Algoritma rekomendasi konten TikTok menarik lebih banyak perhatian daripada teknologi pesaingnya seperti Facebook, Instagram, atau YouTube. Berikut beberapa alasannya.
Algoritma
Algoritma dianggap sebagai inti dari keseluruhan operasi ByteDance. Reuters, mengutip sumber, melaporkan bahwa ByteDance lebih memilih menutup TikTok daripada menjualnya.
Pada tahun 2020, Tiongkok melakukan perubahan pada undang-undang ekspornya, memberikannya wewenang untuk menyetujui ekspor algoritma dan kode sumber apa pun, sehingga meningkatkan kompleksitas penjualan aplikasi.
Para akademisi dan mantan karyawan perusahaan mengungkapkan bahwa bukan hanya algoritma, tetapi juga kombinasi dengan format video pendek yang telah menjadikan TikTok sukses secara global.
Sebelum TikTok muncul, banyak yang percaya bahwa teknologi yang menghubungkan hubungan sosial pengguna adalah kunci keberhasilan aplikasi media sosial, seperti yang dicontohkan oleh Facebook milik Meta dan Instagram. Namun, TikTok telah menunjukkan bahwa algoritma, yang didorong oleh pemahaman tentang preferensi pengguna, dapat jauh lebih ampuh. Alih-alih membangun algoritmanya berdasarkan "grafik sosial" seperti Meta, para eksekutif TikTok—termasuk CEO Shou Zi Chew—mengatakan bahwa algoritma mereka didasarkan pada "sinyal minat."
Meskipun para pesaing juga memiliki algoritma berbasis preferensi yang serupa, TikTok dapat meningkatkan efektivitas algoritmanya dengan format video pendek, kata Catalina Goanta, profesor madya di Universitas Utrecht. "Sistem rekomendasinya sangat populer. Namun, yang benar-benar membuat TikTok menonjol adalah desain dan kontennya," ujarnya.
Format video pendek membuat algoritma TikTok jauh lebih fleksibel dan bahkan mampu melacak perubahan preferensi pengguna dari waktu ke waktu, hingga interval waktu tertentu sepanjang hari.
Pengumpulan data cepat
Selain itu, format video pendek memungkinkan TikTok untuk mempelajari preferensi pengguna dengan jauh lebih cepat, kata Jason Fung, mantan kepala divisi game TikTok.
"Karena video-video tersebut berdurasi pendek dan berukuran kecil, Anda dapat mengumpulkan data tentang preferensi pengguna jauh lebih cepat daripada di YouTube, di mana rata-rata durasi video kurang dari 10 menit," ujarnya. "Bayangkan Anda mengumpulkan data tentang pengguna rata-rata setiap 10 menit dibandingkan setiap beberapa detik."
Dengan memposisikan TikTok sebagai aplikasi yang dibangun untuk perangkat seluler sejak awal, TikTok memiliki keunggulan dibandingkan platform pesaing yang harus menyesuaikan antarmuka mereka dari desktop ke seluler. Selain itu, memasuki pasar video pendek lebih awal memberi TikTok keunggulan signifikan di tahap awal. Instagram baru meluncurkan Reels pada tahun 2020, dan YouTube memperkenalkan Shorts pada tahun 2021. Oleh karena itu, keduanya tertinggal jauh di belakang TikTok dalam hal data dan pengalaman pengembangan produk.
Jelajahi kontennya
TikTok juga sering menyarankan konten yang berada di luar minat pengguna, sesuatu yang telah berulang kali dinyatakan oleh pimpinan perusahaan sebagai hal yang diperlukan untuk pengalaman pengguna TikTok.
Sebuah studi yang diterbitkan bulan lalu oleh para peneliti dari AS dan Jerman menunjukkan bahwa algoritma TikTok "memanfaatkan preferensi pengguna dalam 30% hingga 50% video yang disarankan" setelah memeriksa data dari 347 pengguna TikTok dan 5 bot otomatis.
"Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma TikTok memilih untuk merekomendasikan sejumlah besar video penemuan agar dapat lebih memahami preferensi pengguna atau memaksimalkan retensi pengguna dengan menyarankan lebih banyak video di luar minat mereka (yang diketahui)," tulis para peneliti dalam studi berjudul "TikTok and the Art of Personalization."
Kumpulkan orang-orang ke dalam kelompok-kelompok.
Ari Lightman, seorang profesor di Universitas Carnegie Mellon, menunjukkan taktik efektif lain yang digunakan TikTok: mendorong pengguna untuk membentuk grup publik melalui tagar. Dengan cara ini, TikTok dapat mempelajari perilaku, minat, afiliasi, dan ideologi pengguna dengan lebih efektif.
Jika TikTok akhirnya dilarang di AS, menurut Lightman, meskipun raksasa teknologi Amerika tentu mampu meniru TikTok dengan produk mereka sendiri, meniru budaya pengguna TikTok adalah tugas yang menakutkan.
Keunggulan China
Algoritma rekomendasi TikTok sebagian besar berasal dari Douyin, sebuah aplikasi yang diluncurkan pada tahun 2016. Meskipun ByteDance sering menekankan bahwa TikTok dan Douyin adalah aplikasi yang terpisah, sebuah sumber Reuters mengatakan bahwa kedua algoritma tersebut tetap serupa hingga saat ini.
Sebagai imbalannya, AI Douyin didukung oleh pemanfaatan tenaga kerja murah di Tiongkok oleh ByteDance. Perusahaan induk TikTok mempekerjakan banyak orang untuk memberi tag secara cermat pada semua konten dan pengguna di platform tersebut.
Yikai Li, seorang manajer di agensi periklanan Nativex dan mantan eksekutif di ByteDance, mengatakan: "Sekitar tahun 2018 dan 2019, Douyin berupaya untuk menandai setiap pengguna. Mereka akan menandai setiap video secara manual, kemudian mereka akan menandai pengguna berdasarkan video yang telah mereka tonton." Taktik ini juga diterapkan pada TikTok.
Meskipun mempekerjakan orang untuk memberi label pada data adalah aktivitas umum dan penting bagi perusahaan AI saat ini, ByteDance telah mengadopsi strategi ini sejak awal. Menurut Li, klasifikasi label membutuhkan banyak tenaga kerja, sehingga memberikan keuntungan bagi perusahaan Tiongkok karena tenaga kerja mereka yang melimpah dan lebih murah dibandingkan dengan Amerika Utara.
(Menurut Reuters)
Sumber
Komentar (0)