抖音和TikTok区别大致在于运行国家不同，它们之间的数据也不互通。
与国内抖音相比，TikTok的门槛会相对高一点，这个高是因为国内的用户没有办法直接下载到TikTok，很多人看不了也玩不到。
字节跳动从一开始就有意的将抖音和TikTok区隔成两个相对独立的生态。两者并不互通，国内用户没有办法注册TikTok，连TikTok主页都打不开，相反，国外用户却可以注册抖音。
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一、注册与登录
抖音的注册登录方式主要包括：手机号码、微信、QQ、头条号和微博。账号一般分为个人号和企业蓝V。
TikTok的注册登录方式主要包括：海外手机号码、 Facebook账号、ins账号、line账号以及推特账号。账号主要以个人号为主，另外也有企业或者品牌认证账号，但是暂无公开的认证渠道。
二、用户年龄和内容风格差异
1.抖音
相较于TikTok，中国的抖音，其实已经接近全年龄了。随着用户的快速增长，抖音另一个显著地变化体现在内容层面，也向着更加主流化、多元化的方向转变，其中最突出的表现是高度丰富的平台内容。除了泛娱乐化的内容，学习类视频，生活技能类的视频也大受欢迎。
2.TikTok
以海外目前最大市场美国来说，根据statista的报告，截止到2020年1月份，TikTok美国用户中10-19岁占比37.2%，20-29岁占比26.3%，30-39岁占比16.7%。63.5%的用户都在30岁以下，在平时的运营中，大家也感觉TikTok的小盆友很多，TikTok内容上更多都是年轻人的日常分享，内容还是比较原生态， 并没有很多专业团队制作出来的精细感。
日韩港台地区的画风和大陆的还是比较接近的，其他地区因为各个地方文化差异的区别，画风差别还是很大的， 欧美的喜欢酷炫，阿拉伯地区的秀壕等等。
三、平台推荐机制
TikTok和抖音的核心算法机制是一致的。都是针对内容进行算法推荐，而并不是账号本身，这样的机制对于新用户可以说很友好了。
为什么这么说呢？
举个例子：在微博、公众号上，如果你没有粉丝的话，你发表的内容基本上是没有人看的。
但在抖音和TikTok上，所有用户拍的任何一个视频，无论视频质量的好与坏，审核通过后都会将其发布给一定数量的用户看。然后根据你的数据反馈决定要不要推送给更多人。意思只要你的内容足够好，你的作品也就会被推荐给更多的人看到。
去中心化算法如下：
首次推荐：
作品上传后，后台会把你的视频进行一个小范围的推荐，即放到一个小流量池内，大概范围在100~500左右。
而这些用户可能包括你的通讯录好友、粉丝、视频标签用户、同城、观看/搜索历史相近的用户。
然后平台会根据你的作品在这个流量池中的表现，即对作品单位时间内的点赞、播放时间、完播率、评论、分享等参数进行计算，看是否进行再次推荐。
多次推荐：
当首次推荐给用户的以上参数达到一定的标准之后，后台就会对你的视频进行2次推荐，而2次推荐的流量大概在2000~4000左右。
然后再重复之前的参数计算标准，只要达标就会依次进行3次（1~1.5万）、4次（10~15万左右）、5次（40万~60万左右）、6次（200~300万）、7次（600~1200万）、8次推荐（3000万以上）。
这也是为什么有的作品能够有几百万赞的原因，因为它们的播放量早已过千万。
但两个平台在衡量一些参数权重的时候也会有一些差异：
对于抖音而言，其搜索规则主要是依靠关键字，粉丝量和点赞量越多的账号排在上面，如果是企业蓝V号的话，也会比一般的账号排序更前。
对于TikTok而言的话，搜索规则就是用户可以对全球的账号进行搜索，倾向于本地优先。
对于其推送规则的话，大号在每个区推送，小号的话，则只会在本地区或则本国内进行相关推送。
