TikTok推荐机制的三个阶段

TikTok平台推荐机制是视频审核、系统推荐、推荐分散、流量池规划、人工智能分发系统，平台将为每个工作提供流量池，无论大小，只要推荐视频工作审核，视频能够成为爆款，取决于流量池数据性能（播放、点赞、评论、转发）。 TikTok推荐机制通常分为三个阶段：

1.基本推荐 

在新发布的视频作品中，流量分发主要集中在附近的人和关注的人上面，然后用户标签和内容标签智能分发给少数用户，查看用户反馈。如果用户喜欢的比例更大，可能会进入第二轮叠加推荐。

2.叠加推荐 

新发布的视频将通过最后一轮智能分发将根据账户权重分发约100-500次。例如，转发10（例如），算法将判断流行内容、自动加权内容、叠加推荐100和转发100（例如），算法将继续叠加推荐 转发量达到1000叠加推荐到1万w，依次累推。当转发量达到一定水平时，将大数据算法与人工操作相结合。 

3.时间效应 

热度权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完成率；热量权重将根据时间选择新旧。 热门视频最多持续一周。除非大量用户模仿拍摄或使用商家的音乐，否则还需要稳定的内容更新机制和持续输出流行风格的能力。 这里强调，作为短视频创作者，不需要深入研究tiktok核心算法机制，但要理解逻辑。优化内容，引导用户观看视频，然后表扬、评论、转发，以获得更高的推荐。 

以上就是TikTok在推荐机制的三个阶段，商家们可以找到制作视频的方向。其实做视频的最终目的还是为了后期可以转化，没有转化说什么都是假的，大家在做的过程中一定要制定好正确的运营方案，明确自己产品需要选择的方向，才可以越走越远。

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常见问答(FQAS)

TikTok推荐机制如何工作?

TikTok推荐机制分为三个阶段:第一个阶段根据用户喜好快速推荐内容,第二阶段根据用户行为数据不断优化推荐,第三阶段通过人工智能算法推荐个性化内容。

第一个阶段是如何快速推荐内容的?

第一个阶段会根据用户初次下载时选择的兴趣标签,推荐与之相关的视频。同时也会推荐热门视频,让用户快速查看不同类型内容。

第二个阶段如何通过用户行为数据优化推荐?

第二个阶段会收集和分析用户观看、点赞、收藏等各种行为数据,不断优化每个用户的兴趣偏好模版,让推荐越来越准确,展现用户真正感兴趣的内容。