内容创作者的焦虑，往往源于对平台规则的模糊认知。精心制作的视频在抖音上如鱼得水，换到TikTok却无人问津，这并非偶然。表面上，抖音和TikTok只是"国内版"与"国际版"的区别，但深层逻辑却大相径庭。本文将聚焦三大核心算法差异，剖析全球短视频流量分配的底层逻辑。
一、流量分配机制：安全感与刺激感的博弈
抖音采用分级流量池机制，类似于游戏闯关模式。新发布的视频首先会被投入到200-500次曝光的基础流量池中。如果视频的完播率、点赞率、评论率等互动指标达标，则会逐步晋级到更高层级的流量池。这种机制为创作者提供明确反馈，使其能够根据数据表现不断优化内容。
TikTok的流量分配机制更具竞争性。新视频一经发布便直接进入全球流量竞技场，没有任何保底曝光。算法完全依赖于对视频初始表现的"直觉判断"。表现良好则持续推荐，表现不佳则迅速沉底。这种机制利用不确定性激发创作活力，需要创作者具备敏锐的市场洞察力。
二、推荐算法核心：精准匹配与社交关系的侧重
TikTok在算法层面解决了"哈希冲突"难题，开发出"无冲突嵌入表"技术。这项技术能精准捕捉用户间细微的偏好相似性，实现跨用户的高度匹配推荐。即使两个用户没有明确社交关系，只要观看行为和兴趣标签相似，就可能相互推荐内容。
抖音则在社交关系和地理位置维度进行深入挖掘。它综合分析用户的社交网络、同城热点、关注账号动态等多维数据，构建立体化推荐网络。其算法更侧重于利用已有社交关系推荐内容，使用户更容易发现身边信息。
三、内容触达路径：多维覆盖与相似人群的差异
抖音提供多路径内容发现机制：
- 兴趣推荐（主信息流）：基于用户历史行为进行个性化推荐
- 关注账号内容：及时获取关注账号的最新动态
- 同城热门内容：发现本地热门事件和视频
- 朋友互动过的内容：了解朋友关注的内容并参与互动
TikTok聚焦"相似人群推荐"。系统会寻找行为模式相似的用户，将他们喜欢的内容进行跨圈层推荐。这种机制能在不同用户间建立意外连接，使用户更容易陷入深度推荐的"信息流"。
两种算法哲学各具特色：抖音给予内容公平起点，通过规则引导流量；TikTok让内容参与全球竞争，依靠算法"直觉"决定命运。前者保障内容多样性和创作者稳定性，后者带来更强惊喜感和文化扩散速度。