TIKTOK的推送机制是什么？

刷Tiktok官网，发现 TikTok 官网上竟然更新了一篇关于 foryou 推荐机制的详细解读文章，里面非常详尽地说明了推荐算法和原理，希望对大家运营获得更好的数据有帮助~

关于推荐系统的基础知识

推荐系统就在我们身边。它们为我们每天使用和喜爱的许多服务提供了动力。从购物到流媒体再到搜索引擎，推荐系统旨在帮助人们获得更加个性化的体验。

一般来说，这些系统在考虑到用户通过与应用的互动（如发布评论或关注账户）所表达的偏好后，会推荐内容。这些信号可以帮助推荐系统衡量你喜欢的内容以及你希望跳过的内容。

一、Tiktok的流量推送步骤？

关于流量推送主要分为以下几个步骤：
1、视频审核
一般是通过提前设置好的人工智能模型来识别视频画面和关键词，它主要有两个关键作用：
①审核作品、文案中是否存在违规行为，如果疑似存在，就会被机器拦截，通过飘黄、标红等提示人工注意。
②通过抽取视频中的画面、关键帧，与TikTok大数据库中已存在的海量作品进行匹配，内容重复的作品进行低流量推荐，或者降权推荐（仅粉丝可见、仅自己可见）。
人工审核：主要集中在3个板块，视频标题、封面截图和视频关键帧。
人工审核是通过机器审核筛选出来疑似违规的作品，这些违规的作用则需要人工逐个详细审核，如果确定违规，将根据违规账号进行删除视频、降权通告、封禁账号等处罚。

二、影响 “ForYou” 的因素有哪些？

在 TikTok 上，For You 流反映了每个用户的独特偏好。系统会根据各种因素对视频进行排名推荐 — 从你作为新用户所表达的兴趣开始，并根据你表示不感兴趣的内容进行调整 — 形成你的个性化 For You 流。（这就是我们说的新号打标签）

推荐是基于一些因素的，包括：

用户互动，比如你喜欢或分享的视频，你关注的账户，你发布的评论，以及你创建的内容。（即使是评论也会被推荐系统作为参考）

视频信息，其中可能包括标题、声音和标签等细节。（发布视频时，标题、音乐和标签都要选好，影响推荐）

设备和账户设置，如你的语言偏好、国家设置和设备类型。这些因素被包括在内，以确保系统的性能得到优化，但相对于我们衡量的其他数据点，它们在推荐系统中的权重较低，因为用户不会主动将这些因素表达为个人偏好。（以上的点需要设置，但是影响推荐的权重较低）

所有这些因素都由我们的推荐系统处理，并根据它们对用户的价值进行加权（是加权算法，有不同的权重）。一个强的兴趣指标，比如用户是否从头到尾看完一个较长的视频（所以完播率是非常重要，尽量不要太长的视频，甚至片尾引导也尽量短或者去掉），会比一个弱的指标获得更大的权重，比如视频的观看者和创作者是否都在同一个国家（地区因素权重低）。然后对视频进行排名，以确定用户对某一内容感兴趣的可能性，并传递给每个独特的 For You feed。

虽然如果一个视频是由一个拥有更多粉丝的账号发布的，那么该账号就有可能获得更多的浏览量（这些量不是 ForYou 的量，是粉丝的量），因为该账号已经建立了更大的粉丝基础，但粉丝数和该账号之前是否有表现出色的视频都不是推荐系统的直接因素（所以粉丝数高不代表发的视频就一定推荐多）。

三、改善 For You 推荐？

开发和维护 TikTok 的推荐系统是一个持续的过程，因为我们根据用户的反馈、研究和数据，努力完善准确性、调整模型，并重新评估有助于推荐的因素和权重。我们致力于进一步的研究和投资，因为我们致力于建立更多的保护措施，以防止可能影响任何推荐系统的参与偏差。

这项工作涉及许多团队 — 包括产品、安全和安保 — 他们的工作有助于提高推荐系统的相关性，以及推荐你更可能喜欢的内容和类别的准确性。

最终，你的 For You 流是由你的反馈来驱动的：该系统旨在不断改进、纠正，并从你对平台的参与中学习，以产生个性化的推荐，我们希望每次刷新你的 For You feed 时，都能激发你的创造力并带来快乐。

四、TikTok的三大核心算法？

（1）去中心化算法
去中心化的算法其实就是为了避免流量被垄断，无论你的粉丝再多，你的作品也不会被全量粉丝所看到，除非是粉丝进入你的主页观看。
（2）穿插热门算法
这里面其实是根据用户标签或者属性来进行推荐的。
比如刚注册的新用户，一定会更多的给你推荐高点赞的内容，这个阶段的目的是留住新用户
接下来才是不同维度给你推送内容，否则内容太单调了。
（3）流量池赛马算法
赛马的核心就是表现越好，给到的流量越多，这也是TikTok的流量池的逻辑。
作品表现越好，就给你更广阔的空间去竞争，同时也是上热门的大好机会。