Tik Tokアルゴリズムの仕組みを最も詳しく解説！

現在、技術の継続的な発展により、推奨アルゴリズム機能はますます強力になっています。プッシュにアルゴリズムメカニズムを使用する企業やブランドが増えています。たとえば、Douyin は正確なプッシュにアルゴリズムメカニズムを使用しており、ユーザーに非常に好評です。

今日は、Tik Tokのアルゴリズムメカニズムの最も詳細な分析についてお話しし、プラットフォームのコアアルゴリズムメカニズムを解読します。主に、Tik Tokのアルゴリズムメカニズムがどのように機能するか、アカウントラベルのプロトタイプがどのように確立されるか、ByteDanceの人工知能AIがどのようにアカウントの数学的モデルを分析して確立するかについて説明します。

1. ByteDanceプラットフォームアルゴリズムの特徴

まず第一に、ByteDance は何よりもまず広告会社であることを理解する必要があります。広告会社にとって、膨大なデータは最も重要な製品であり、収益化の可能性が最も高い製品です。

この原則に基づいて、そのアルゴリズムは（猫と犬の駅と比較して）あまり商業化されていないと確信できるため、無料で何かを入手できる可能性は非常に高くなります。ただし、広告会社として、トラフィックを販売することが中心です。人民元が追加されると、効果はさらに高くなります。これが、Douyinの現在のトラフィックがネットワーク全体で安価であると見なされる理由です。100元で5,000インプレッションを購入できます。

Douyin は、実際にはビッグデータインテリジェント AI を使用してビッグデータを識別し、各ビデオの内容を分析し、いいね、滞在、コメント、再投稿、フォロワーなどのアクションを通じて各ユーザーの関心タグを識別するアルゴリズムプラットフォームです。

次に、コンテンツとユーザーにそれぞれ多数のタグを追加して、関連するコンテンツとユーザーを正確に一致させます。

たとえば、若い女性のダンスや料理作りなどの関連コンテンツを見るのが好きな場合、システムは数千万のコンテンツの中からこれら 2 つに関連するコンテンツを検索して識別し、ユーザーにプッシュします。

ユーザーにとって、これは自己完結型の情報繭です。

これにより、コンテンツの時間とプロモーションにかかる時間が大幅に節約されます。

したがって、アカウントにラベルを付けることは非常に重要であり、無視することはできません。

ラベルが追加されて初めて、プラットフォームはコンテンツを識別し、どのような人々に明確にプッシュできるようになります。

2. システムは私たちにどのようなラベルを付けるのでしょうか?

Doubaba のインテリジェント AI は、各アカウントと各ユーザーに対して一連のデータモデルを確立します。

ユーザータグモデルの確立:

プラットフォームは、いいね、コメント、コンバージョン率などのアクションを通じてユーザーの属性を判断します。一定期間蓄積した後、プラットフォームはユーザーに独自のデータモデルを提供します。このモデルには、年齢、性別、地域、業界、興味や趣味、購買力などの属性と興味タグが含まれます。

アカウントラベルモデルの確立:

同様に、新しいアカウントを作成すると、人工知能 AI システムはコンテンツを通じて大量のキーワードをキャプチャする必要があります。これにより、動画コンテンツを分析し、動画コンテンツに興味がある可能性のある人々に動画を継続的にプッシュし、動画コンテンツを見た後のさまざまなグループの人々の反応を分析します。たとえば、1 秒視聴した後にスワイプして離れる人もいますが、視聴後にファンになるだけでなく、いいねやコメントをする人もいます。その後、インテリジェント AI はこれらの人々のグループの固有のラベルを抽出し、正確な人々のグループを徐々に最適化します。

そのため、ユーザーがビデオを視聴するたびに、人工知能がビデオの内容を分析し、学習します。そして、アカウントのデータモデルのプロセスをさらに改善します。

モデルの構築が速ければ速いほど、動画コンテンツをより正確なユーザーにプッシュしやすくなり、アカウントのフォロワー獲得も早くなります。