อัลกอริทึมการแนะนำคอนเทนต์ของ TikTok น่าสนใจกว่าเทคโนโลยีที่คู่แข่งอย่าง Facebook, Instagram หรือ YouTube ใช้ นี่คือเหตุผลบางประการ

อัลกอริทึม

อัลกอริทึมถือเป็นแกนหลักในการดำเนินงานโดยรวมของ ByteDance สำนักข่าว Reuters อ้างอิงแหล่งข่าวที่ระบุว่า ByteDance ยอมปิด TikTok ดีกว่าขายกิจการ

จีนได้ทำการเปลี่ยนแปลงกฎหมายการส่งออกในปี 2020 โดยให้จีนมีอำนาจอนุมัติการส่งออกอัลกอริทึมและซอร์สโค้ดใดๆ ซึ่งจะเพิ่มความซับซ้อนหากต้องการขายแอป

ไม่ใช่แค่เพียงอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการรวมเข้ากับรูปแบบ วิดีโอ สั้นด้วยที่ทำให้ TikTok ประสบความสำเร็จไปทั่วโลก นักวิชาการและอดีตพนักงานบริษัทเปิดเผย

ไฟล์ที่ไม่มีชื่อ 61.jpg
อัลกอริทึมลับมีบทบาทสำคัญในความนิยมของ TikTok ภาพ: Reuters

ก่อนจะมี TikTok หลายคนเชื่อว่าเทคโนโลยีที่เชื่อมโยงผู้ใช้เข้ากับโซเชียลมีเดียคือเคล็ดลับความสำเร็จของแอปโซเชียลมีเดีย ดังจะเห็นได้จาก Facebook และ Instagram ของ Meta แต่ TikTok แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วยความเข้าใจในความสนใจของผู้ใช้นั้นทรงพลังกว่า แทนที่จะสร้างอัลกอริทึมบน "กราฟโซเชียล" อย่าง Meta ผู้บริหารของ TikTok รวมถึง Shou Zi Chew ซีอีโอ กล่าวว่าอัลกอริทึมของพวกเขานั้นอิงตาม "สัญญาณความสนใจ"

แม้ว่าคู่แข่งจะมีอัลกอริทึมที่อิงตามความสนใจที่คล้ายคลึงกัน แต่ TikTok สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมด้วยรูปแบบวิดีโอสั้นได้ Catalina Goanta รองศาสตราจารย์ประจำมหาวิทยาลัย Utrecht กล่าวว่า "ระบบแนะนำวิดีโอของพวกเขาได้รับความนิยมอย่างมาก แต่สิ่งที่ทำให้ TikTok แตกต่างอย่างแท้จริงคือการออกแบบและเนื้อหา" เธอกล่าว

รูปแบบวิดีโอสั้นทำให้อัลกอริทึมของ TikTok มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงความสนใจของผู้ใช้ในแต่ละช่วงเวลาได้แม้กระทั่งบางช่วงเวลาของวัน

การรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ รูปแบบวิดีโอแบบสั้นยังช่วยให้ TikTok เรียนรู้ความสนใจของผู้ใช้ได้เร็วขึ้นมาก เจสัน ฟุง อดีตหัวหน้าฝ่ายเกมของ TikTok กล่าว

“เนื่องจากวิดีโอมีขนาดสั้นและมีขนาดเล็ก คุณจึงสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความชอบของผู้ใช้ได้เร็วกว่าบน YouTube ซึ่งวิดีโอโดยเฉลี่ยมีความยาวไม่เกิน 10 นาที” เขากล่าว “ลองนึกภาพการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้โดยเฉลี่ยทุกๆ 10 นาที แทนที่จะเป็นทุกๆ สองสามวินาที”

การวางตำแหน่ง TikTok ให้เป็นแอปที่เน้นมือถือเป็นหลักตั้งแต่เริ่มต้นยังทำให้ TikTok มีข้อได้เปรียบเหนือแพลตฟอร์มคู่แข่งที่ต้องปรับเปลี่ยนอินเทอร์เฟซจากเดสก์ท็อปเป็นมือถือ นอกจากนี้ การเข้าสู่ตลาดวิดีโอสั้นตั้งแต่เนิ่นๆ ยังทำให้ TikTok ได้เปรียบอย่างมากในช่วงเริ่มต้น Instagram เปิดตัว Reels ในปี 2020 ขณะที่ YouTube เปิดตัว Shorts ในปี 2021 ทั้งคู่จึงตามหลัง TikTok อยู่หลายปีในแง่ของข้อมูลและการพัฒนาผลิตภัณฑ์

