TikTok کا مواد کی سفارش کا الگورتھم اس ٹیکنالوجی سے زیادہ دلکش ہے جو حریفوں جیسے Facebook، Instagram، یا YouTube کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہاں اس کی کچھ وجوہات ہیں۔

الگورتھم

الگورتھم کو بائٹ ڈانس کی مجموعی کارروائیوں کے لیے بنیادی طور پر دیکھا جاتا ہے۔ خبر رساں ادارے روئٹرز نے ذرائع کا حوالہ دیتے ہوئے کہا کہ بائٹ ڈانس ٹک ٹاک کو فروخت کرنے کے بجائے اسے بند کر دے گا۔

چین نے 2020 میں اپنے برآمدی قوانین میں تبدیلیاں کیں جس نے اسے الگورتھم اور سورس کوڈ کی کسی بھی برآمد پر منظوری کا اختیار دیا، اگر وہ ایپس فروخت کرنا چاہتا ہے تو پیچیدگی کا اضافہ کر دیا۔

ماہرین تعلیم اور کمپنی کے سابق ملازمین نے انکشاف کیا ہے کہ یہ صرف الگورتھم ہی نہیں بلکہ مختصر ویڈیو فارمیٹ کے ساتھ امتزاج بھی ہے جس نے TikTok کو عالمی سطح پر کامیابی دی ہے۔

بے نام فائل 61.jpg
TikTok کی مقبولیت میں ایک خفیہ الگورتھم کلیدی کردار ادا کرتا ہے۔ تصویر: رائٹرز

TikTok سے پہلے، بہت سے لوگوں کا خیال تھا کہ صارفین کے سماجی رابطوں کو جوڑنے والی ٹیکنالوجی ایک کامیاب سوشل میڈیا ایپ کی خفیہ چٹنی تھی، جس کی مثال فیس بک اور میٹا کے انسٹاگرام نے دی ہے۔ لیکن TikTok نے ظاہر کیا کہ ایک الگورتھم، جو کہ صارفین کے مفادات کو سمجھتا ہے، زیادہ طاقتور ہو سکتا ہے۔ میٹا جیسے "سماجی گراف" پر اپنا الگورتھم بنانے کے بجائے، TikTok ایگزیکٹوز - بشمول CEO شو زی چیو - کہتے ہیں کہ ان کا الگورتھم "دلچسپی کے اشارے" پر مبنی ہے۔

جب کہ اس کے حریفوں کے پاس اسی طرح کی دلچسپی پر مبنی الگورتھم ہیں، TikTok اپنے مختصر ویڈیو فارمیٹ کے ساتھ اپنے الگورتھم کی تاثیر کو بہتر بنا سکتا ہے، Utrecht یونیورسٹی کی ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر Catalina Goanta نے کہا۔ "ان کا سفارشی نظام بہت مقبول ہے۔ لیکن جو چیز واقعی TikTok کو الگ کرتی ہے وہ ہے ڈیزائن اور مواد،" انہوں نے کہا۔

مختصر ویڈیو فارمیٹ TikTok کے الگورتھم کو بہت زیادہ لچکدار بناتا ہے اور یہاں تک کہ صارف کی دلچسپیوں میں دن کے مخصوص اوقات تک تبدیلیوں کو ٹریک کرنے کے قابل بناتا ہے۔

تیز رفتار ڈیٹا اکٹھا کرنا

مزید برآں، مختصر ویڈیو فارمیٹ TikTok کو صارفین کی دلچسپیوں کے بارے میں بہت تیز رفتار سے جاننے کی اجازت دیتا ہے، TikTok کے گیمنگ کے سابق سربراہ جیسن فنگ نے کہا۔

"کیونکہ ویڈیوز مختصر اور چھوٹی ہیں، آپ یوٹیوب کے مقابلے میں زیادہ تیزی سے صارف کی ترجیحات کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں، جہاں اوسط ویڈیو 10 منٹ سے کم ہے،" انہوں نے کہا۔ "ہر چند سیکنڈ کے مقابلے میں ہر 10 منٹ میں اوسط صارف کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کا تصور کریں۔"

TikTok کو شروع سے ہی ایک موبائل-پہلی ایپ کے طور پر پوزیشن دینے سے اسے حریف پلیٹ فارمز پر بھی فائدہ ملتا ہے، جنہیں اپنے انٹرفیس کو ڈیسک ٹاپ سے موبائل تک ڈھالنا پڑتا ہے۔ مزید برآں، مختصر شکل کی ویڈیو مارکیٹ میں جلد داخل ہونے سے ابتدائی مراحل میں TikTok کو بڑا فائدہ ملتا ہے۔ انسٹاگرام نے 2020 تک ریلیز لانچ نہیں کیں، جب کہ یوٹیوب نے 2021 میں شارٹس متعارف کرایا۔ لہذا ڈیٹا اور پروڈکٹ کی ترقی کے معاملے میں دونوں TikTok سے کئی سال پیچھے ہیں۔

