Система рекомендаций TikTok подстраивается под личные предпочтения пользователей благодаря сложному алгоритму с использованием искусственного интеллекта. 1

Некоторые факторы, которые учитываются при формировании рекомендаций:

• Вовлечённость пользователя. 1 Система анализирует, какие ролики понравились посетителю или вызвали у него отклик. 1 Учитываются проставленные лайки, оставленные комментарии, переписка с автором, сделанные репосты. 1
• Время просмотра и завершение видео. 1 Алгоритм учитывает, насколько долго пользователи смотрят видео и насколько часто они досматривают его до конца. 1
• Частота публикаций и активность аккаунта. 1 Регулярная публикация новых роликов и активность на платформе (общение с аудиторией, вовлечённость в тренды и прочее) увеличивают вероятность попадания в рекомендации. 1
• Информация о видео. 4 В расчёт берутся надписи, звуки и песни, хэштеги, эффекты. 4
• Настройки устройства и учётной записи. 4 К ним относятся языковые предпочтения, тип мобильного устройства, месторасположение. 4

Изначально лента формируется на основе выбранных категорий интересов, например, «Домашние животные» или «Путешествия». 4 После чего лента начинает адаптировать рекомендации к предпочтениям пользователей на основе действий. 4

Иногда для поддержания разнообразия TikTok может показывать в ленте видео, которые не соответствуют выраженным интересам пользователя. 24 Это помогает людям находить новые категории контента, новых авторов или вдохновиться на новые идеи. 4