01 tiktok內容偏好設置(獲得銷售線索的最佳途徑？)

TikTok 算法：它是如何工作

因此，如果想了解有關 TikTok 算法的一切，請留下來，我稍后會告訴有關它的一切……繼續閱讀。

TikTok 算法的工作原理

當 TikTok 開始流行并成為社交媒體熱潮時，人們對社交網絡如何分類內容完全沉默。

事實上，所有內容成功的人都提供了關于如何在 TikTok 上取得成功的建議和理論，但這都是猜測。

后來，TikTok 決定公開他們用于For You部分的內容分級。按優先順序解釋它重視哪些方面：

用戶互動

與大多數用戶一樣，TikTok 算法尋找用戶交互，因此，它顯示用戶要與之交互的帖子。

這就是為什么如果您經常與特定帳戶互動并看過其所有視頻，那么來自該帳戶的內容更有可能更頻繁地出現在ForYou部分。

TikTok 最重要的排名指標是視頻完成度。這意味著，如果用戶完整觀看視頻，則該視頻更有可能獲得更高的可見度。

這給了你一個提示，如果制作的視頻能夠讓觀眾的注意力一直持續到最后，那么提高知名度是一個關鍵點，因為它會出現在For You頁面上

影片資料

通過這種方式，我們會參考視頻描述、聲音或主題標簽等詳細信息。

你有沒有遇到過，在看到或尋找挑戰后，它一直出現在推薦部分？

帳戶或設備設置

用戶位置、語言偏好甚至設備類型等數據也會產生影響。但排在最后的是 TikTok 最不重要的內容分類。

這是影響每個用戶的For You頁面的三個原因，即根據他們的喜好和品味，該頁面的顯示方式不同。

如何自定義自己的 For You 頁面

如你所見，For You頁面不是隨機的，你可以自定義大部分視頻。

1. 選擇您最喜歡的類別

創建 TikTok 帳戶后，社交網絡本身會詢問你興趣是什么。通過為你選擇最喜歡的主題，TikTok 將嘗試向你展示你選擇的內容。

2. 自定義操作

TikTok 算法會從應用程序中執行的每個操作中學習。

因此，你的互動、你觀看到最后的視頻以及分享的視頻將定義帳戶的“為你”頁面的形成方式。

確實，你的提要不僅會受到影響，因為其他類型的內容也會出現，但大部分都會出現。

創建短視頻

在 TikTok 上，可以創建 15 到 60 秒的視頻。如果你適應只有 15 秒的短視頻，你的觀眾更有可能一次看到所有視頻，直到最后。

從一開始就創建吸引人的內容

處理視頻的開頭，前幾秒至關重要。通過這種方式，將從一開始就吸引觀眾并鼓勵他們完成視頻。

使用有吸引力的視頻標題

視頻標題是用戶訪問內容時首先看到的內容。可以使用的幾個詞對于在幾秒鐘內吸引用戶的注意力至關重要。

使用正確的主題標簽

主題標簽對于獲得可見性非常重要，最重要的是讓感興趣的用戶看到。

還可以使用 時尚 標簽，例如挑戰或趨勢。

加入趨勢或挑戰

與話題標簽一樣，聲音有助于在 TikTok 上獲得知名度并增加知名度。

正如我之前解釋過的，如果使用流行的聲音，該算法可以為你提供幫助。

現在你已經了解 TikTok 算法的工作原理，是時候開始著手制定你的內容了。

想了解TikTok數據平臺？

TikTok數據平臺是一種用于分析和管理TikTok廣告的工具，旨在幫助廣告主更好地了解其目標受眾，并制定更有效的營銷策略。以下是關于TikTok數據平臺的一些基本信息：

1. 數據收集：TikTok數據平臺可以收集有關用戶互動、觀看時長、轉化率等方面的數據，以便廣告主進行深入分析。

2. 受眾洞察：通過對用戶行為和興趣愛好等方面進行分析，TikTok數據平臺可以提供有關目標受眾特征和偏好的詳細信息。

3. 廣告優化：根據所收集到的數據，廣告主可以針對不同受眾群體制定不同的營銷策略，并實時調整投放效果以獲得最佳ROI。

4. 安全保障：作為一個安全可靠的數字媒體服務商，TikTok致力于確保所有用戶信息都得到嚴格保護，并遵守相關法規和政策要求。

需要注意的是，在使用任何數字營銷工具之前，請務必仔細閱讀相關條款及條件，并確保您已經完全理解并接受其中內容。同時還應該遵循誠信原則，在合法合規范圍內開展業務活動。

個性化推薦是什么？

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。

你在平臺上的每一次點擊、觀看時長、點贊、評論與轉發等都被量化了。之后，深度學習再根據這些數據設計出相關模型，用以預測同類用戶群體的喜好。

在算法的加持下，抖音做到了比你還要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此誕生。

個性化推薦存在的意義

通過上面這部分的介紹，想必大家應該知道個性化推薦是什么了。那么，個性化推薦算法存在的意義又是什么呢？

·提高效率

以YouTube為例，作為全球最大的視頻網站，YouTube每分鐘都有超過500小時時長的視頻被上傳（2018年的數據）。

簡單換算一下就是，一天會有超過720000小時時長的視頻被上傳。拋開運營成本不說，視頻網站最大的痛點就是，如何讓用戶查看到他感興趣的內容。

于是我們可以看見，YouTube針對視頻內容劃分了類別，同時用戶在注冊時也需要選擇感興趣的內容類別。

這樣一來，YouTube就可以針對用戶喜好進行推薦篩選了。

接下來的流程則和國內的視頻網站應用相差不大。

在推薦冷啟動階段，針對用戶的反饋（觀看時長、贊、評論與轉發等）來更加精準的判定用戶喜好什么類型的視頻，同時對視頻的標簽進行優化。

為了提高信息的推薦效率，視頻網站這時候就會引入個性化推薦，用以幫助用戶更快速地找到自己所需要的信息，從而讓用戶覺得這個網站對其有所幫助增加用戶的點擊率。

·加強留存率

與之相對的是抖音。

作為短視頻行業的老大，抖音還率先引入了實時學習機制，它可以通過用戶使用的數據快速提供反饋。

比如黑馬一直喜歡的是機車的視頻，但是某一天黑馬突然在萌寵類視頻上停留了較長的時間，那么這時候抖音就會根據這個改變快速推薦相似的視頻。

這一點，相信大家都深有體會。

另外，根據紐約時報發布的《TikTok是如何讓你上癮的》文章描述，Tik Tok內部的一份文件《TikTok Algo 101》曝光了抖音算法的推薦邏輯：

為了追求公司增加日活用戶的“終

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