抖音是根据喜好推荐吗？算法是什么？

如果你在抖音平台上看一些视频，一定有人发现，当你喜欢某个视频时，你会推送同类型的视频。那么抖音平台是按照你的个人喜好来推的吗？

在抖音的后台系统里，应该有非常详细的人群画像分类汇总，你会根据自己的喜好、停留时间、赞的类型来判断自己喜欢什么样的视频和人；

比如我看一个宠物视频，喜欢的评论多，停留时间长。如果我多看几遍，以后可能会给你推荐更多。美女唱歌跳舞的比较多，所以很有可能以后我会推荐更多的美女唱歌跳舞的视频。

那么好友推荐就像上面的算法一样，根据喜好把同类型的人匹配给每个人，让每个人在平台上找到自己喜欢的内容后都会留下来，这样用户留存和活跃度就会逐渐提高！

现在，抖音的算法仍在不断完善、调整和升级。以后会更细致的区分人物画像，让大家轻松找到自己喜欢的人。

算法是什么？

在抖音的视频信息流中，有四个按钮，分别是关注、转发、评论和点赞。

这些按钮的作用是判断用户是否喜欢推送的内容，但还有一个参考指标，就是播放完成率(即整个视频是否看完整)。

在转发、评论、点赞、播完的指标中，我们发现用户参与成本最高的是转发(因为现在抖音的接口已经关闭，用户想转发还得下载才能上传)，其次是评论、点赞、播完。

说了这么多，我不是想教你学习抖音的算法机制，而是想了解其中的逻辑。然后有针对性地优化内容，引导用户做出反映他们喜欢你的视频的动作，从而获得更高的推荐。