Instagram 自动赞 TikTok机器推荐机制的底层逻辑的smm panel适用于美国版抖音。

TikTok是海外版的抖音，对数据的抓取方式基本上是一致的。站在用户的角度，我们注册账号时选择的感兴趣的类目，手动点击不感兴趣的内容，点赞评论的热门视频，都是机器确认你喜好的重要指标。

站在创作者的角度，要想玩好TikTok，首先要了解机器的推荐机制，然后再去创作迎合机器推荐的内容。

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提到影响推荐量的因素，我们往往会 先想到权重。

账号的流量与其权重相关，较高权重的账号将获得更多流量。当一个账号被注册时，它会被分配为C级，接下来就有更高权重的B级、A级、甚至S级等其他账号。另一方面，某些账号会被限流，我们将它们设定为D级。

Accounts with higher weight will receive greater traffic. If the newly registered account is at C-level, there will be higher weighted accounts at B-level, A-level, or even S-level. Conversely, certain accounts will be limited and can be set to level D. SMM panel for the US version of TikTok.

如果作品的各项指标满足要求，就可以顺利进入中级流量池。如果作品不达标，则会被搁置。中级流量池可能会有5000左右的随机观众。以此类推，作品可能会进入百万千万级别的流量池，进而成为爆款视频。

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接下来，我们来看看视频主体信息对机器的影响。

视频的主体信息包括，画面，声音和文字。机器会识别视频的画面，如果发现了违规的画面，视频就无法审核通过。就算审核通过了，推荐量也寥寥无几。

机器还可以通过识别声音来判断视频内容的主题，其中包括视频的标题、文案和标签。这些都是文字内容，也可以被机器所识别。

In addition to determining the theme of the video content based on sound, the machine can also recognize the text elements such as the title, copy, and label of the video. This text is part of the content that can be identified by the machine. Therefore, the machine can analyze both the sound and the text to understand the video content.

所以我们创作视频的时候，要反复研究画面，声音，文案三个要素。一个好的作品，往往有着十分独特的三要素。

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还有就是，互动也会影响到推荐量。

互动主要体现在四个点：点赞，评论，分享，播放。值得一提的是，这四个点的排序是有先后顺序的，越后面的点，影响越大。

这很好理解。现在的作假成本比较低，刷点like赞量， 量的例子比比皆是。但是分享量和完播率就没那么好刷了，尤其是完播率，一定是建立在时间成本上的。

视频获得了机器初步的推荐，并且用户互动的数据很可观， 后就会成为爆款吗？那不一定，视频火不火还要参照一个重要指标：engagement velocity，翻译过来就是视频的接触速度。

接触速度简单说就是单位时间段里，观众对你的视频的反馈率

所以说，只有在指定时间内，获得足够多互动数据的视频，才有机会成为爆款。

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除此之外，机器算法还有扶持机制和挽留机制。

扶持机制的推出，目的是照顾新手。新手的作品，普遍质量一般。为了激发他们的积极性，机器会给予二次曝光，让播放量有所提升。

挽留机制顾名思义，目的是挽留创作者。流量池里播放量较差的视频，至少会有一次复活的机会。机器还会赠送少量粉丝，让创作者觉得有成效，可以继续试试。