tiktok賬號登陸次數過多(羅馬尼亞tiktok下載次數) 01

tiktok注冊好的賬號改頭像顯示編輯多次

tiktok注冊好的賬號改頭像顯示編輯多次的原因如下：

1、點贊關注的時候出現訪問太頻繁，網絡延遲導致系統處理數據不及時產生的。

2、注冊新賬戶的時候出現訪問太頻繁。解決方法是，快速點擊下一步“Next”按鈕，重新開機，重做一次手機Wei裝，再進TK里進行重試。

抖音換頭像說我編輯很多次什么意思

抖音頭像更換次數是沒有限制的，抖音當出現達到上限的提示，只能過段時間再來更換設置

這個是抖音官方設置的，太頻繁了也不行，只能等一會了用戶檢查上傳的頭像的問題重新上傳合適的圖片設置頭像即可

1、打開抖音app的我的界面，點擊編輯資料；2、在編輯個人資料界面，點擊頭像；3、選擇更換頭像的來源并選擇頭像；4、裁剪頭像并點擊確定即可

tiktok里tag瀏覽次數20億什么概念

tiktok里tag瀏覽次數20億是用戶活躍度十分可觀

TikTok是字節跳動旗下短視頻社交平臺，于2017年5月上線，愿景是“激發創造，帶來愉悅（InspireCreativityandBringJoy）”

tag是指一種標簽，也可以理解為是某種關鍵詞標記，Tag是一種隨心所欲的標簽，不受到原來分類的約束

求助，做TikTok的運營有什么方法嗎，學習一下？

做TikTok運營需要具備一定的內容創作和社交媒體管理能力，同時也需要了解TikTok的用戶需求，通過有效的數據分析和策略調整來提高賬號的曝光度和用戶粘性。以下是一些建議：

使用TK買粉絲創作優秀的內容。作為TikTok運營，最重要的是要創作優秀的內容，以吸引用戶，提高賬號的曝光度和用戶粘性。在創作內容時，可以結合用戶的口味、時事熱點和自己的特點，制作高質量的視頻或短片，盡量呈現出生活情趣和趣味性，增加用戶對你的關注和喜愛程度。

登陸分析平臺分析數據。分析數據可以幫助你更好地了解用戶的喜好和需求，進而優化自己的內容策略，制定更具針對性的運營策略。你可以通過TikTok官方提供的分析平臺，對關注人群的性別、地域、年齡、時間偏好等維度進行詳細分析，了解用戶細分群體的興趣愛好，以便制定針對性的內容策略。

用戶互動和社交。在TikTok上，用戶之間的互動和社交至關重要，在創作內容的同時要注重和粉絲的互動交流，增加用戶粘性和活躍度，提高賬號的影響力。

遵守平臺規則。TikTok平臺有著特定的使用規則和標準，作為運營需要遵守規則，保持良好的社交秩序，避免營銷行為太過明顯、發布垃圾信息、涉黃、暴力等違規內容，以免被封禁。

學習TikTok營銷策略。作為運營，需要不斷學習和優化TikTok的營銷策略。可以參考一些成功的案例和資訊，學習到一些對于運營對于提高賬號關注度、熱度等方面有價值的信息。此外，在行業一些專業網站、書籍、公開課等多渠道學習內容與營銷策略也是一個不錯的選擇。

總之，做好TikTok的運營需要積極使用TK買粉絲創作優秀的內容、運用數據分析和策略調整來提高賬號的曝光度和粘性、保持良好的社交秩序和遵守平臺規則等方面的努力和提升。

羅馬尼亞tiktok下載次數

羅馬尼亞tiktok下載次數是6

72億次

IT之家2023年1月16日消息，《福布斯》在最新文章中援引市場調查機構Apptopia公布的統計數據，報道了2022年全球應用下載量前十榜單

截止2022年12月31日，TikTok以6

72億次下載量位居榜首，而一款視頻編輯軟件CapCut以3

57億次位居第四

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“終極目標”，對提供給用戶的視頻內容流，Tik Tok選擇性地優化了兩大密切相關的指標：“留存率”——即用戶是否回訪——以及“訪問時長”。

“算法透明”的創始人紀堯姆·查斯洛特說：“這種系統意味著觀看時長才是重點。它的算法是為了讓人上癮，而不是給人們真正想要的東西。”

道理很簡單，用戶在APP中停留的時長越久，觀看到廣告的機會也就越多，平臺的綜合收益也就越大。

值得一提的是，文章提到的《TikTok Algo 101》是由抖音北京的工程團隊編撰，同時也得到了Tik Tok發言人希拉里·麥奎德的證實，她表示，這份文件旨在向非技術人員解釋抖音算法工作原理。

至于國內的抖音推薦機制是否和國際版的Tik Tok一致，這里黑馬就不做評判了。

不過，通過上面這兩個例子，我們可以在這里簡單總結一下：個性化推薦算法在APP中被應用，最主要的目的就是為了提高信息推送效率、加強用戶的留存率。

畢竟在互聯網時代，用戶留存率=錢。

常言道，“物極必反”。平臺通過這些手段將用戶留下來之后，就不會對用戶造成什么影響嗎？

這個問題，值得我們深入探討一下。

個性化推薦造成的后果

就黑馬個人而言的，體會最深刻的就是個性化推薦帶來的沖動消費和信息繭

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