算法层面解析TikTok广告视频推送逻辑

最近皮皮跟一个算法大佬讨论了TikTok广告的算法逻辑，从中获取到一些有价值的信息，现在给大家分享，如何通过算法层面上去让自己的内容更符合TikTok的算法机制

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TikTok广告的算法逻辑

视频内容分析与标签打标：TikTok使用机器学习模型来分析上传的视频内容，包括视频中的图像、声音、文本（如标题和描述）等元素。基于这些分析，算法为视频自动打上各种标签，这些标签反映了视频的内容、主题、情感等属性。

用户行为分析：分析用户的行为，包括观看的视频、互动（如点赞、评论、分享）的视频以及搜索历史等。这些数据帮助了解用户的兴趣和偏好。

内容推荐：结合视频标签和用户行为数据，TikTok的推荐算法会尝试将最相关的内容推送给用户。这意味着如果一个用户经常观看和互动的视频带有特定的标签，那么算法会倾向于向这个用户推荐带有相似标签的视频。

持续优化：TikTok的算法不断地通过新的用户反馈（如观看时长、互动等）来优化推荐结果，旨在提升用户的参与度和满意度。

TikTok的算法通过分析用户的互动行为（如观看时长、点赞、评论等）来识别用户兴趣，算法还考虑用户关注的账号类型、搜索行为、以及与特定话题或音效的互动来推荐内容。此外，算法利用视频内容的视觉效果、音频、文字、标题和标签进行深度分析。为增加更多的可行性，TikTok会推送多样化的内容，并在设备兼容性、用户位置等方面进行优化，以提供个性化且广泛的内容推荐。当我们获取这些信息，我接下来会用几个案例告诉大家，为什么有些看起来很简单的广告素材能被打爆，人群推的比较准的优质的广告素材到底是怎么制作的。
打完标签系统会根据这些标签推送人群

所以素材就要尽量做到视频标签的准确性不要有太多干扰标签

以这个品的素材举例

素材投放4.2M展现，按美区通用cpm5美金来计算，单这条广告组就消耗2万美金的广告费素材如下：

有视频内容，详情移步文章

https://za6kyadmdr.feishu.cn/docx/PSstdNSd5oezwjxdzCvcLJFmnBc?from=fromcopylink

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