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作为一名优秀TikTok玩家，熟悉掌握平台的推荐机制是不可缺少的，TikTok和抖音都是字节跳动的产品，而两款产品的推荐机制对每一个作品起到关键作用都是至关重要的。
先从算法这个维度来探讨一下，我们应该怎样优化作品才能使机制的算法服务于我们？帮助我们不断的优化我们的内容，使我们的作品受到用户欢迎，打造出爆款视频及账号呢？
而对于新手来说，一开始可能有点懵，简单来说你可以把这个推荐机制简单理解为商店的一个导购，这个导购她足够聪明，你一进到这个店她就能判断出你的身份、地位、潜在的购买需求以及怎么促进你多消费。而tiktok算法就是这么一个导购，它服务于全体tiktok用户，它推荐的不是商品，而是内容，就是你在tiktok上观看的视频。它的目的是让你心甘情愿地把你的时间、注意力乃至金钱都通通交给它。
首先要了解Tik Tok推荐机制的内在逻辑，下面从推荐的整体目标，推荐的整体流程以及推荐整体逻辑三方面讲解： 推荐的目标是什么？ 当创作者们上传视频到TikTok平台，这时候就会进入一个候选池。由专门的人员去审核是否可以通过。 而通过审核的视频平台将从所有的候选中，给用户呈现视频展现的序列。优先展示好的视频。 而其中的目的是为了满足用户对视频的消费需求，提升用户对TikTok这款产品的满意度。 简单说重点是为了让用户找到他喜欢的视频内容。 让用户在使用TikTok时，在TikTok上停留的时间越长则代表用户对这款产品的满意度越高。试想一下，大家如果在使用一款APP时，对平台上的内容不感兴趣还会打开产品花费时间在上面吗？ 所以我们就要花精力去制作优质的内容，而不是一味的搬运，让用户感兴趣的内容，是吸引他们的停留关注的关键点。 从TikTok平台角度上来讲，用户对一个视频内容进行点赞、评论、关注以及分享，这些交互行为的背后代表了用户对视频内容不同的兴趣。 以及和你的视频内容进行拍同款，账号详情页中的下载、评论、关注都是不同维度的指标。 而平台就会从上述提及的各个维度的指标进行综合，利用算法做成一个满意度指数，基于这个满意度的综合指数，会给用户选择出一个合适的内容组合进行推荐。 用户在这个产品上停留的时间越长则代表越满意，那只有用户对作品的喜爱上升到一定程度，才会持续停留在平台。 所以逻辑：定义满意度综合指数是通过公式组成变量给每个视频进行打分，按分数高低给候选排名高的视频优先推送给用户。 推荐系统目标：给目标用户找到他喜爱的视频内容。
还有通过在信息流中消费你的视频内容，通过你的头像进入你的主页，是否持续对你的账号进行内容消费。
还有一个重要的点需要提醒大家，用户对视频内容的交互产生的概率，会成为优先推荐的内容。
影响TikTok推荐算法的因素主要包括播放量，停留时间，完成率，重播率，点赞率，评论率，分享率。
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