TikTok의 콘텐츠 추천 알고리즘은 Facebook, Instagram, YouTube 등 경쟁사의 기술보다 더 많은 주목을 받고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

연산

알고리즘은 ByteDance의 전반적인 운영의 핵심으로 여겨집니다. 로이터 통신은 소식통을 인용해 바이트댄스가 틱톡을 매각하기보다는 폐쇄하는 것을 선호할 것이라고 보도했습니다.

중국은 2020년에 수출법을 개정해 알고리즘과 소스코드의 수출에 대한 승인권을 부여했고, 이로 인해 앱 판매가 더욱 복잡해졌습니다.

학자와 전직 회사 직원들은 TikTok이 전 세계적으로 성공한 것은 알고리즘뿐만 아니라 짧은 형식의 비디오 포맷과의 결합 덕분이라고 말합니다.

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TikTok의 인기에는 비밀 알고리즘이 중요한 역할을 합니다. 사진: 로이터

TikTok이 등장하기 전에는 많은 사람들이 사용자의 소셜 연결을 연결하는 기술이 성공적인 소셜 미디어 앱의 비결이라고 믿었습니다. Facebook과 Meta의 Instagram이 그 예입니다. 하지만 TikTok은 사용자 선호도를 이해하여 구동되는 알고리즘이 더욱 강력할 수 있음을 보여주었습니다. TikTok 임원진(CEO Shou Zi Chew 포함)은 Meta와 같은 "소셜 그래프"에 알고리즘을 구축하는 대신, 알고리즘이 "관심 신호"에 기반한다고 말합니다.

위트레흐트 대학교의 카탈리나 고안타 준교수는 경쟁사들이 유사한 관심 기반 알고리즘을 사용하고 있는 반면, TikTok은 단편 비디오 포맷으로 알고리즘의 효과를 높일 수 있다고 말했습니다. "틱톡의 추천 시스템은 매우 인기가 많습니다. 하지만 틱톡을 진정으로 돋보이게 하는 것은 디자인과 콘텐츠입니다." 라고 그녀는 말했습니다.

짧은 형식의 비디오 포맷은 TikTok의 알고리즘을 훨씬 더 유연하게 만들고, 심지어 하루 중 특정 시간대까지 사용자 관심사의 변화를 추적할 수 있게 해줍니다.

빠른 데이터 수집

TikTok의 전 게임 부문 책임자인 제이슨 펑은 또한 짧은 형식의 비디오 포맷 덕분에 TikTok은 사용자의 관심사를 훨씬 더 빠른 속도로 파악할 수 있다고 말했습니다.

그는 "동영상이 짧고 분량이 적기 때문에 평균 영상 길이가 10분 미만인 YouTube보다 훨씬 빠르게 사용자 선호도에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다." 라고 말했습니다. "평균 사용자에 대한 데이터를 몇 초마다 수집하는 대신 10분마다 수집한다고 상상해보세요."

TikTok을 처음부터 모바일에 맞춰 제작된 앱으로 포지셔닝한 것은 데스크톱에서 모바일로 인터페이스를 조정해야 했던 경쟁 플랫폼에 비해 유리한 점을 제공합니다. 게다가 TikTok은 짧은 영상 시장에 일찍 진출한 덕분에 초기 단계에 큰 이점을 얻었습니다. 인스타그램은 2020년까지 릴스를 출시하지 않았고, 유튜브는 2021년에 쇼츠를 출시했습니다. 따라서 두 플랫폼 모두 데이터와 제품 개발 경험 측면에서 틱톡보다 수년 뒤처져 있습니다.

콘텐츠 탐색

TikTok은 사용자의 관심사와 관련 없는 콘텐츠를 자주 추천하는데, 이는 TikTok의 경영진이 반복해서 언급한 대로 TikTok의 사용자 경험에 필수적입니다.

지난달 미국과 독일의 연구자들이 발표한 연구에 따르면, TikTok의 알고리즘은 347명의 TikTok 사용자와 5개의 자동화된 봇의 데이터를 검토한 결과 "추천 영상의 30~50%에서 사용자 선호도를 파악했다" 고 합니다.

연구진은 "TikTok과 개인화의 기술"이라는 제목의 연구에서 "이러한 결과는 TikTok 알고리즘이 사용자의 관심사를 더 잘 추론하거나 사용자의 알려진 관심사가 아닌 더 많은 동영상을 추천하여 사용자 유지를 극대화하기 위해 많은 수의 발견 동영상을 추천하는 것을 시사한다"고 기술했습니다.

사람들을 그룹으로 묶다

카네기 멜론 대학교의 아리 라이트먼 교수는 TikTok이 사용하는 또 다른 효과적인 전략은 해시태그를 통해 사용자들이 공개 그룹을 형성하도록 장려하는 것이라고 지적합니다. 이를 통해 TikTok은 사용자의 행동, 관심사, 소속, 이념에 대해 더 효과적으로 학습할 수 있습니다.

라이트먼은 TikTok이 결국 미국에서 금지된다면, 미국의 거대 기술 기업들이 자사 제품으로 TikTok을 복제할 능력은 충분히 있지만 TikTok의 사용자 문화를 복제하는 것은 어려운 문제라고 말했습니다.

중국의 이점

TikTok의 추천 알고리즘은 2016년에 출시된 Douyin에서 크게 차용했습니다. ByteDance는 TikTok과 Douyin이 별도의 앱이라고 강조하지만, Reuters 소식통은 두 알고리즘이 오늘날에도 여전히 비슷하다고 말했습니다.

ByteDance가 중국의 저렴한 노동력을 활용함으로써 Douyin의 AI가 강화되었습니다. TikTok의 모회사는 플랫폼의 모든 콘텐츠와 사용자를 신중하게 태그하기 위해 많은 사람을 고용합니다.

광고 회사 Nativex의 매니저이자 전 ByteDance 임원인 이카이 리(Yikai Li)는 "2018년과 2019년경에 Douyin은 모든 사용자에게 태그를 지정하려고 노력했습니다."라고 말했습니다. "그들은 모든 영상에 직접 태그를 달고, 사용자가 시청한 영상에 따라 태그를 달았습니다." 이 전략은 TikTok에도 적용됩니다.

오늘날 AI 기업에서는 데이터 태깅을 고용하는 것이 일반적이고 중요한 관행이지만 ByteDance는 이 전략을 일찍부터 채택했습니다. 리에 따르면, 카드 분류는 노동 집약적이기 때문에 중국 기업은 북미 기업에 비해 풍부한 노동력과 낮은 비용 덕분에 유리한 입장에 있다.

(로이터통신에 따르면)