結論から言うと、TikTokの「おすすめ」に載る仕組みの詳細(個々の要素の重み付けや計算式)は公開されておらず、「こうすれば必ず載る」という条件はありません。ただし、公式ニュースルームが説明している考え方と、運用の現場で一般に言われる指標を組み合わせれば、日々の投稿で何を見て改善すべきかは整理できます。この記事では、公式が説明していること、一般に重視されるとされる指標、投稿後に見る順番、TikTok内の検索(TikTok SEO)の考え方を、断定を避けて目安として解説します。
TikTokアルゴリズムの仕組み|おすすめに載る条件
TikTokアルゴリズムの仕組みは詳細が非公開ですが、公式の説明と一般に言われる指標から、おすすめに載る条件を整理できます。視聴完了率・保存数・ジャンルの一貫性の見方と、日々の改善の進め方を解説します。
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TikTokアルゴリズムの仕組み:公式が説明していること
TikTokは公式ニュースルームの記事「TikTokが「おすすめ」に動画をレコメンドする仕組み」で、おすすめフィードの考え方を説明しています。要点と、運用での受け止め方は次のとおりです。
| 公式の説明 | 運用での受け止め方 |
|---|---|
| 表示は多くの要因で決まる。例は、いいね・シェア・フォロー・コメントなどのユーザーの反応、キャプション・サウンド・ハッシュタグなどの動画の情報、言語や端末などの設定 | 動画の中身だけでなく、キャプションやハッシュタグも内容を伝える手がかりとして整える |
| 要因は価値に応じて重みが変わる。長い動画を最初から最後まで見たかといった強い指標は、視聴者と投稿者が同じ国にいるかといった弱い指標より重く扱われる | 最後まで見られること(視聴完了)を優先して改善する |
| フォロワー数や、過去に人気動画を出したかどうかは、レコメンドに直接的には影響しない | フォロワーが少なくても、1本ごとの反応次第でおすすめに載る可能性がある |
| 重複したコンテンツ、すでに視聴されたコンテンツ、スパムと思われるコンテンツは、おすすめされない | 同じ動画の再投稿や、似た内容の量産は避ける |
なお、この公式記事は2020年6月に公開されたもので、公式自身も要因とその重要度の再評価を続けていると説明しています。より新しい説明として、Creator Academyの推奨システムの解説では、視聴者が最近視聴した動画、完了した動画、いいねした動画、スキップした動画、コメントした動画、保存した動画を確認して次に見たい動画を見つける、と案内されています。個々の重み付けや計算式は公開されていないため、以降の指標は「公式が示す考え方」と「運用で一般に言われること」を分けて、目安として捉えてください。
「おすすめ」に載る条件として一般に重視される指標
次の表は、公式の説明に出てくるものと、運用の現場で一般に重視されるとされるものを分けて整理したものです。数値の基準は公開されておらず、アカウントやジャンルによっても異なるため、まずは自社の過去の投稿と比べる目安として使ってください。
| 指標 | 公式の説明との関係 | 見るときの目安 |
|---|---|---|
| 視聴完了率(最後まで見られた割合)・平均視聴時間 | 「最後まで見たか」が強い指標の例として説明されている | 尺と中身が合っているか。冒頭や中盤で離脱が多くないか |
| リプレイ(繰り返し再生) | 視聴者の興味を推測する反応の例として挙がっている | 短く完結する動画は繰り返し見られやすい、と一般に言われる |
| いいね・コメント・シェア・フォロー | ユーザーの反応として説明されている | 数だけでなく、コメントの中身(質問・共感)も見る |
| 保存数 | 2020年の記事には個別の要因として出てこないが、Creator Academyの推奨システムの解説では、視聴者が「保存した動画」を次に見たい動画を探す手がかりの1つとして確認する、と説明されている | 見返したい動画(手順・チェックリスト)ほど保存されやすい、と一般に言われる |
| キャプション・ハッシュタグ・サウンド | 「動画の情報」として説明されている | 内容と視聴者の悩みに合った言葉を選ぶ |
| 投稿ジャンルの一貫性 | 個別の要因としては挙げられていない | 狙う視聴者をそろえると、反応の傾向をつかみやすくなる(運用上の考え方) |
視聴完了率は、短い動画ほど有利と決めつけず、尺に見合う中身になっているかで見ます。公式の説明でも、長い動画を最後まで見たことが強い指標の例とされています。
ジャンルの一貫性は、公式が個別の要因として挙げているわけではありません。フォロワー数や過去の人気動画が直接の要因ではないとされる以上、「過去の実績があるから載る」のではなく、1本ごとの視聴者の反応が積み重なる仕組みだと捉えるのが自然です。その意味で一貫性は、アルゴリズムが直接評価するものというより、同じ視聴者に向けて続けることで反応の傾向がつかめ、改善しやすくなるという運用上の利点として考えるのが現実的です。
