【Farry 跨國行銷洞察】TikTok 如何崛起的?關於TikTok 的用戶組成和演算法,你也許會感到意外的 Points

短影音潮流席捲全球,疫情下 TikTok 的 Gen Z 用戶使用 2020 年已經到了每日 105 分鐘,但不只如此,TikTok 在壯年用戶的影響力也不低。
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Shutterstock/TPG Images
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「TikTok 每秒增加 8 個新用戶」在 Hootsuite 2022 年發表的社群數據報告,用了一個這麼聳動的標題,各種數據都顯示著 TikTok 的瘋狂成長。

不意外的 TikTok 數據:GenZ 世代最熱門的 APP

根據 MMGuardian 的調查報告,在美國市場,TikTok 從 2020 年開始,成為 Gen Z 用戶最常使用的 APP。所謂的 Gen Z 世代,指的是 1997~2021 之間出生的年輕世代,在 2022 年的年齡是 10-25 歲。

而從 2017 年到 2020 年,同時也是拜 Covid 疫情所賜,Gen Z 用戶每日使用 TikTok 的時間,從 2017 年到 2022 年的每日使用時間,成長了 2.38 倍,每日 TikTok 44 分鐘變成每日 TikTok 105 分鐘。

意料之外的 TikTok:有一半的 TikTok 用戶超過 30 歲

年輕的 Gen Z 世代喜歡短影音勝過文字,已經不是新鮮事。

但,不僅年輕人熱衷 TikTok,美國市場成年、壯年用戶也對 TikTok 愛不釋手。根據 Statista 的調查,從 2021 年開始,在美國有超過一半的 TikTok 用戶年齡超過 30 歲。

  • 10~19 歲:25%
  • 20~29 歲:22.4%
  • 30~39 歲:21.7%
  • 40~49 歲:20.3%
  • 50 歲以上:11%
(圖表整理:Farry 數位遊牧女子,數據來源:Statista )

TikTok 的活躍用戶組成國家:美國、印尼、巴西佔據前三名

TikTok 的全球月度活躍用戶超過 10 億,作為對照,Facebook 有 29 億、YouTube 有 22 億、Twitter 則是有 3.3 億的月活躍用戶。TikTok 在 2016 年才正式在美國上市,短短幾年間,就成長到足以和社群老大哥們互別苗頭,絕對值得好好研究一番。

TikTok 全球用戶佔比第一名:美國

美國無疑是 TikTok 用戶組成最多的國家,TikTok 的 18 歲以上的活躍用戶超過 1.364 億 ( Datareportal 2022 年 4 月資料),而美國的成年人口數約為 3.34 億,換句話說,TikTok 滲透超過 52%的美國成年人!

TikTok 全球用戶佔比第二名:印尼

緊追在美國、位居第二位的國家是印尼。在印尼,18 歲以上的活躍用戶為 9910 萬 ( Datareportal 2022 年 4 月資料),成年人口數為 1 億 8000 萬,TikTok 滲透率 55%的成年印尼人口。

TikTok 全球用戶佔比第三名:巴西

巴西有超過 7360 萬成年的 TikTok 活躍用戶,以成年人口數為 1 億 6000 萬計算,TikTok 在巴西市場的成年人口滲透率為 46%。此外,TikTok 在整個南美洲的下載數量佔了十分之一,也是主要推動南美洲 TikTok 下載量的主要原因。

除了前三名,TikTok 用戶的國家組成從第四名到第十名,活躍成年用戶佔比分別為:俄羅斯(51.3 百萬)、墨西哥(50.52 百萬)、越南(45.82 百萬)、菲律賓 (40.36 百萬)、泰國 (38.38 百萬)、土耳其 (28.68 百萬)、巴基斯坦 (24.05 百萬)。 Datareportal 2022 年 4 月資料

(圖表整理:Farry 數位遊牧女子,數據來源:Datareportal)

TikTok 市場主要為美國和東南亞國家,台灣並非其中之一

前十名的組成國家,東南亞國家就佔了 4 名(印尼、越南、菲律賓、泰國),整體 TikTok 的主要區域市場為北美、南美和東南亞。因此,如果你的品牌想觸及 Gen Z 世代,而且又屬於上述市場,更需好好研究 TikTok 平台特性。

