Come Funziona L’Algoritmo Di TikTok?

1 Mar

La missione di TikTok è ispirare la creatività e portare gioia. E per farlo ha progettato un algoritmo di raccomandazioni evoluto.

L’algoritmo di TikTok utilizza intelligenza artificiale e machine learning, ma la sue specifiche sono segrete così come lo sono per tutti gli algoritmi di aziende tecnologiche simili. Tuttavia ci sono stati delucidati i funzionamenti tempo fa tramite un post nel suo blog “Come TikTok consiglia i video #ForYou”.

Quando si apre TikTok e si accede al feed For You, ci viene presentato un flusso di video curato in base ai nostri interessi, rendendo facile trovare i contenuti e i creator che amiamo. Questo feed è alimentato da un sistema di raccomandazioni che fornisce contenuti che potrebbero essere di interesse per quel particolare utente. Parte della successo di TikTok è che non esiste un feed For You unico, mentre più persone diverse possono imbattersi in alcuni degli stessi video, il feed di ogni persona è unico e su misura per quella specifica persona.

La prima volta che ci si registra al social network ci viene chiesto di selezionare alcune categorie di interesse (es. animali, sport, viaggi) in base alle quali poi fornisce delle raccomandazioni.

Dopo di ciò l’algoritmo evidenzia all’utente 8 video, e poi blocchi di altri 8 in relazione a come ha interagito coi primi 8.

I criteri su cui l’algoritmo basa le raccomandazioni partono dai dati sull’interazione coi video stessi tra cui:

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Clic sugli hashtag
Utilizzo di filtri
Durata di visione del video: questo probabilmente è il fattore più importante per la classificazione per i video visti fino alla fine

L’algoritmo tiene conto anche di dati personali, quali ad esempio la lingua, il paese di provenienza, il tipo di telefono utilizzato; e dei dati dei video, ad esempio didascalie, suoni e hashtag.

L’algoritmo mostra video sempre più attinenti ai video piaciuti, e per capire se i nuovi video corrispondono ai gusti delle persone utilizza parametri come il contenuto scritto dei post, gli hashtag, i suoni e le canzoni.

Sebbene sia più probabile che un video riceva più visualizzazioni se pubblicato da un account che ha più follower, in virtù del fatto che quell’account ha costruito una base di follower più ampia, né il conteggio dei follower né se l’account ha avuto video precedenti ad alto rendimento sono fattori determinanti nello stabilire la raccomandazione.

Dopo aver raccolto un certo numero di dati, l’utente viene inserito in uno o più cluster di utenti omogenei con determinate caratteristiche e interessi (es. amanti della natura, del rugby, della musica lirica).

TikTok ha sviluppato anche dei sistemi per capire se all’utente non piace un certo video o tipologia di video, e cerca di evitare la noia riproponendo troppo spesso video con la stessa canzone o della stessa persona (che è uno dei maggiori limiti ad esempio dell’algoritmo di Youtube), inserendo ogni tanto anche video non propriamente attinenti per valutare le reazioni e far scoprire cose nuove.

Offrendo di volta in volta video diversi, il sistema è anche in grado di avere un’idea migliore di ciò che è popolare tra una gamma più ampia di pubblico per aiutare a fornire anche agli altri utenti di TikTok una migliore esperienza.

Nel tempo anche l’algoritmo di TikTok può portare però alla creazione di bolle – “filter bubbles”- cioè di un sistema di raccomandazione che mostra in loop video sempre omogenei. L’azienda afferma però che sta studiando le bolle, compreso quanto tempo durano e come un utente le realizza, per capire come romperle quando necessario.

L’obiettivo è trovare un equilibrio tra il suggerire contenuti rilevanti all’utente e allo stesso tempo aiutarlo a trovare contenuti e creator che incoraggiano a esplorare esperienze che altrimenti non avrebbe voluto o potute vedere.