TikTok Shop跨境电商：TikTok短视频算法推荐之TikTok算法功能 2023年07月版

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TikTok短视频算法推荐之TikTok算法功能

（2023年07月版）

TikTok作为一个社交媒体平台，其核心目标在于通过高效算法和个性化推荐系统，将适合用户的内容准确传递给相应的用户群体。

这一目标的实现依赖于对用户的兴趣、行为和偏好等数据的深入分析，以确保用户在庞大的内容海洋中能够快速找到与自身兴趣相契合的信息。

为了实现精准推送，TikTok的算法不断优化升级，利用先进的人工智能技术和大数据分析手段，深入挖掘用户的互动记录、喜好标签等关键信息。通过对用户的行为数据进行实时监测和分析，TikTok能够准确洞察用户的兴趣爱好和潜在需求，从而为每位用户量身定制个性化推荐内容。

举例来说，如果用户经常在TikTok上观看美食类视频，平台的算法会将更多与美食相关的内容推送给该用户，如烹饪教程、美食分享等。

同样，对于喜欢时尚穿搭的用户，TikTok会主动展示时尚搭配灵感和流行趋势。这样的个性化推荐使用户能够更好地发现感兴趣的内容，提升用户体验，同时也为内容创作者提供了更广阔的展示平台。

TikTok算法功能1：内容审核。

首先，算法在TikTok平台充当着内容审核员的角色。

对于TikTok用户而言，算法在最初阶段对视频质量进行审核。

首先，它负责审核作品和文案是否存在违规行为。一旦存在疑似违规行为，算法会自动拦截并提示用户进行修改。

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其次，算法通过提取视频中的画面和关键帧，并与TikTok大数据库中已存在的海量作品进行匹配，以消除重复内容。

当发现有重复内容时，算法会将这些内容设置为仅自己或粉丝可见，并缩小其在推荐系统中的范围。

这样的审核机制，保证了在TikTok算平台上呈现给用户的内容质量和多样性，避免在用户推荐中频繁出现相同或相似的内容，提供更多新颖、有趣的推荐内容。

然而，需要明确的是，算法审核并非终极的判定标准，仍然需要人工审核和监督来进一步确保内容的质量和合规性。

平台仍然依赖于专业的内容审核团队，他们对涉及敏感或争议性话题的内容进行仔细审查，以保持平台的健康和积极氛围。

TikTok算法功能2：流量分配。

算法决定了流量的分发，其运作机制是：当用户上传视频后，算法系统会为其分配一个初始的流量池。

如果视频在传播中取得良好的效果，算法将把它分配到第二个流量池，这将使得视频的曝光度翻倍

如果视频持续表现出色，算法会将其分配到第三个流量池，从而使其得到大规模的曝光，成为热门视频。

这样的流量分配机制在TikTok平台上形成了一种竞争环境，鼓励用户创作更吸引人的内容，以争取更多的曝光机会。

算法通过对视频的传播效果进行评估和分析，为优质内容提供更大的曝光空间，以满足用户对丰富多样内容的需求。

当然，算法并非唯一决定流量分配的因素，用户对内容的兴趣和互动行为同样对流量的分发起着重要作用。

用户通过点赞、评论和分享等行为，为优质内容提供了更多的曝光和传播机会。

平台也通过推荐系统，根据用户的兴趣和偏好，向其推送更相关的内容，以提升用户的体验和参与度。

TikTok算法功能3：评分打分。

算法拥有一套复杂而严密的打分体系，这体现在"账号分值"和"视频分值"两个方面。

账号分值主要考察，账号本身的质量和完整度。这包括账号是否进行了达人认证，账号头像、昵称、签名、性别以及其他资料是否填写完整，以及账号发起的话题质量和专业度等因素。

这些综合评估账号的可信度和吸引力，为用户提供更具有参考价值的内容。

视频分值主要侧重于用户的反馈和互动，这些指标包括视频的完整播放率、重复播放率、点赞数和点赞率、关注数和关注率等。

同时，还考量了用户对视频的评论数、评论率以及评论的点赞数、分享数和分享率等数据。

这些因素综合反映了视频在用户中的受欢迎程度和互动程度，这样的评分体系，有助于保持TikTok平台上内容的质量和多样性。

综合账号分值和视频分值的考量，TikTok算法能够精确评估每个账号和视频的质量和吸引力。

这样的评分机制有助于激励内容创作者提供更有质量和吸引力的内容，同时也确保了平台上的内容多样性和活力。

需要强调的是，TikTok算法持续优化和改进打分体系，以适应不断变化的用户需求和趋势。

TikTok算法功能4：智能推荐。

算法是综合推荐机制中的一部分，同时也与实时热度和用户关系有关。

算法通过利用内容标签和用户标签来智能地分发视频，并将用户的喜好作为最重要的推荐因素。

在TikTok平台，算法通过综合考虑多个因素来进行智能推荐，其中内容标签和用户标签起着重要的作用。

内容标签帮助算法理解视频的主题、风格和内容特点，以便更好地匹配用户的兴趣。

用户标签则包括用户的兴趣爱好、互动行为以及关注的账号等信息，这些标签帮助算法更准确地了解用户的喜好和偏好。

此外，算法还会考虑实时热度和用户关系因素，实时热度反映了视频当前的流行程度和关注度，算法会根据这一因素调整推荐策略，提供更热门和受欢迎的内容。

用户关系方面，算法会分析用户与其他用户之间的互动关系，例如共同关注的账号、相似的兴趣爱好等，以提供更符合用户口味的推荐内容。