ジャカルタ - オンラインショートビデオプラットフォームTikTokを動かす推奨アルゴリズムが再び脚光を浴びています。特に、米国が中国を拠点とする所有者であるByteDanceに、米国でTikTok資産を売却するか、国内での全国的な事業禁止に直面するよう命じた後。
アルゴリズムはByteDanceの全体的な運用の中心にあると考えられており、ByteDanceはアプリを販売するのではなく、アプリを閉じることを好みます。
中国は2020年にアルゴリズムとソースコードの輸出の承認権を付与する輸出法を変更し、アプリを販売するための努力に複雑さの層を追加しました。
同社の学者や元スタッフは、アルゴリズムだけでなく、TikTokを世界的に非常に成功させた短いビデオフォーマットでの仕組みも述べています。
TikTokの登場前は、メタのFacebookとInstagramの人気を考えると、ユーザーのソーシャル接続を結びつけるテクノロジーは、成功したソーシャルメディアアプリの秘密のスパイスであると多くの人が信じていました。
しかし、TikTokは、ユーザーの興味の理解によって推進されるアルゴリズムがより強力になる可能性があると指摘しています。メタのように「ソーシャルグラフ」に基づいてアルゴリズムを構築する代わりに、TikTokのCEOであるShou Zi Chewを含むTikTokの幹部は、彼らのアルゴリズムは「関心のシグナル」に基づいていると述べています。
「競合他社は同様の利息ベースのアルゴリズムを持っていますが、TikTokは短いビデオフォーマットでアルゴリズムの有効性を向上させることができます」とユトレヒト大学のKatalina Goanta教授は述べています。
「彼らの推奨システムは非常に一般的です。しかし、TikTokをアプリケーションとして本当に区別するのは、デザインとコンテンツです」と彼は言いました。
短いビデオフォーマットを使用すると、TikTokのアルゴリズムはるかにダイナミックになり、ユーザーの好みや興味の変化を時間の経過とともに、ユーザーが1日の一定期間にどのような好みを持っているかについての非常に詳細なレベルまで追跡することができます。
「さらに、短いビデオフォーマットを使用すると、TikTokはユーザーの好みについてより迅速に学ぶことができます」と、TikTokのゲームユニットの元責任者であるJason Fung氏は述べています。
「短いビデオ形式では、ユーザーの好みに関するデータをYouTubeよりもはるかに高速に収集できるため、平均的なビデオはわずか10分未満かもしれません」と彼は言いました。
また、TikTokをモバイルデバイス向けに構築されたアプリとして最初から配置することで、コンピューター画面からインターフェースをカスタマイズする必要がある競合するプラットフォームよりも有利になります。
TikTokのショートビデオ市場への迅速な参入は、同社にとっても大きな初期の優位性を与えました。Instagramは2020年までリールを立ち上げず、YouTubeは2021年にショートパンツを立ち上げましたが、どちらもデータと製品開発の長年の経験の中でTikTokに遅れをとっています。
TikTokはまた、ユーザーの興味を超えたコンテンツを定期的に推奨しており、同社の経営陣はTikTokのユーザーエクスペリエンスの重要な部分であると繰り返し述べてきました。
カルネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は、TikTokが使用しているもう1つの効果的な戦術は、ユーザーがフェンスマークを通じて公然とグループを結成することを奨励することであると述べました。
ユーザーにパブリックグループの結成を奨励することで、TikTokはユーザーの行動、興味、適合性、イデオロギーをより効果的に学ぶことができます。
TikTokが最終的に米国で禁止された場合、ライトマンは、米国のハイテク大手は確かに自社製品でTikTokを模する能力を持っているが、TikTokが可能にするユーザー文化を模することはより大きな課題かもしれないと述べた。
TikTokのレコメンデーションアルゴリズムは、2016年にリリースされた中国の親会社であるDouyinによっても主に取られています。ByteDanceはTikTokとDouyinは異なるアプリであるとしばしば強調していますが、この問題を直接知っている情報源は、2つのアルゴリズムは今日でも類似していると言います。
この点で、中国の利点は、中国に存在する低コストを利用する企業の能力であり、多くのコンテンツアノテーションクリエイターを雇って、プラットフォーム上のすべてのコンテンツとユーザーに慎重にタグ付けすることができます。
「2018年と2019年の頃、Douyinはすべてのユーザーにタグを付けるよう努めました。そのため、各ビデオクリップに手動でタグを付けます。その後、視聴したビデオに基づいてユーザーにタグを付けることになります」と、広告代理店Nativexのマネージャーであり、ByteDanceの元ディレクターであるY当 Liは述べています。「それから彼らはまた、この戦術をTikTokに適用します。」
アノテーションメーカーを使用してデータをマークすることは、AI企業にとって一般的で重要なプラクティスになりましたが、ByteDanceはこの戦略を採用した初期のプラクティスの1つでした。
「これらのタグを分類するには多くの作業が必要です。それは本当にエネルギーを必要とします」と彼は言いました、「だから中国企業はここで利点を持っています。彼らはより多くの人を雇うことができます。北米の企業よりも安い」
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