Как алгоритмы TikTok формируют ленту рекомендаций?

Алгоритм TikTok формирует ленту рекомендаций на основе анализа взаимодействия пользователя с контентом и других факторов. dzen.ru vc.ru

Некоторые из них:

• Взаимодействие с видео. vc.ru Алгоритм учитывает, как пользователь взаимодействует с конкретным видео. vc.ru Например, просмотры до конца и повторные просмотры говорят о том, что контент интересен. vc.ru Лайки, комментарии, репосты и сохранения тоже важны, но вторичны по сравнению с досмотрами. vc.ru
• Информация о видео. vc.ru Анализируются, в частности:
• Хештеги. vc.ru Они помогают алгоритму понять тематику видео и показать его заинтересованной аудитории. vc.ru
• Звуки и музыка. vc.ru Алгоритм отслеживает их популярность и может использовать как сигнал для продвижения видео. vc.ru
• Эффекты и фильтры. vc.ru Использование встроенных инструментов TikTok может быть позитивным сигналом для алгоритма, показывая, что пользователь активно использует платформу. vc.ru
• Описание видео. vc.ru Краткое и цепляющее описание с ключевыми словами помогает алгоритму лучше понять суть ролика. vc.ru
• Настройки устройства и аккаунта. vc.ru Учитываются, в частности:
• Язык и страна. vc.ru Определяют базовую региональную привязку контента. vc.ru
• Тип устройства. vc.ru Может влиять на формат и качество отображения контента. vc.ru
• Категории интересов, выбранные при регистрации. vc.ru Первоначальные настройки помогают сформировать стартовую ленту рекомендаций. vc.ru

Алгоритм старается не зацикливаться только на одном типе контента. vc.ru Поэтому в ленте могут появляться видео на смежные темы или от авторов, на которых пользователь не подписан, но чей контент потенциально может его заинтересовать на основе анализа поведения похожих пользователей. vc.ru

Точного и исчерпывающего описания работы алгоритмов TikTok нет даже у самих разработчиков в открытом доступе. vc.ru