TikTok的流量分布与推荐机制究竟如何？
关于如何养成个性化“For You”的深度解析
在众多推荐系统中，Tik Tok 的系统推荐机制“For You”主要依据用户的输入记录，如观看历史等数据来确定内容。用户对视频的喜爱、分享、关注、评论以及自身发布的视频等，都能帮助 Tk 了解用户兴趣。下面详细阐述如何养成专属的个性化“For You”。
起始阶段
当刚开始使用 Tik Tok 时，可能还不清楚自己喜欢什么。但“For You”会根据与早期视频集的互动开始打磨推荐。打造新号时可选择自己的方向，此时的点赞、评论和重播等第一组操作将启动早期推荐，因为系统开始更多了解你的内容口味，这就需要进行养号和打标签。
寻找兴趣内容
每一次新的互动都有助于系统了解兴趣并推荐内容，所以有目的性计划性地使用和享受应用是养成“For You”流的最佳方式。随着时间推移，“For You”流会越来越多地呈现与兴趣相关的推荐。关注新账户等行为也会完善推荐，探索“发现”标签上的各种元素也是如此，每个与内容相关的交互都有影响。但如果已确定方向，就应专注该方向相关内容，避免内容过于混杂而使推荐扁平化。
减少不感兴趣内容
Tk 有众多不同兴趣和观点的创作者，有时会遇到不太符合口味的视频。可长按视频添加收藏夹，也可长按后点击“不感兴趣”来表示态度。还可隐藏特定创作者或某种声音制作的视频，或报告不符合准则的视频，这些操作有助于个性化推荐。
应对推荐引擎挑战
推荐引擎固有挑战之一是可能限制体验，即所谓“过滤泡沫”，通过优化个性化和相关性可能导致视频流同质化。
中断重复模式
为保持“For You”流有趣和多样化，推荐系统会将不同类型内容与已知喜欢的内容穿插，不会连续显示相同声音或同一创作者的视频，也不推荐重复内容。要避免剪辑二次创作重复而无推荐，需做好剪辑避免排重，看过或被认为是垃圾的内容不会被推荐到“For You”，但好的内容会因其他兴趣相投用户好评而被更多推荐，所以要尽可能制作优质视频提高曝光率。
多样化推荐
多样性是维持社区繁荣的关键，能使 Tik Tok 各角落更紧密。有时可能在信息源中遇到与兴趣无关或已积累大量赞的视频，这是推荐的重要组成部分，能带入多样化视频，提供更多偶然发现新内容类别、新创作者和新观点的机会。通过不时提供不同视频，系统也能更好了解受欢迎内容，从而为其他用户提供良好体验，最终目标是在推荐相关内容的同时帮助找到平衡。
保障观看体验
推荐系统在设计时也考虑安全因素。如审核中发现某些内容可能令人震惊或不符合推荐条件，以及刚上传或正在审核、寻求人为增加流量等垃圾内容可能无资格被推荐。发布视频不可着急人为增加流量，以免被系统审核出而错失进入“For You”的机会。
改善推荐
开发和维护 Tik Tok 的推荐系统是持续过程，涉及众多团队工作以提高相关性和准确性。最终“For You”流由反馈驱动，目前要按上述要点注意，提高准确性和针对性，避免被系统审核压制。技术层面问题则交给 APP 设计者优化。
