TikTok 的推送规则是怎样的 TikTok 的流量推荐机制如何 TikTok 的流量池算法是怎样的 视频进入小流量池 刚发布的视频会被分配到一个包含 100 到 500 播放量的小流量池 根据互动行为决定推送 TikTok 会观察点赞 评论 转发等互动行为 如果表现良好 如点赞率和完播率高 就会推送到更大的流量池 范围在 1000 到 3000 之间 如此持续推进 可能成为全球热门 视频有机会进入更高级别的流量池 甚至有可能在全球范围内成为热门 TikTok 如何通过用户兴趣算法进行个性化推荐 综合多方面信息构建兴趣模型 算法会综合观看历史 点赞 评论 分享行为以及个人资料等信息来构建详细的兴趣模型 依据兴趣模型推送内容 根据兴趣模型从海量视频库中挑选最可能吸引用户的内容推送到首页 实现精准推荐 这使得用户每次打开 TikTok 都能刷到自己喜欢的内容 TikTok 的热门标签算法是如何运作的 基于全局用户偏好 该算法基于全局的用户偏好和行为趋势来工作 及时推送热门话题 能及时发现并推送用户关注的热门话题 如热门标签兴起时 即使之前未参与也会推荐相关优质内容 让用户紧跟潮流 使用户能够紧跟潮流 不错过任何一个热点话题 TikTok 的流量推荐机制中的基础推荐是怎样的 面向特定用户和智能分发 新发布的视频首先面向附近和关注的用户 以及通过用户标签和内容标签智能分发给少数用户 决定视频命运 这个阶段是视频能否进入下一轮推荐的关键 用户反馈起决定作用 基础但重要 是流量推荐机制的重要起始环节 TikTok 的叠加推荐阶段是怎样的 基于基础推荐表现 如果视频在基础推荐阶段表现优异 如点赞 评论 转发量高 就会进入叠加推荐阶段 根据账户权重和互动数据 会根据账户权重和互动数据获得更多次曝光机会 且每次叠加推荐会根据表现动态调整 曝光量可能呈指数级增长 如果持续受用户喜爱 曝光量会大幅增加