01 tiktok登錄最大次數(如何做好app線下推廣如何做好app線下推廣)

TikTok為什么會0播放？怎么解決？

這是每一位新人任一道必過的坎

很多剛入門的小伙伴都會遇到一個普遍的問題，就是零播放，就像下面這張圖一樣，唯一一個播放還是自己用另一個號進去點的，很難受。

那么我來幫大家分析一下視頻零播放的原因，并給出一定的解決方法。

導致0播放的原因主要有以下五個方面：

1、硬件環境問題

2、軟件環境問題

3、視頻內容問題

4、視頻查重問題

5、審核延遲問題

下面按照順序給大家一一講解

01

硬件環境問題

硬件簡單來講，就是手機問題。

我們首先檢查手機有沒有拔出SIM卡，然后檢查手機有沒有殘留運營商信息，因為TikTok就是讀取運營商信息來限制國內用戶的，如果不知道怎么看直接刷機最穩妥。沒有什么事是刷機解決不了的，譬如for you 黑屏 刷機就能解決。

同時隨著TikTok軟件的更新，有些手機的型號也會受到影響，例如iPhone6這一型號手機的有很多人被限流，有40%都遇到了無法破0的問題，這時便應該及時更換手機。

02

軟件環境問題

軟件環境問題主要涉及到的參數有以下幾個：

IP地址

DNS

系統語言

系統時間

iPhone手機的廣告追蹤

IP地址定位在海外是使用TikTok的基礎條件，否則將無法正常使用TikTok，那么具體怎么查看IP定位到了那個國家或者地區，主要看自己的V買的目標在哪，例如你是想做洛杉磯，那么就要把IP定位在洛杉磯。

特別需要注意的是，定位好一個IP后不要隨機更換位置，否則被系統檢測到賬戶一直跳來跳去就會被打上標簽，賬號一旦被打上標簽，就算后期環境運營的再好，也是無法破0的。

這里就要強調下公共IP和動態IP了。

有的小伙伴為了方便買了現成的公共IP有很多線路那種。

那種就是很多人在用，也不包括里面有人在TikTok，如果有一個違規這個IP里所有人都會受牽連。

還有動態IP就是你每次登錄的IP都不同，一般偶爾一下沒事經常換官方就會檢測到。

什么是動態IP這里的朋友可以打開 whoer.買粉絲 查看

你可以先查看我的IP：這里的這一串IP記錄起來，然后關掉小火箭，然后半小時后在打開小火箭，在打開whoer看下IP有沒有變化來判斷是不是動態IP

與此同時DNS和系統語言也要與IP地址國家地區保持一致，例如做洛杉磯地區的賬號，那么系統語言就應該改成英語，如果是做日本區的，語言大家懂得改成什么。

還有就是系統時間的要求上做到與國家一致，根據IP定位的城市來選，最好手動設置，因為有些國家不同城市的時區都有所不同，例如:美國就是橫跨了，西五區至西十區。

上述條件是否滿足可以用whoer.買粉絲這個網站來進行檢測。

下面這一條是針對IOS用戶無法用網站檢測的，很多小伙伴會漏掉，如果是蘋果手機的用戶，那么一定要在 通用→隱私→廣告中， IOS14以下的版本需要把 限制廣告追蹤打開 ， IOS14以上的版本，則需要把 個性化廣告 關閉。

當然，除了這幾個指標外，還存在節點污染問題，有些IP節點被人使用太多，仍然會被檢測異常導致0播放，那么此時就應該重啟一個IP來進行起號。

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視頻內容問題

視頻在發布的時候，TikTok首先會對它進行機器審核，如果視頻質量太差，模糊不清，滿屏幕的像素點，則會導致機器審核無法通過這個視頻，必然的就會出現0播放。

有些視頻模糊不清，很大原因就是你在解析視頻的時候視頻被壓縮了，或者在傳輸視頻的時候被壓縮，從而導致畫質降低，這個時候我們就需要掌握無損解析技術和無損傳輸視頻的方法。無損解析這個就可以看看一些解析視頻的工具，是不是有無壓縮解析的，無損互傳視頻的辦法就很多了，例如蘋果手機可以隔空投送或者用愛思助手，或者電腦和手機數據線連接導入，安卓和安卓可以QQ面對面快傳。

這里我像大家推薦一個Windows、Mac、安卓、iOS之間的無縫互傳的網站。

snapdrop.買粉絲這個工具可以實現Windows、Mac、安卓、iOS之間的無縫互傳，前提只有一個：設備連接的是同一個網絡，并在各自的瀏覽器輸入以上買粉絲即可 界面簡單易用 手機鎖屏也不影響傳輸 我還嘗試過手機B連手機A的熱點，也可以實現傳送 像我們幾十兆的這種短視頻，都是妙傳 使用幾天來一直比較穩定，特此推薦給大家。

在視頻內容上，有時會因為視頻類目的問題導致0播放，例如視頻類目過于枯燥，視頻內容毫無波動，不符合TikTok短視頻的邏輯，這樣便會有很大概率導致TikTok完全不給視頻進行推送。

04

視頻查重問題

視頻查重的問題也是0播放中非常常見的問題，也是大概率出現的問題。造成視頻查重的主要原因有兩個，一個是剪輯的手法不夠深度，另一個是視頻被搬運的次數過多。

這里提到的視頻剪輯深度需要簡單的說明一下，不是簡單的加濾鏡 加蒙版 就好了，因為視頻濾鏡蒙版過多就會遇到第三點視頻的質量變差，我們一般運用的剪輯手法：鏡像翻轉、抽幀插針、掐頭去尾、加蒙版、加濾鏡、變速、放大縮小、加文案、改變音樂 等等很多種。但是我們一般用3/4種的處理手法就行了。太多會導致視頻觀感嚴重下降。

