TikTokのレコメンドシステムは、ユーザーの滞在時間やリピート率（ループ再生数）を極めて厳密に評価する。アルゴリズム解析の観点から言えば、視覚的な刺激によって動画の冒頭1秒でユーザーのスクロールを停止させ、さらに「もう一度見たい」と思わせる要素が含まれている動画は、AIによって最高評価を獲得する仕組みだ。
ByteDanceが構築したレコメンドエンジンは、動画の完了率（完視聴率）とコメント欄の活発さを最優先指標として扱う。視聴者が細部を確認するために一時停止したり、何度も巻き戻して再生したりする行動自体が、プラットフォームに対して「このコンテンツはエンゲージメントが高い」という強いシグナルを送信する。その結果、おすすめフィード（For You Page）へ爆発的に露出され、短時間でミリオン再生を達成するスパイラルが完成する。