日々の投稿でどこを見て改善するか
アルゴリズム自体は操作できませんが、視聴者の反応は動画の作り方で変えられます。投稿後は、次の順番で数字を見ます。
| 見る順 | 見るもの | 疑う点 | 打ち手の例 |
|---|---|---|---|
| 1 | 最後まで見られた割合・平均視聴時間 | 低いなら、冒頭のフックや中盤の構成 | 結論や意外性を最初の2秒に置く。間延びするカットを削る |
| 2 | 保存・シェア・コメント | 少ないなら、内容の持ち帰り価値 | 手順やチェックリストなど、見返したくなる形にする。最後に要点をまとめる |
| 3 | 流入元(確認できる場合) | おすすめ経由・検索経由の割合 | おすすめ経由が少なければ1・2を優先。検索経由が少なければ言葉を見直す |
| 4 | 直近3〜5本の比較 | 当たった投稿に共通する対象と型 | 当たった型に寄せる。変える要素は1回に1つ |
1本の結果だけで判断せず、直近の3〜5本を並べて傾向を見ます。一度に複数の要素(フック・尺・テーマなど)を変えると、何が効いたのか分からなくなるため、次の1本で変えるのは1つに絞ります。フックと構成の作り方はTikTok台本の書き方、当たった対象や型をそろえる考え方はTikTok企画のネタ出し方法のシリーズ化の項目が参考になります。伸び悩みの原因を幅広く切り分けたい場合は、TikTokが伸びない原因7つと改善手順も確認してください。
TikTok SEO:検索からも見つけてもらう
TikTokでは、「おすすめ」だけでなく、アプリ内の検索から動画を見つけてもらうこともできます。検索を意識した運用(TikTok SEO)では、視聴者が検索しそうな言葉を、キャプション、動画内のテロップ、ナレーション、ハッシュタグに自然に入れるのが一般的な考え方です。公式の説明でも、キャプションやハッシュタグは、おすすめの要因となる「動画の情報」として挙げられています。
どんな言葉が使われているかは、競合の動画のキャプションや、検索窓に表示される候補(サジェスト)が手がかりになります。競合の見方はTikTok競合分析のやり方で解説しています。ただし、言葉を不自然に詰め込むと読みにくくなり、離脱につながるおそれがあります。動画の内容と視聴者の悩みに合った言葉を、1〜2個に絞って入れるくらいが目安です。
指標の確認を仕組みにする
ここまでの指標を毎週手作業で表にまとめるのは、投稿本数が増えるほど負担になります。見る指標や基準が担当者ごとに違うと、振り返りの質もばらつきます。見る指標と順番を決め、記録する場所を1つにまとめることが、分析を定常業務にする第一歩です。
この工程をツールで仕組み化する選択肢として、TKDirがあります。TikTok運用を支援するTKDirには、競合リサーチやAI台本に加えてパフォーマンス分析の機能があり、投稿後の結果を振り返る工程をツール上で進められます。確認できる指標の詳細は製品サイトで確認し、自社が追いたい指標を見られるかを基準に検討してください。
よくある質問
TikTokのアルゴリズムは、公式にどこまで公開されていますか?
おすすめの考え方は、TikTok公式ニュースルームの記事と、Creator Academyの推奨システムの解説で説明されています。ユーザーの反応、動画の情報、端末やアカウントの設定といった要因があり、強い指標ほど重く扱われる、という内容です。一方で、個々の要因の具体的な重み付けや計算式は公開されておらず、要因とその重要度も継続的に見直されていると公式が説明しています。一般に言われる指標は目安として使い、自社の投稿結果で確かめながら判断してください。
「シャドウバン」でおすすめに載らなくなることはありますか?
本記事で紹介した公式の説明には、「シャドウバン」という言葉は出てきません。一方で、重複したコンテンツやスパムと思われるコンテンツは、おすすめされないと説明されています。再生数が急に落ちたときは、アカウントの状態や通知に問題がないか、直近の動画の内容が重複していないか、フックや構成が以前と変わっていないかを順に確認してください。原因を決めつけず、まず投稿内容の側から見直すのが現実的です。
同じ動画を削除して再投稿すると、おすすめに載りやすくなりますか?
おすすめできません。再投稿で結果が良くなる保証はなく、公式も重複したコンテンツはおすすめされないと説明しているためです。反応が悪かった動画は、フックや構成など改善点を決めたうえで、別の動画として作り直して投稿するほうが、学びが次に残ります。

約10年にわたりWebマーケティングの最前線で、広告を中心としたマーケティング支援に従事。SNS運用者やマーケターとの協働を通じて、業界に残る細かな手作業や属人化を実感し、「人に依存する仕事を仕組みに変える」ために株式会社ホワイトラベルを創業。
