TikTok рассказал, как работает его алгоритм рекомендаций
Сервис коротких видео TikTok раскрыл информацию о том, как работает его алгоритм рекомендаций.
В посте, опубликованном в блоге компании, также содержатся советы по персонализации ленты, чтобы пользователи могли избежать нерелевантных рекомендаций.
Сигналы, используемые при подборе рекомендаций
Алгоритм рекомендаций TikTok создан на основе факторов вовлечённости. То, как пользователи взаимодействуют с приложением, включая публикацию комментариев и подписку на аккаунты, влияет на подбор рекомендаций.
Так, если пользователь подписан только на аккаунты с видео о животных и «лайкает»/комментирует такие ролики, то TikTok будет показывать ему больше животных.
При этом сигналы вовлечённости – это лишь одна часть уравнения. TikTok также учитывает информацию по видео (подписи, звуки и хештеги), устройство пользователя и настройки его аккаунта.
Между тем последние два фактора получают меньший вес по сравнению с другими сигналами, поскольку пользователи активно не выражают их как предпочтения.
Также имеет значение степень вовлечённости. Если пользователь закрывает видео, не досмотрев его до конца, то для TikTok это довольно сильный индикатор интереса.
Проблемные места
Алгоритм рекомендаций TikTok положительно оценивается пользователями и позволяет сервису максимально долго удерживать их в приложении. Однако в работе этой системы есть свои проблемные места.
Так, при оптимизации в целях персонализации и релевантности есть риск формирования «пузыря фильтров», когда пользователь начнёт видеть всё больше однообразных видео. И разработчики работают над этим вопросом.
TikTok также старается не показывать опасный контент. Те видео, в которых изображены медицинские процедуры или потребление «регулируемых» товаров, таких как алкоголь, не допускаются в рекомендации, поскольку они могут быть восприняты как «шокирующие», если показывать их более широкой аудитории – в частности, детям.