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審核延遲問題

在某些時間段，會因為某些原因事物對某一類的視頻素材審核進行嚴格監控，例如前段時間美國白人Policeman和黑人小伙的事件，不斷發酵之后，便導致相關視頻審核時間變長，所以這個時候就需要耐心等待。

這里可以給大家一個標準，一般正常有權重的號在發布視頻的5小時內都會有播放量，如果遇到審核延遲的問題，最多可以等到12小時，如果12小時依舊0播放，那么建議直接重新起號，節約寶貴的時間。

06

合拍破0法

綜合上面的幾點，可以看出導致0播放的原因非常的多，但是并不會有人告訴你問題出在那里，所以我們需要用到一些方法對問題進行一個一個的排除。

具體方法如下：

打開TikTok的搜索界面，找一個熱門視頻，這個熱門視頻需要具備以下幾個條件：

1、藍V認證

2、5M粉絲以上

3、真人IP

4、12小時以內發布的新視頻

找到一個這樣的視頻之后，點分享→合拍，隨便拍一些內容，發布即可。

操作完后，觀察6-12小時，看是否突破0播放，如果突破，則環境沒有問題，如果仍然無法破0，則需要仔細檢查自己的環境。

APP的個性化推薦是否真的會監聽用戶的隱私呢？

如果不是因為算法的存在，我們的社會絕不會進步得如此之快。

3月1日，隨著《互聯網信息服務算法推薦管理規定》的實施，各大APP均被強制要求在顯眼的位置設置“關閉個性化算法推薦”按鈕。

在不少用戶眼中，關閉APP的個性化推薦甚至等同于關閉APP的廣告、關閉APP的監聽。有一說一，雖然很多互聯網公司做的APP確實不咋好，但是這個謠言是真的有點危言聳聽。

就說一句話，如果APP真的在后臺無時無刻的監聽，那么你的手機電量根本受不了。

個性化推薦是什么？

既然APP沒有在后天監聽我們，那么，為什么APP總是能知道我們想要什么呢？這就離不開個性化推薦（也被稱為個性化營銷）了。

·何為個性化推薦？

簡單說就是，APP（網頁同理）基于營銷目的，在你使用APP過程中，APP會根據你填寫的資料、你在APP上的頁面停留時長、你對相關事物的興趣等綜合因素，對你進行個性化的營銷推送。

當下的互聯網環境，為了拿到你的訪問記錄，甭管我們是打開APP還是登錄網頁，背后都有無數的跟蹤器在默默分析著你的喜好。

在主流應用中，甭管是日活上億的買粉絲、抖音，還是淘寶、小紅書這些APP，他們統統都在使用個性化推薦。可以說，個性化推送在當今社會，極為常見。

那么，這一套系統到底是怎樣運作的呢？

·數據采集

對于“個性化推薦”我們可以這樣理解：“個性化推薦”=“個性化”+“推薦”。在這個公式中，“個性化”是“個性化推薦”的前提，而“個性化”前提則是海量數據做支撐。

（淘寶個性化推薦需要收集的數據）

可以這么說，沒有足夠的數據，就不會存在個性化推送。因此，有不少公司都走上了數據采集這條路子。

良心一點的公司，他會基于正常渠道獲取到的用戶數據，給用戶打上一些正常的標簽。但這些渠道的數據，通常不怎么值錢，也無法對個性化推薦起到有效的幫助。

于是，野路子的玩法就誕生了。

就比如在APP內嵌入SDK直接采集隱私信息。違不違規無所謂，對他們來說，把用戶數據拿到手才是硬道理。

雖然很過分，但在黑馬看來，這種已經算是“相對良心”。

因為在它之上，還有公司直接從流量源頭出發，從發卡的運營商渠道直接非法收集用戶的個人信息。就比如下面這家公司——瑞智華勝。

它通過競標以合作提供營銷服務的方式取得運營商遠程登陸權限，接著在運營商系統上裝上能采集用戶Cookie信息的木馬和插件，達到清洗、采集用戶Cookie還有訪問記錄等目的。

要知道，獲取到一個人的Cookie，就意味著我們無需再次輸入賬號密碼，就可以登錄他的賬號，從而獲取他的購物、社交、開房記錄等敏感內容。

說難聽點就是，這家公司獲取到你的Cookie信息之后，你在他們面前就幾乎沒有秘密了。

說實話，這種采集程度前所未有，其離譜程度更是超乎想象。不過這也恰恰說明了數據采集在個性化推薦中的重要性。

·推薦算法

說完了數據采集，我們再來聊聊“推薦”。

“推薦”的核心就在于怎樣從海量的產品中，找出你最有可能感興趣的那些。這時候，APP之前通過各種渠道采集到的數據就起到了作用。

不過想要進行高效的推薦我們還得引入推薦算法。因為我們采集到的數據實在是太多了，只有算法的加持才可以簡化這個推薦過程。

通常情況下，開發者會用到協同過濾推薦算法。

它主要通過對用戶歷史行為數據的分析發現用戶的偏好，然后再基于不同的偏好對用戶進行群體劃分，之后再對同類用戶推薦相同的商品。

比如黑馬和36最近在看摩托，雖然是兩個賬號，但是因為黑馬和36的喜好和消費一致，那么這時候系統就會給黑馬和36推薦相同的產品。

上面黑馬也說了，協同過濾推薦算法比較簡單，所以大家都在用。這也就導致一種情況，你有我有大家有，那不就是約等于沒有嘛。

于是，聰明的開發者又開始引入了深度學習。

在深度學習的加持下，推薦算法如虎添翼。

比如字節跳動旗下的抖音。

你

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