TikTokのレコメンド機能(レコメンドシステム)とは？非表示でカスタマイズできる？

TikTokのレコメンド機能（レコメンドシステム）とは、AIアルゴリズムがユーザーの視聴履歴や行動データを分析し、個人の趣味嗜好に合致したコンテンツを自動的に配信するパーソナライゼーション機能です。

TikTokのレコメンド機能の基本概念

TikTokを開くと一番最初に出てくる画面は、「レコメンド」と呼ばれています。一般的に「レコメンド」とは、ユーザーの趣味趣向に合致した商品やサービスを自動的におすすめしてくれる仕組みのことを指しています。 例えば、Amazonで買い物をすると、「この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」といった形で関連商品をおすすめしてくれますよね。これがAmazonにおける「レコメンド」機能と言えます。 TikTokにおけるレコメンド機能は、ページの左下にレコメンドという枠があり、ここでは個人の興味に合わせた動画がレコメンドされる機能です。フォロワーを伸ばすにはここでレコメンドされ続けることが絶対条件になります。

レコメンドシステムの仕組みと要素

レコメンドシステムは各ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツを届けるためのものです。そのため、レコメンドされる動画はユーザーそれぞれによって変わります。レコメンドに掲載される動画は多くの要因に基づいて決まります。

ユーザーインタラクション

ユーザーの行動データは重要な判断要素となります：

• いいね数
• シェア数
• アカウントのフォロワー数
• コメント投稿数
• 作成したコンテンツ

動画の情報

コンテンツ自体の情報も考慮されます：

• キャプション
• サウンド
• ハッシュタグ

デバイスとアカウントの設定

言語や国の設定、デバイスの種類なども影響します。システムのパフォーマンスの最適化のために含まれていますが、これらの要素からユーザーの嗜好を判別するのは非常に難しくなっています。そのため、レコメンドシステム上では他の要素よりも重要度は低くなっています。

レコメンドアルゴリズムの重要度判定

こういった様々な要素をTikTokのレコメンドシステムによって処理しており、ユーザーにとっての価値に基づいてそれぞれの重要度が決められます。 例えば、ユーザーが最後まで長い動画を見終えたかどうかといった「強い」指標は、ユーザーと動画の視聴者と制作者が同じ国にいるかどうかといった「弱い」指標よりも重要度が高く判断されます。 それぞれのコンテンツは、ユーザーがコンテンツに興味を持つ可能性を判断するためにランク付けされ、それぞれのユーザー個人に合わせたおすすめフィードに配信されることになります。 また、フォロワー数の多いアカウントが投稿した動画の方が再生回数が多くなる可能性はあるようですが、フォロワー数自体やそのアカウントが過去に人気になった動画を投稿しているかどうかも、レコメンドシステムには直接的に影響することはないとのことです。

TikTokのレコメンドに掲載されるコツ

生成AIおすすめ17選でも紹介されているように、現在はAIを活用したコンテンツ最適化が重要になっています。TikTokでも同様に、アルゴリズムを理解した戦略的なアプローチが必要です。

ユーザーが求める情報の発信

TikTokのレコメンドにのるコツは、ユーザーが欲しい情報を積極的に発信することです。関心を示すハッシュタグやキーワードを利用し、クリエイティブで興味を引くコンテンツを提供することが重要です。 視聴者の反応に注意し、コメントやいいねを積極的に返すことも効果的です。継続的な投稿と相互作用が、アルゴリズムによるレコメンドの向上に繋がります。

TikTokアルゴリズムに適応した投稿

TikTokのレコメンドにのるためには、アルゴリズムに合わせた投稿が重要です。短い動画、ポップな音楽、注目のハッシュタグの活用が効果的です。 定期的な更新と視聴者とのやり取りも欠かせません。アルゴリズムは視聴履歴やインタラクションを分析し、ユーザーの好みに合ったコンテンツを提案します。トレンドに敏感でクリエイティブな発信が、アルゴリズムによる露出向上につながります。

