TikTok revela cómo funciona su algoritmo de recomendación

TikTok revela cómo funciona su algoritmo de recomendación. Un juego de variables que comienza con los datos de nuestro perfil y se va alimentando de cada “me gusta” y cada descarte. Pero diversificado de forma artificial para reducir la repetición.

Cuando abres TikTok y aterrizas en tu feed For You, se te presenta una secuencia de videos seleccionados para tus intereses, lo que facilita la búsqueda de contenido y creadores que te gustan. Este feed está impulsado por un sistema de recomendación que entrega contenido a cada usuario que probablemente sea de interés para ese usuario en particular. Parte de la magia de TikTok es que no hay nadie para ti: mientras que diferentes personas pueden encontrar algunos de los mismos videos destacados, el feed de cada persona es único y se adapta a ese individuo específico.

Los sistemas de recomendación nos rodean. Potencian muchos de los servicios que usamos y nos gustan todos los días. Desde las compras hasta la transmisión y los motores de búsqueda, los sistemas de recomendación están diseñados para ayudar a las personas a tener una experiencia más personalizada. (Aquí entra en juego la maravillosa IA)

En general, estos sistemas sugieren contenido después de tener en cuenta las preferencias del usuario expresadas a través de interacciones con la aplicación, como publicar un comentario o seguir una cuenta. Estas señales ayudan al sistema de recomendación a medir el contenido que te gusta y el contenido que prefieres omitir.

¿Qué factores contribuyen para usted?

En TikTok, el feed For You, como decía al principio, refleja las preferencias exclusivas de cada usuario. El sistema recomienda contenido clasificando los videos en función de una combinación de factores, comenzando por los intereses que expresa como nuevo usuario y ajustando las cosas que indica que no le interesan, para formar su feed personalizado para usted.

Las recomendaciones se basan en una serie de factores, que incluyen cosas como:

  • Interacciones de los usuarios, como los videos que te gustan o compartes, las cuentas que sigues, los comentarios que publicas y el contenido que creas.
  • Información de video, que puede incluir detalles como subtítulos, sonidos y hashtags.
  • Configuración de dispositivo y cuenta, como tu preferencia de idioma, configuración de país y tipo de dispositivo.

Todos estos factores son procesados ​​por nuestro sistema de recomendaciones y ponderados en función de su valor para el usuario. Un indicador importante, como, por ejemplo, si un usuario termina de ver un video más largo de principio a fin, recibirá mayor peso que un indicador débil, como si el espectador y el creador del video están en el mismo país. Luego, los videos se clasifican para determinar la probabilidad de que un usuario se interese en una pieza de contenido y se entregan a cada feed For You único.

¿Cómo puedes saber lo que te gusta en TikTok cuando acabas de comenzar con la aplicación?

Si empiezas como nuevo usuario, te invitamos a seleccionar tus categorías de interés, como mascotas o viajes, para ayudar a adaptar las recomendaciones a tus preferencias. Esto permite que la aplicación desarrolle un feed inicial, y comenzará a pulir las recomendaciones basadas en sus interacciones con un conjunto temprano de videos.

Cada nueva interacción ayuda al sistema a conocer tus intereses y sugerir contenido, por lo que la mejor manera de seleccionar tu feed For You es simplemente usar y disfrutar la aplicación. Con el tiempo, su feed For You debería poder mostrar cada vez más recomendaciones que sean relevantes para sus intereses.

En pocas palabras, tienes que educar a tu IA para que vaya mostrando los vídeos que te interesan.

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