但,如果你的品牌主要市場為台灣,至少以目前來說,Facebook 和 Line 的滲透率仍然優於 TikTok。

為什麼 TikTok 可以快速崛起?一切都和演算法有關

現今每個社群或串流平台都有自己的演算法和推薦系統,Spotify 推薦你專屬音樂、Youtube 推薦發燒影片、Facebook 推薦你可能認識的人,Netflix 根據你的影片觀看紀錄,推薦下一步你可能喜歡的美劇、日劇或韓劇。

每個社群都有自己的演算法,但為什麼 TikTok 可以快速崛起?根據身邊沈迷 TikTok 影音的成年用戶分享,TikTok 的推薦系統超乎期待,他總是可以給用戶量身定做的內容。

TikTok 演算法和推薦系統底有什麼不一樣?三個特別的優勢:不重複的推薦內容、演算法加重隱性回饋、短影片更利於演算法大量計算

不重複的內容、不重複的創作者、不重複的 For You Feed

TikTok 最獨特的地方在於:每個人的 For You Feed 都是獨一無二、且量身定製的。

在大量的用戶互動和大量的數據計算下,沒有任何一個用戶的 For You Feed 是相同的。TikTok 演算法會盡量推薦給你不重複的內容、不重複的創作者,進而形成不重複的 For You Feed。

更加重隱性回饋的演算機制

你曾對任何平台上的內容評分過,或是在 Facebook 或 Instagram 上點讚、點愛心嗎?

如果有的話,你的讚對於平台來說,就是一則「顯性回饋」,你主動告訴了平台你的偏好,演算法會收集這些回饋,推薦更適合你的內容。

而在演算法中,除了上述的「顯性回饋」,還有另一種互動稱為「隱性回饋」,也就是你下意識、自然狀態下產生的真實反映。

典型的隱性回饋包含:在 LinkedIn 上針對某個貼文「做出反應」、在 Spotify 上開啟了某個「播放列表」、在 Twitter 追蹤了「某一用户」,這種自然的互動,更代表了用戶的真實偏好。

以 TikTok 來說,平台推薦了你許多不同的影音內容,你在某類型或某主題的短影音花了更長的觀看時間,TikTok 也會默默的紀錄下來、更新演算法,推薦那些你花更多時間的內容。

簡單的比喻就是,阿嬤今天午餐煮炒飯、晚餐煮湯麵,結果你炒飯吃了 3 碗,湯麵只吃了半碗,在你沒有主動告知阿嬤你喜歡吃飯、不喜歡吃麵的狀況下,阿嬤默默的紀錄你對飯和麵的偏好。下次你回家阿嬤家吃晚餐時,阿嬤就會盡量煮飯而不是煮麵。

TikTok 就像阿嬤一樣,就算你不說,也默默地紀錄著你的偏好:阿嬤默默紀錄你吃較多的那盤菜,TikTok 則默默紀錄你看更久的那則影片!

短影片格式更利於演算法大量計算

相較於其他平台的內容格式,短影片讓平台演算法可以收集到更巨量的回饋數據。舉例來說:一樣是以影片內容為主的 YouTube 和 TikTok,兩個平台都持續地收集用戶數據和互動回饋,進而調整演算法。

但不一樣的地方在於:YouTube 影片的平均長度是 11.7 分鐘, TikTok 短影片的平均長度是 7~15 秒,在同樣的時間基礎下,TikTok 的演算法可以收集到更大量的回饋數據,無形中更加強了推薦的精準度。

結論:

已經在 TikTok 翻滾的、猶豫著要不要上車的、甚至對屁孩世代的短影音嗤之以鼻的各路人馬,都很難忽視這麼一個快速成長的社群媒體。

無論你自己是否使用或喜歡 TikTok,了解平台和演算法快速崛起的背後原因與受眾分佈,倒是一門行銷人持續成長的必修課。

參考資料:

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責任編輯:Mia
核稿編輯:Chris

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