tiktok用戶推薦

她是國際版抖音TikTok上第一網紅 粉絲數有1.2億 也是TikTok上唯一一個有上億粉絲的賬號 她早期發佈的主要是熱門歌曲的對口型假唱視頻 後來開始發佈熱門歌曲的舞蹈視頻 現在大部分是自己的SOLO和一些生活視頻 每個視頻的播放量都有數千萬 高顏值天然美女+魔鬼身材+專業舞蹈能力 再結合熱門歌曲和搞笑天賦 刷到她視頻時 會讓人不由自主地點個關注 甚至有想把她視頻都看一遍的衝動

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一、TikTok粉絲數冠軍之爭 有人知道現在在TikTok上粉絲量最多的網紅是誰嗎？ 在今年6月23日之前，Charli D'Amelio是當之無愧的斷層冠軍！無論是2021年的年度收入還是粉絲數量，對於大多數人來說都是天文數字！

作爲一個短視頻平臺，Tiktok與國內的抖音、快手一樣都有着一套自己的算法 TikTok 算法是一種推薦系統，可確定哪些視頻將出現在您的 For you 推薦頁面上。
而作爲Tiktok小白的你，瞭解Tiktok的算法則無異於釜底抽薪 就像讓你坐上直通Tiktok運行底層邏輯的高鐵 掌握了Tiktok推薦視頻的算法，何愁視頻播放量不破萬？ 下面本文將具體闡述 TikTok 算法的原理以及主要影響因素，同時也爲你帶來4 個關於打造爆款視頻的小技巧 一、TikTok 算法的原理TikTok 的算法的設立主要考慮了四個主要目標：用戶價值、長期用戶價值、創作者價值和平臺價值，最終極目標則是通過提高用戶留存率和用戶每次打開 TikTok 所花費的總時間來增加每日活躍用戶。
根據一份官方文件《TikTok算法101》顯示，TikTok 在推薦視頻時，會根據視頻獲得的點贊數量、評論數、視頻的播放時間以及觀看者是否播放了視頻四個維度爲每個視頻評分，具體的計算公式爲： Plike×Vlike + Pcomment×Vcomment + Eplaytime×Vplaytime + Pplay×Vplay 推薦系統會根據這個公式給所有視頻打分，並將得分最高的視頻優先推送給用戶。
此外，改文件還顯示“創作者變現”也是 TikTok 的目標之一，這表明 TikTok 可能會在一定程度上偏愛有利可圖的視頻，而不僅僅考慮其娛樂性。
二、影響Tiktok算法的具體因素 1、用戶交互 熟悉Instagram的人可能會驚訝的發現，TikTok 算法與 Instagram 算法非常相似，二者都會查看用戶在平臺上的行爲以瞭解其偏好。
具體而言，用戶交互主要會考慮以下 8 個關鍵數據指標： 用戶喜歡的視頻、用戶分享的視頻、用戶關注的帳戶、用戶創建的內容、用戶發表的評論、用戶添加到收藏夾的視頻、用戶隱藏的創作者、用戶標記爲“不感興趣”的視頻 爲了進一步縮小用戶的興趣範圍，TikTok 還會考慮其觀看了多少視頻，此外，用戶完整觀看過的視頻是重要的用戶興趣指標，這意味着它在 TikTok 算法中的權重較大。
此外，該算法還偏向於用戶經常與之互動的創作者，而不是用戶雖然關注但零互動的創作者。
2、視頻信息 除了用戶的活動之外，TikTok 還會考慮視頻信息以識別主題，然後評估用戶感興趣的主題。
它通常會考慮以下 3 個視頻的詳細信息：標題、Hashtag（標籤）、聲音 3、設備和賬戶設置 使用過Tiktok的用戶都會驚訝的發現，不同語言會使得Tiktok給你推薦不同國家的視頻。
這主要是因爲TikTok 還會考慮用戶使用的設備和帳戶設置，這些因素主要用於數據跟蹤以優化應用性能，而不是作爲內容推薦的指標。
TikTok 考慮的關於設備和帳戶設置的因素主要是：設備類型、國家設定、語言首選項 4、TikTok 算法不會推薦的內容 爲了不斷優化用戶體驗，TikTok 將某些內容排除在用戶的 For You 推薦頁面上，以確保用戶不會繼續看到相同的視頻或明確表示不感興趣的視頻。
TikTok 算法不會推薦的視頻類型如下： 用戶已經看過的內容、垃圾內容、重複內容、用戶標記爲“不感興趣”的內容、存在有害信息或令人不安的內容 三、破解算法的小妙招 1、製作短小精悍的視頻 TikTok 算法有很大的比重是關注用戶是否完整觀看視頻，所以爲了提高視頻完播率，需要將視頻的內容和時長儘可能精簡和縮短。
所以可以嘗試在完整表現內容和創意的前提下，嘗試將視頻保持在15 到 20 秒之間，使視頻的內容更有力且直截了當。
2、給視頻加上熱門的 HashtagHashtag 是 TikTok 算法推薦視頻的重要指標。
任何觀看或創建帶有特定 Hashtag 的視頻的用戶將來更有可能看到使用該 Hashtag 的視頻，因此，使用 Hashtag 可以讓視頻更有可能出現在目標用戶的 For You 頁面上。
因此在 TikTok 視頻中使用熱門 Hashtag是提高其出現在相關用戶的 For You 推薦頁面上的頻率的好方法。
3、使用當下比較火的效果和音樂 有官方統計顯示，當品牌在視頻中使用了 TikTok 用戶喜歡的歌曲時，68% 的 TikTok 用戶會更好地記住一個品牌。
此外，58% 的人感覺與品牌的聯繫更緊密，而 62% 的人更想了解品牌。
所以流行的效果和音樂可以爲視頻帶來更多的流量。
更加錦上添花的是每當用戶喜歡某個視頻時，TikTok 算法就會向用戶推薦使用相同音樂或效果的其他視頻。
4、一定要抓住觀衆的黃金三秒！ 由於完播率是一個重要的用戶興趣指標，因此 TikTok 通常偏愛易於消化、適合洗腦循環播放以及迎合注意力持續時間短的用戶的視頻。
官方統計數據顯示，在所有點擊率最高的 TikTok 競價廣告中，近 63% 的廣告在前 3 秒內突出其關鍵信息或產品，打開帶有強烈情感（例如驚訝）的 TikTok 視頻會比以中性表達開頭的內容帶來 1.7 倍的提升。
因此，在視頻最初的 3 秒鐘內立即吸引觀衆十分重要。
瞭解平臺算法是打造 TikTok 爆款視頻的前提，算法可以幫助我們根據平臺的特徵採取對應的運營手段。
希望瞭解了算法的你讀懂了Tiktok的底層邏輯，讓自己的視頻播放量更上一層樓！

