如果在抖音平台上面观看一些视频的时候 ， 肯定也有人发现了 ， 当自己喜欢某个视频时 ， 就会推送同类型的视频 ， 那么抖音平台是否是根据个人的喜爱来进行推送呢?

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在抖音的后台系统中应该对于人群画像分类有非常详细的总结 ， 会根据自己的喜好、停留时间、点赞类型来判断自己喜欢哪种类型的视频和人;
比如自己在看宠物视频的时候点赞评论多并且停留时间长 ， 看好几遍 ， 那可能后面就为大家推荐的这种比较多 ， 看唱歌跳舞的美女比较多 ， 在后面就很有可能推荐更多的美女唱歌跳舞视频 。
那么好友推荐就跟上面的算法一样 ， 根据大家的喜好匹配同一类型的人给大家 ， 这样在平台上找到自己喜欢内容之后大家就会留下 ， 如此哦下去用户留存和活跃度就会慢慢提高!
而且现在抖音的算法还在不断的细化、调整和升级 ， 以后对于人群画像的区分就更加细致了 ， 大家就很轻松能够找到自己喜欢的人 。
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 。
这几个按钮的作用 ， 就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的 ， 不过还有一个参考指标就是完播率(就是看是否完整看完整个视频) 。
在转发、评论、点赞和完播这几个指标中 ， 我们发现用户参与成本最大的是转发(因为现在已经将抖音的接口关闭了 ， 用户想转发到必须下载下来再上传到) ， 然后依次是评论、点赞和完播 。
【抖音是根据喜好推荐吗？算法是什么？】讲了这么多 ， 我并不是要教你去研究抖音的算法机制 ， 而是理解这里面的逻辑 。 然后有针对性地在内容里去优化 ， 去引导用户做出反应自己喜欢你的视频的动作 ， 从而获得更高的推荐量 。