مواد دریافت کریں ۔

TikTok اکثر صارفین کے مفادات سے ہٹ کر مواد کی تجویز بھی کرتا ہے، کمپنی کے ایگزیکٹوز نے بار بار کہا ہے کہ TikTok کے صارف کے تجربے کے لیے ضروری ہے۔

امریکہ اور جرمنی کے محققین کے ذریعہ پچھلے مہینے شائع ہونے والی ایک تحقیق میں پتا چلا ہے کہ TikTok کے الگورتھم نے 347 TikTok صارفین اور پانچ خودکار بوٹس کے ڈیٹا کی جانچ کے بعد "30% سے 50% تجویز کردہ ویڈیوز میں صارف کی ترجیحات کو کم کیا" ۔

"اس تلاش سے پتہ چلتا ہے کہ TikTok الگورتھم بڑی تعداد میں دریافت کرنے والے ویڈیوز کی تجویز کرنے کا انتخاب کرتا ہے تاکہ صارف کی دلچسپیوں کا بہتر اندازہ لگایا جا سکے یا زیادہ سے زیادہ ویڈیوز کی سفارش کر کے صارف کو برقرار رکھا جا سکے جو ان کی (معلوم) دلچسپیوں سے باہر ہیں،" محققین نے مطالعہ میں لکھا، جس کا عنوان ہے "TikTok اور آرٹ آف پرسنلائزیشن۔"

لوگوں کو گروپس میں گروپ کریں۔

کارنیگی میلن یونیورسٹی کے پروفیسر Ari Lightman بتاتے ہیں کہ TikTok نے ایک اور موثر حربہ استعمال کیا ہے جو صارفین کو ہیش ٹیگز کے ذریعے عوامی گروپس بنانے کی ترغیب دینا ہے، جس کے ذریعے TikTok صارفین کے طرز عمل، دلچسپیوں، وابستگیوں اور نظریات کے بارے میں زیادہ مؤثر طریقے سے جان سکتا ہے۔

لائٹ مین کے مطابق، اگر امریکہ میں ٹِک ٹِک پر بالآخر پابندی عائد کر دی جاتی ہے، جبکہ امریکی ٹیک کمپنیاں یقینی طور پر اپنی مصنوعات کے ساتھ ٹِک ٹِک کو کاپی کرنے کی اہلیت رکھتی ہیں، ٹِک ٹِک صارف کلچر کو کاپی کرنا ایک مشکل مسئلہ ہے۔

چین کا فائدہ

TikTok کا تجویز کردہ الگورتھم زیادہ تر Douyin سے لیا گیا ہے، جس کا آغاز 2016 میں ہوا تھا۔ جبکہ ByteDance اکثر اس بات پر زور دیتا ہے کہ TikTok اور Douyin الگ الگ ایپس ہیں، ایک Reuters کے ذریعہ نے کہا کہ دونوں الگورتھم آج بھی ایک جیسے ہیں۔

بدلے میں، Douyin's AI کو چین میں بائٹ ڈانس کے سستے لیبر کے استعمال سے تقویت ملی ہے۔ TikTok کی پیرنٹ کمپنی پلیٹ فارم پر تمام مواد اور صارفین کو احتیاط سے ٹیگ کرنے کے لیے بہت سارے لوگوں کو ملازمت دیتی ہے۔

"2018 اور 2019 کے آس پاس، Douyin نے ہر صارف کو ٹیگ کرنے کی کوشش کی،" Yikai Li، ایڈورٹائزنگ فرم Nativex کے مینیجر اور بائٹ ڈانس کے سابق ایگزیکٹو نے کہا۔ "وہ ہر ویڈیو کو دستی طور پر ٹیگ کریں گے، اور پھر وہ صارفین کو ان کی دیکھی گئی ویڈیوز کی بنیاد پر ٹیگ کریں گے۔" یہ حربہ TikTok پر بھی لاگو ہوتا ہے۔

اگرچہ ڈیٹا کو ٹیگ کرنے کے لیے لوگوں کی خدمات حاصل کرنا آج AI کمپنیوں کے لیے عام اور اہم ہے، بائٹ ڈانس نے اس حکمت عملی کو ابتدائی طور پر اپنایا۔ لی کے مطابق، ٹیگنگ بہت محنت طلب ہے، لہذا چینی کمپنیوں کو شمالی امریکہ کے مقابلے میں بہت زیادہ محنت اور کم لاگت کی وجہ سے فائدہ ہے۔

(رائٹرز کے مطابق)