还有就是对于评论而言的话，即便是你的号和评论在每个区都进行推送了，你的评论也会优先被你所在区的人看到，翻完之后，才会看到其他区域人的评论内容，这个因国家，因你所在的地区而异。
四、商业变现模式
两个平台的商业变现模式大同小异，无非是在成熟度上的差异。但值得一提的是：未来抖音上的商业模式都值得在TikTok上做一遍。市场嗅觉敏感的人已经开始在布局。
抖音的变现模式更为成熟和多元化：
1、广告变现
2、卖货变现
主要就是电商和微商（社交电商）：
3、开直播卖货和粉丝刷礼物
4、知识变现
5、卖粉卖号
6、引流线下销售
TikTok还处在商业模式的探索阶段，已初见成效，主流变现方式如下：
1. 接广告
2. 电商带货
3. 直播
4. 其他媒体导流：YouTube, Instagram，WhatsApp等等
五、发展所处阶段和市场前景
TikTok现在整个平台处于红利期，有两个理由：
1.用户基数大：
根据官方公布的数据，2019年全球下载量排第二，达到 7.4 亿次 。截止目前，TikTok的主用户群已经从除中国用户外的亚洲用户群，逐步转变成了以英美欧洲为主体的西方用户群体。TikTok先后在40多个国家的应用商店内排名前列，成为了全球增速最快的短视频 APP。
2.优质内容少：
平台对于创作者，还没有成熟的变现模式，缺少激励，优秀的创作者少、内容少。TikTok是个 UGC 平台，平台自己没有生产内容，用户既是内容的消费者，也要作为内容的生产者。
优秀的创作者少时，只要作品稍稍优秀，就可以获取庞大的流量。还没有成熟变现方式的TikTok，也意味着有巨大的红利窗口。
因为我们在国内，接受过抖音那一整套电商生态，变现的方式太多。
六、TikTok的算法里有抖音用户数据吗？
字节跳动利用算法，不仅在国内打造了抖音、头条，也在海外，结合当地用户数据，训练出了最适合短视频产品的推荐模型，打造了今天的TikTok。
如果真如所言，TikTok背后有“7亿中国用户的数据”，那TikTok的算法里会有抖音用户数据吗？
了解算法、数据与模型关系的同学基本可以知道，答案是：NO。
算法，就是在计算或解决其他问题的操作中要遵循的过程或规则集合。更通俗地讲，算法是解决特定问题的一系列步骤。
在计算机领域，算法就是帮助用户向计算机发出指令的快捷方式。算法只是通过“and”，“or”或“not”语句告诉计算机下一步该做什么。
在一个推荐系统里，会有很多种算法，简单的，可能只有三步：找到内容、找到用户、展示内容。
那么就可能出现一些情况：面向喜欢篮球的用户，推荐了美妆的内容；面向喜欢美妆的用户，推荐了历史的内容；面向喜欢历史的用户，推荐了音乐的内容……
显然，这个简单的推荐系统，没能做到千人千面，没有所谓的个性化推荐效果。
原因是，这个推荐系统只有先做什么后做什么的算法步骤，没有根据用户特征、内容特征等信息进行做针对性的推荐。
所以，要针对不同的用户推荐他们感兴趣的内容，光有算法肯定不行。系统需要在算法的基础上，深入了解用户和内容的特征，然后去做针对性的推荐。
那么，步骤可能就变成了：先了解用户的特征，把用户特征做提取分析，再了解内容的特征，把内容特征做提取分析，可能还要了解当时的外部环境特征，获取当前的热点、天气、时间等特征……然后再综合做推荐。
这时候的算法，可能是几十乃至上百个步骤的算法。而且，不光有算法，还有了用户特征、内容特征、环境特征等等数据特征。当算法结合数据特征，并不断地进行训练后，就有了所谓的“模型”。
同样一个算法，比如协同过滤算法，因为用户特征、内容特征，乃至环境特征的不同，可能训练出很多种模型。而且这些模型，不是一成不变的，还在根据用户特征、内容特征的丰富与变化，不断演进升级。
数据越丰富，算法基于数据训练出来的模型就越准确。今日头条如此，抖音如此，TikTok也如此。