สำรวจ เนื้อหา

TikTok ยังแนะนำเนื้อหาที่อยู่นอกเหนือจากความสนใจของผู้ใช้บ่อยครั้ง ซึ่งผู้บริหารของบริษัทได้กล่าวซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่าเป็นสิ่งสำคัญต่อประสบการณ์ผู้ใช้ของ TikTok

การศึกษาวิจัยที่เผยแพร่เมื่อเดือนที่แล้วโดยนักวิจัยจากสหรัฐอเมริกาและเยอรมนี พบว่าอัลกอริทึมของ TikTok "สำรวจความชอบของผู้ใช้ในวิดีโอที่แนะนำ 30% ถึง 50%" หลังจากตรวจสอบข้อมูลจากผู้ใช้ TikTok จำนวน 347 รายและบอทอัตโนมัติ 5 ตัว

“การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่าอัลกอริทึมของ TikTok เลือกที่จะแนะนำวิดีโอที่ค้นพบจำนวนมากเพื่อให้สามารถอนุมานความสนใจของผู้ใช้ได้ดีขึ้นหรือเพิ่มการรักษาผู้ใช้ให้สูงสุดโดยการแนะนำวิดีโอเพิ่มเติมที่อยู่นอกเหนือจากความสนใจ (ที่ทราบ) ของพวกเขา” นักวิจัยเขียนไว้ในการศึกษาที่มีชื่อว่า “TikTok และศิลปะแห่งการปรับแต่งส่วนบุคคล”

การจัดกลุ่มคนเป็นกลุ่ม

Ari Lightman ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon ชี้ให้เห็นว่ากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพอีกอย่างหนึ่งที่ TikTok ใช้คือการกระตุ้นให้ผู้ใช้สร้างกลุ่มสาธารณะโดยใช้แฮชแท็ก ซึ่งทำให้ TikTok สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับพฤติกรรม ความสนใจ ความสังกัด และอุดมการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Lightman กล่าวว่า หาก TikTok ถูกแบนในสหรัฐอเมริกาในที่สุด แม้ว่ายักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของสหรัฐฯ จะสามารถคัดลอก TikTok ด้วยผลิตภัณฑ์ของตนเองได้อย่างแน่นอน แต่การคัดลอกวัฒนธรรมผู้ใช้ TikTok ถือเป็นปัญหาที่ยากลำบาก

ข้อได้เปรียบของจีน

อัลกอริทึมการแนะนำของ TikTok ส่วนใหญ่ยืมมาจาก Douyin ซึ่งเปิดตัวในปี 2016 ในขณะที่ ByteDance มักเน้นย้ำว่า TikTok และ Douyin เป็นแอปที่แยกจากกัน แหล่งข่าว จาก Reuters กล่าวว่าทั้งสองอัลกอริทึมยังคงคล้ายคลึงกันจนถึงทุกวันนี้

ในทางกลับกัน AI ของ Douyin ได้รับการสนับสนุนจากการใช้แรงงานราคาถูกของ ByteDance ในจีน บริษัทแม่ของ TikTok จ้างคนจำนวนมากเพื่อแท็กคอนเทนต์และผู้ใช้ทั้งหมดบนแพลตฟอร์มอย่างระมัดระวัง

“ราวปี 2018 และ 2019 Douyin พยายามแท็กผู้ใช้ทุกคน” อี้ไค หลี่ ผู้จัดการบริษัทโฆษณา Nativex และอดีตผู้บริหาร ByteDance กล่าว “พวกเขาจะแท็กวิดีโอทุกวิดีโอด้วยตนเอง แล้วจึงแท็กผู้ใช้ตามวิดีโอที่พวกเขาดู” กลยุทธ์นี้ใช้ได้กับ TikTok เช่นกัน

แม้ว่าการจ้างคนมาแท็กข้อมูลจะเป็นเรื่องปกติและสำคัญสำหรับบริษัท AI ในปัจจุบัน แต่ ByteDance ได้นำกลยุทธ์นี้มาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ Li ระบุว่าการแท็กข้อมูลต้องใช้แรงงานจำนวนมาก ดังนั้นบริษัทจีนจึงได้เปรียบเนื่องจากมีแรงงานจำนวนมากและต้นทุนต่ำเมื่อเทียบกับอเมริกาเหนือ

(ตามรายงานของรอยเตอร์)