トレンドハッシュタグの戦略的選定

TikTokのレコメンドにのるためには、トレンドに敏感なハッシュタグの選定が鍵です。人気のあるハッシュタグを活用し、関連するトレンドに合わせたクリエイティブなコンテンツを発信しましょう。 アルゴリズムは視聴者の嗜好に合致した動画をピックアップしやすくなります。ハッシュタグの活用はコンテンツの発見性を高め、視聴者とのコミュニケーションも促進します。

競合動画の分析と学習

TikTokのレコメンドにのるコツは、他のおすすめ動画を分析することです。人気コンテンツのスタイルやトレンドを理解し、それに合わせたクオリティの高い投稿を心掛けましょう。 LLMO対策完全ガイドで解説されているような最適化手法も参考に、視聴者の嗜好を把握し、相互作用が多い動画の要素を取り入れることで、アルゴリズムがあなたのコンテンツを推奨しやすくなります。

記憶に残る音楽の選択

TikTokのレコメンドにのるコツは、ユーザーの頭に残りやすい音楽の選定です。キャッチーで印象的なメロディや歌詞が人気な傾向です。 そのため、トレンドやユーザーが共感しやすい楽曲を取り入れ、クリエイティブな使い方で視聴者を引き込むと、アルゴリズムがコンテンツを広めやすくなります。音楽はコンテンツに特有の雰囲気を与え、視聴者の心に残る要素として重要です。

レコメンドのカスタマイズ方法

レコメンドに興味のない動画ばかりが掲載されている場合もあるのではないでしょうか。そういった場合に、レコメンドをリセットできれば良いのですが、現状TikTokのレコメンドを自分でリセットすることはできません。 そこで、ここではTikTokのレコメンドを調整する2つの方法について紹介します。

「興味ありません」機能の活用

レコメンド欄にて、興味のない動画が再生されたときに「興味ありません」と設定することでTikTokのアルゴリズムに自分の嗜好を示すことができます。 手順：

1. レコメンド欄で興味のない動画が再生された時に「シェアアイコン」をタップ
2. 「興味ありません」をタップ

これで似たような動画に対して興味がないという設定をすることができます。しかし、これによって関連動画が全く表示されないということはありません。 興味のある動画にはいいねやコメント、興味がない動画には「興味ありません」と設定することで、情報を蓄積させていく必要があります。

コンテンツ言語の設定変更

TikTokでは、コンテンツ言語の設定を行うことができます。 手順：

1. TikTokアプリを起動し、マイページを開く
2. 設定ボタン（右上のメニュー）をタップ
3. 「コンテンツ設定」をタップ
4. 「言語の追加」から設定したい言語を選択
5. 「完了」ボタンをタップ

動画における言語追加はレコメンドに表示される動画に影響があります。言語設定がすぐには反映されませんが、レコメンドにおける精度は向上しますので設定しておいて損はないでしょう。

レコメンド機能の効果的な活用法

SEO対策やり方入門で解説されているような最適化の考え方は、TikTokのレコメンドシステムにも応用できます。

データ分析による改善

レコメンドの効果を最大化するには、投稿の分析が重要です。どのような動画がレコメンドされやすいか、どのハッシュタグが効果的かを定期的にチェックしましょう。

継続的な最適化

生成AI研修のカリキュラム設計と同様に、TikTokのレコメンド攻略も継続的な学習と改善が必要です。トレンドの変化に対応し、コンテンツ戦略を定期的に見直すことが重要です。

コミュニティとの積極的な交流

レコメンドシステムはエンゲージメントを重視します。視聴者との積極的な交流を通じて、コメントやいいねを増やし、アルゴリズムに良い印象を与えることが大切です。

よくある質問

TikTokのレコメンドに表示されている動画は、ユーザーの興味関心に合致したコンテンツだけでなく、TikTok内で人気となっている流行りコンテンツも表示されます。 TikTokにおける「トレンド」をキャッチしようとする場合でも、レコメンドは非常に参考になります。ただ、あくまでTikTok側の最適化によって表示されているコンテンツですので、便利ではあるものの自身でコントロールすることが難しいものでもあります。 少しでも「自分に合った」レコメンドにカスタマイズされるように、いいねやコメントなどのアクションだけでなく「興味ありません」ボタンのアクションなども積極的に活用していきましょう。