TikTokのコンテンツ推奨アルゴリズムは、Facebook、Instagram、YouTubeなどの競合他社の技術よりも注目を集めています。ここにいくつかの理由があります。
アルゴリズム
アルゴリズムはバイトダンスの事業全体の中核とみなされている。ロイター通信は情報筋の話として、バイトダンスはTikTokを売却するよりも閉鎖したいと考えていると報じた。
中国は2020年に輸出法を改正し、アルゴリズムやソースコードの輸出に対する承認権限を中国に与えたため、アプリの販売がさらに複雑化した。
研究者や同社の元従業員によると、TikTokが世界的に成功したのは、アルゴリズムだけでなく、短編動画形式との組み合わせによるものだという。
TikTokが登場する前は、FacebookやMetaのInstagramに代表されるように、ユーザーのソーシャルなつながりを結びつけるテクノロジーこそがソーシャルメディアアプリの成功の秘訣だと多くの人が信じていました。しかし、TikTok は、ユーザーの好みを理解することによって駆動されるアルゴリズムがより強力になり得ることを示した。 CEOのショウ・ズー・チュウ氏を含むTikTokの幹部は、Metaのような「ソーシャルグラフ」に基づいてアルゴリズムを構築するのではなく、同社のアルゴリズムは「関心のシグナル」に基づいていると述べている。
ライバル企業も同様の興味関心に基づくアルゴリズムを採用しているが、TikTokは短編動画フォーマットによってアルゴリズムの有効性を高めることができるとユトレヒト大学のカタリナ・ゴアンタ准教授は述べた。 「彼らのレコメンデーションシステムは非常に人気があります。しかし、TikTokが本当に際立っているのは、デザインとコンテンツです」と彼女は語った。
短編動画のフォーマットにより、TikTok のアルゴリズムはより柔軟になり、時間の経過や特定の時間帯に至るまで、ユーザーの興味の変化を追跡できるようになります。
高速データ収集
さらに、短編動画のフォーマットにより、TikTokはユーザーの興味をより速いペースで知ることができると、TikTokの元ゲーム部門責任者であるジェイソン・ファン氏は述べた。
「動画が短くて短いため、平均的な動画の長さが10分未満のYouTubeよりもはるかに早くユーザーの好みに関するデータを収集できます」と彼は語った。 「平均的なユーザーのデータを数秒ごとに収集するのではなく、10分ごとに収集することを想像してみてください。」
TikTok を最初からモバイル向けに構築されたアプリとして位置付けることで、デスクトップからモバイルにインターフェースを適応させる必要があった競合プラットフォームに対しても優位に立つことができます。さらに、ショートビデオ市場に早くから参入したことで、TikTok は初期段階で大きなプラスを獲得しました。 Instagramは2020年までReelsをリリースせず、YouTubeは2021年にShortsを導入しました。そのため、データと製品開発の経験の面で、どちらもTikTokより何年も遅れています。
コンテンツを探索する
TikTokはユーザーの興味に合わないコンテンツも頻繁に推奨しているが、同社の経営陣はそれがTikTokのユーザーエクスペリエンスにとって不可欠だと繰り返し述べている。
米国とドイツの研究者らが先月発表した研究によると、TikTokのアルゴリズムは347人のTikTokユーザーと5つの自動ボットのデータを調べた結果、「推奨動画の30～50％でユーザーの好みを掘り起こしていた」ことが判明した。
「この発見は、TikTokのアルゴリズムがユーザーの興味をより正確に推測するため、または（既知の）興味の範囲外の動画をより多く推奨することでユーザーの維持率を最大化するために、多数の発見動画を推奨することを選択していることを示唆している」と研究者らは「TikTokとパーソナライゼーションの芸術」と題した研究論文に記している。
人々をグループに分ける
カーネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は、TikTokが使っているもう一つの効果的な戦術は、ハッシュタグを通じてユーザーに公開グループを作るよう促すことだと指摘している。これにより、TikTok はユーザーの行動、興味、所属、イデオロギーをより効果的に把握できるようになります。
ライトマン氏は、TikTokが最終的に米国で禁止された場合、米国のテクノロジー大手は自社製品でTikTokを模倣することは確かにできるが、TikTokのユーザー文化を模倣するのは難しい問題だと述べた。
中国の優位性
TikTokの推奨アルゴリズムは、主に2016年にサービスを開始したDouyinから取り入れられている。バイトダンスはTikTokとDouyinは別のアプリであるとしばしば強調しているが、ロイターの情報筋によると、2つのアルゴリズムは今でも似通っているという。
一方、Douyin の AI は、ByteDance による中国の安価な労働力の活用によって強化されている。 TikTokの親会社は、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を付けるために数十人の人材を雇用している。
「2018年から2019年頃、Douyinはすべてのユーザーにタグを付けようと努力していました」と、広告会社Nativexのマネージャーで元バイトダンス幹部のイーカイ・リー氏は語った。 「彼らはすべての動画に手動でタグを付け、視聴した動画に基づいてユーザーにタグを付けていました。」この戦術はTikTokにも当てはまります。
採用データのタグ付けは今日の AI 企業にとって一般的かつ重要な慣行ですが、ByteDance は早い段階でこの戦略を採用しました。李氏によれば、カードソーティングは労働集約型であるため、中国企業は北米に比べて豊富な労働力と低コストという有利性を持っているという。
（ロイター通信によると）
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