Система рекомендаций TikTok для подбора контента работает на основании ряда факторов: 1

1. Взаимодействие пользователя. 1 Посещение профилей пользователей, на которых пользователь подписан, контент, которому он ставит лайки, делится, комментирует, смотрит полностью или пропускает. 1
2. Информация о контенте. 1 Звуки, хэштеги, количество просмотров видео и страна публикации контента. 1
3. Информация о пользователе. 1 Настройки устройства, языковые предпочтения, местоположение, часовой пояс и день недели, а также тип устройства. 1

Эти факторы помогают предсказать, насколько релевантным и интересным контент может быть для зрителя. 1

Примерный алгоритм работы системы рекомендаций: 2

1. После публикации видеоролика система не даёт показы сразу. 2 В это время она занимается аналитикой содержания с использованием технологии обработки естественного языка и компьютерного зрения. 2 Искусственный интеллект прочитает текст, увидит движения и услышит речь. 2
2. После сканирования ролик начнёт попадать в раздел рекомендаций. 2 Алгоритм проверяет, насколько активно реагируют на контент пользователи. 2 Первые 100 просмотров решают, сколько просмотров получит ролик далее. 2 Реакцией пользователя является лайк, комментарий, расшаривания и время просмотра. 2 Помимо этого, алгоритм обратит внимание на количество повторов. 2

Досматриваемость, повторные просмотры и сохранение в закладки для алгоритма важнее, чем количество лайков и комментариев. 4