

在转发、评论、喜欢、播完的指标中，我们发现用户参与成本最大的是转发(因为现在Tik Tok的界面已经关闭，用户要下载上传到里面)，其次是评论、喜欢、播完。

说了这么多，我不是要教你研究Tik Tok的算法机制，而是要理解这里的逻辑。然后有针对性的优化内容，引导用户回应喜欢你的视频，从而获得更高的推荐量。

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