抖音是根据喜好推荐吗？算法是什么？

抖音的后台系统应该有一个非常详细的人群画像分类汇总，它会根据你的喜好、停留时间、喜欢的类型来判断你喜欢什么类型的视频和人；

如果你在抖音平台上看过一些视频，一定有人发现，当他们喜欢某个视频时，就会推送同类型的视频。那么，抖音平台是否会根据个人喜好进行推送呢？

抖音的后台系统应该有一个非常详细的人群画像分类汇总，它会根据你的喜好、停留时间、喜欢的类型来判断你喜欢什么类型的视频和人；

例如，如果您观看了一个点赞和评论较多的宠物视频，停留时间较长，反复观看多次，以后可能会向大家推荐更多此类视频。如果你看的美女唱歌跳舞比较多的话，以后可能会推荐更多的视频。很多美丽女孩唱歌跳舞的视频。

那么好友推荐就和上面的算法一样了。它根据每个人的喜好将相同类型的人与每个人匹配。这样，大家在平台上找到自己喜欢的内容后，就会留下来。如果这种情况持续下去，用户保留率和活跃度将会慢慢增加。

而现在抖音的算法也在不断的细化、调整和升级。未来，人群画像的区分会更加细致，每个人都可以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、点赞。

这些按钮的作用是判断用户是否喜欢推送的内容，但另一个参考指标是完成率（即整个视频是否完整观看）。

在转发、评论、点赞和播完的指标中，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，想要转发的用户必须下载然后上传），然后顺序是评论、点赞和完成。

说了这么多，我并不是要教你研究抖音的算法机制，而是要了解其背后的逻辑。然后有针对性地优化内容，引导用户响应他们对你视频的喜好，从而获得更高的推荐。