TikTok算法怎样应用于电商平台？
Tk 算法与营销的深度解析
Tk 作为 2020 年增长最为迅猛的社交媒体应用，有着独特的魅力和价值。本文将全面深入地探讨 Tk 的算法以及营销人员应如何利用其特点来实现更好的广告投放效果。
Tk 的惊人发展在最近几个月吸引了众多有影响力的人物、品牌和广告商，他们都期望借助该应用的高参与度和病毒式传播优势。与其他社交媒体平台相比，Tk 具有一些独特之处，尤其是在体现创作者和品牌新内容方面。
一、Tk 算法的本质
Tk 算法本质上是一个推荐系统，会权衡包括用户交互、视频信息以及设备和账户设置等兴趣和不喜欢因素。按照 Tk 的说法，其算法是“旨在帮助人们拥有更个性化体验的推荐系统”。和大多数推荐系统一样，Tk 的算法依据用户喜好运行，这些喜好被解读为信号或因素。虽然 Tk 并未完整披露影响算法的因素列表，但明确分享和解释了三个主要因素：
用户交互方面，涵盖了点赞视频、视频分享、观看视频所花时间、关注账户、发表评论以及创建内容等操作；视频信息包含字幕、声音和主题标签等与视频内容相关的细节；设备和帐户设置包括语言偏好、国家/地区设置和设备类型等，不过 Tk 表示这些因素权重较小。同时，Tk 明确某些因素更为重要，比如具有高完成率和平均观看时间的视频会对性能产生显著影响。
二、Tk 算法的工作流程
Tk 的算法可以从四个主要阶段来理解。在第一阶段，新内容会根据内容分析、主题标签和账户关注者数量确定，提供给少量受众进行测试；第二阶段测试受众稍多，且这些受众的个人资料与优先参与第一阶段内容的相似；第三阶段观众人数大幅增加，视频在更多用户的“关注页面”中出现且排名较高；第四阶段视频获得热播，向最广泛的受众和用户投放。在每个阶段，Tk 的算法都会考虑点赞、分享、评论、完成观看以及重播率/循环等因素。此外，Tk 澄清了来自大关注者账户的视频虽会有更多观看次数，但关注者数量和账户以往表现并非推荐系统的直接因素。
三、Tk 决定展示内容的方式
为启动算法，Tk 要求新用户选择感兴趣的类别或主题，包括食品与饮料、运动、表演技巧等众多方面。若未选择，Tk 将根据流行视频提要开始构建算法，用户的喜欢、评论、重播以及对主题标签、声音、效果和趋势主题的探索等会进一步形成连续推荐。用户也可通过长按特定视频并点击“不感兴趣”来表达偏好。同时，Tk 为打击重复内容和促进多样性，会限制重复内容并定期提供不相关且更多样化的内容。
四、营销人员和网红应了解的要点
Tk 吸引营销商和创作者的原因众多，其算法使内容的流行在很大程度上独立于账户支持者，这与其他社交媒体平台如 Instagram 有所不同。Instagram 等平台会优先考虑来自朋友或关注账户的内容，而 Tk 的算法更注重处理未关注账户的内容。在顶级社交媒体应用中，Tk 强调发现，其主页就是发现页面，而其他多数应用的主页主要是已关注账户的帖子或新闻。精明的品牌和广告商已注意到这些特点，并迅速在 Tk 上建立品牌渠道，或与各种 Tk 网红合作，利用算法开发更多营销和参与机会。
