TikTok объяснил, как алгоритм выбирает видео для ленты рекомендаций

TikTik опубликовал пост в блоге, в котором объяснил, как работает алгоритм, выбирающий посты для ленты рекомендаций.

Лента рекомендаций состоит из видео, которые отвечают интересам пользователей. Она облегчает поиск контента и авторов, которые могут представлять интерес для каждого конкретного пользователя. Ключевыми факторами, влияющими на то, какие ролики появятся в ленте рекомендация, являются:

• взаимодействие с видео – лайки, репосты, подписки на аккаунты, комментарии, скрытие неинтересных роликов, а также контент, который создает сам пользователь;
• информация о видео – надписи, звуки и песни, хэштеги, эффекты;
• настройки устройства и учетной записи – языковые предпочтения, тип мобильного устройства, месторасположение. Это фактор влияет на ленту меньше предыдущих.

Фактор проявления интереса, например, просмотрит ли пользователь более длинное видео от начала до конца, получит больший вес, чем, например, такой факт, что зритель и автор видео проживают в одной стране.

Изначально лента формируется на основе выбранных категорий интересов, например, «Домашние животные» или «Путешествия». После чего лента начинает адаптировать рекомендации к предпочтениям пользователей на основе действий. Принимаются во внимание подписки на другие учетные записи, хештеги, звуки, эффекты, история поиска.

TikTok замечает, что иногда для поддержания разнообразия может показывать в ленте видео, которые не соответствуют выраженным интересам пользователя. Соцсеть это делает намеренно, чтобы помочь людям находить новые категории контента, новых авторов или вдохновиться на новые идеи.

Количество подписчиков и наличие популярных видео в аккаунте не являются прямыми факторами попадания в ленту рекомендаций TikTok.

Каждый новый пост оценивается независимо от предыдущих заслуг и демонстрируется на основе интересов.