我是章餘Zanyu，一個專注TikTok跨境領域深耕的懶社長~ 關注公衆號“龍傘樹營銷研習社” 與其他社媒平臺相比，TikTok的魅力在於“接地氣”。
而這樣的特質也直接影響到品牌定位，品牌在Instagram、Facebook等社媒投放廣告更傾向於通過拿捏品牌定位，製作高水準的精良內容擡“B格”，而如今的用戶已經不再垂涎“高大上”所帶來的“盛名”，正是這種風格上的差異使得TikTokUP主與粉絲之間羈絆不同於尋常。
TikTok在吸粉的康莊大道上一騎絕塵，如同當年稚嫩的扎克伯格挖走谷歌全球在線銷售和運營副總裁正式開啓社媒瘋狂掘金那般，TikTok正以新人的姿態，重走Facebook當年的“老路”，而如今在這場盛宴中歡呼高歌的，不僅僅是資本，還有始於微時的一衆“草根”。
爲什麼是TikTok？ TikTok與Twitter和Instagram等社媒有許多相似之處，但TikTok使用獨特的算法，給予每個視頻相對公平的曝光機會，正是算法上的反其道而行之，使得TikTok在短短2年時間內搜刮後兩者大批用戶。
TikTok與其他社交媒體平臺，特別是Facebook和Instagram的最大區別是，後者的首頁推薦主要由用戶好友、抓取通訊錄信息推薦可能認識的人以關注組成。
TikTok反其道而行之，不以用戶的周邊人脈出發，推薦的內容基本上可以說是毫不相干。
TikTok此舉的目的是延長用戶的使用時長，比起Facebook、Twitter鞏固原有社交圈之後再做裂變的玩法，TikTok明顯是憑着藝高膽大在圈粉征程上殺出了一條“血路”。
TikToker還能在簡歷中添加“自報家門”的外鏈，正是營銷層面純熟的思維，使得TikTok成爲“能人志士”蜂擁的創作熱土。
另外，TikTok用戶年齡大多集中在10-29歲，從年齡結構也不難定位內容的製作方向，Z世代聲名在外的“暴發戶”屬性成爲諸多產品刻畫用戶畫像時的原型，平臺無論大小首要捕捉的就是Z世代消費者，而作爲主打病毒式裂變的（營銷）內容的TikTok，就是Z世代的“人民廣場”。
TikTok的營銷思路·“裂變式”營銷套路儘管外媒曾報道過TikTok有意向YouTube靠攏開發長視頻頻道，但短視頻的主場優勢想必是難以割捨的。
TikTok是一個基於視頻的社交媒體平臺，品牌、創作者和有影響力的人可以在這裏表達他們的個性並推動品牌知名度。
TikTok使用非常規的算法爲用戶推薦視頻，這樣操作的目的之一，是“雨露均沾”，即讓創作者感受到作品的價值，也爲平臺累積創造素材。
TikTok沒有公開其算法的內容，UP主們對什麼樣的視頻能火已經心知肚明，該算法會對視頻的再生次數、完播率、分享次數、評論數以及點贊數，給視頻分配“積分”。
視頻的“積分”越多，受歡迎程度越高。
用戶在打開程序時都會自動跳轉至推薦頁面，而這些內容的“生死存亡”掌握在用戶的指尖。
例如，系統將這個視頻推薦給10位用戶，如果他們選擇與UP主進行積極的互動（包括但不限於觀看、重播、評論、點贊、分享），那麼這個視頻將被系統自動推薦給100人，而這100位用戶的態度將決定視頻是否能“晉級”到下一考覈以被系統再次主動推薦，以此類推。
獨立站賣家SendAFriend表示，公司能在2年時間裏把銷售額做到500萬美元，TikTok裂變式的營銷機制的功不可沒。
·定位受衆定位目標消費羣主要需參考以下幾點：年齡、性別、興趣、職業、情感狀態、收入、消費意識、常用網址，但因爲TikTok的受衆整體偏年輕化，受衆的定位不必做過多的細分。
我是章餘Zanyu，龍傘樹研習社社長，一個專注於短視頻行業深耕的研習社，每天分享TikTok知識彙總~ 關注公衆號“龍傘樹營銷研習社” 龍傘樹營銷研習社 mp.weixin.qq.com/s/peMG3DIFWMSQKX-jL_mVoA