那么，TikTok为什么不拿抖音的推荐模型直接使用呢？从产品角度看，不能；从商业角度看，没有收益。
一款推荐类内容产品的推荐算法模型，通常要结合三方面的特征信息做训练，分别是内容特征、用户特征、环境特征。
而海外的 TikTok 与国内的抖音，这三方面的特征信息，可以说是完全不同的。如果要将抖音特征信息共享给TikTok，需要满足两个条件，即国内抖音用户可以看到国外TikTok用户发表的短视频，同时国外TikTok用户能看到国内抖音用户发布的短视频。但我们都知道，抖音与 TikTok 是完全独立的两个产品，这两个条件根本无法实现。
另外，因为抖音是针对中国用户的短视频产品，TikTok是针对海外用户的产品，拿抖音的模型去给 TikTok 直接套用，不但没有正向收益，反而还可能出现干扰 TikTok 推荐模型准确性的严重问题。
这相当于拿一份中国人喜欢的“菜谱（模型）”，去海外，给印度、美国的“食客（用户）”做菜。结果就是，TikTok好不容易拉来的用户，打开TikTok看了两个视频，因为口味不同，直接就卸载了。
真正想要做好海外市场，面对新的用户群，TikTok一定需要针对海外的内容、用户，利用算法从 0 开始训练模型，推荐才能更精准更有效。
七、没有了抖音数据，TikTok靠什么起步？
既然国内抖音用户数据、模型拿出去没有价值，而且按照字节跳动所说，也拿不出去，那么一无所有的TikTok凭什么在海外迅速开疆扩土呢？
当然是算法。
TikTok用的是字节跳动的算法，不仅是TikTok，字节跳动外部的公司也可以使用，因为字节跳动已经将推荐算法产品化了。
在字节跳动火山引擎官网上，有个产品叫“智能推荐”，就是推荐算法服务。
智能推荐的产品架构图
简单来说，企业客户可以利用智能推荐服务，基于自己的用户数据、物品数据和行为数据训练推荐模型，通过API/SDK接入获取推荐结果。
通过架构图，可以看出，字节跳动的推荐算法产品能够通过离线模块和在线模块提供多种关键技术能力，包括对模型训练、调优特别重要的“特征抽取”，包括现在推荐系统特别关键的“召回”、“排序”技术。
官网显示，这套推荐算法服务可以支持私有化部署，那意味着即使 TikTok 是第三方公司的产品，也可以使用字节跳动的算法服务，然后基于海外用户和内容数据来训练特有的推荐模型。
TikTok能利用推荐算法大放异彩还有一个原因，就是短视频产品的天生优势：获得用户反馈的路径短。
现在的推荐算法模型建设，对数据的要求是多、快、准。尤其是流式模型训练体系，能够通过及时捕获用户不断变化的实时兴趣来提升推荐系统性能和效果。
相比电商、文字资讯以及长视频平台，TikTok这类短视频产品，所见即所得的展现，将用户反馈从几分钟、几十分钟缩短到了 10 秒乃至几秒。
TikTok在公开算法机制的博文中就曾写过：“用户的每一次新的互动，都能帮助系统了解用户的兴趣并推荐相关内容。”
因此，在相同时间内，短视频产品能够获得其他类产品几倍、几十倍乃至几百倍的反馈数据。推荐算法可以根据即时反馈的数据，实时对模型进行训练，并将模型几乎实时应用于用户。
八、总结
所以，最近除了跨境电商的人，国内做抖音带货的博主们，也已经开始关注TikTok。
而抖音目前的用户已经处于增长缓慢阶段。已经从增量市场转向存量市场， 运营需要更为精细化更为专业化的团队运作，商业化也会更为成熟。所以无论人力物力的投入上都是要大于TikTok的。
TikTok才刚刚开始。TikTok未来的走向，大抵是抖音之前走过的的路， 无论是跨境电商还是内容创业者都是一个不错的机会！
九、结语
以上就是关于抖音跟TikTok数据是否互通干货心得分享，想要了解更多有关TikTok跨境方面的知识，关注我们的知乎号，下期会给大家带来更多的干货。
看完点个赞，TikTok有钱赚！
