像许多社交媒体平台和应用程序一样，TikTok也要使用推荐算法，算法可以使用许多工具和因素针对每个人进行个性化推荐。据外媒The Verge消息，抖音海外版TikTok最近发布了新的博客文章，公开了其内容推荐的机制，其中包括一些个性化推荐提示，以避免向用户投放可能不感兴趣的随机视频。
TikTok的推荐算法是基于输入因素构建的，其方式与YouTube监测用户参与度的方式有些相似。人们与应用程序进行交互的方式会影响推荐的内容，包括发布评论或关注账号。例如用户仅关注萌宠账号，并且只点赞或评论有关萌宠的视频，TikTok将为他们推荐更多这个类别的视频。
但是，用户交互只是其内容推荐机制的一部分，TikTok指出，视频信息“可能包括字幕、声音和主题标签之类的详细信息”，同时设备或账户设置也会对推荐产生影响。但是，设备和账户设置相对于其他因素而言，在推荐系统中的权重较低，因为用户“没有主动将其设置为首选项。”
TikTok的博客文章写道：“推荐引擎的固有挑战之一是它们可能会无意间限制用户的体验，有时也被称为‘过滤器泡沫’。此外，还会存在内容同质化的风险。”
