Tik Tokのレコメンデーションアルゴリズムを徹底分析！

諺にあるように、自分自身と敵を知ることによってのみ、あらゆる戦いに勝つことができます。

ショートビデオ運営者としての最初のステップは、Douyin のユーザー プロファイル、コンテンツ機能、推奨メカニズムを徹底的に理解することです。そうではなく、盲目的に始めると、最大の結果は性急な終了となる可能性があります。

Tik Tok 推奨アルゴリズム

TikTokの推奨アルゴリズムとは何ですか?

簡単に言えば、アルゴリズムとは評価メカニズムのセットです。この仕組みは、コンテンツ制作者（動画を撮影する人）でも、コンテンツ消費者（動画を視聴する人）でも、プラットフォームを利用するすべてのユーザーにとって有効です。多くの場合、私たちは制作者と消費者の両方です。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

プラットフォーム上で私たちが行うすべての行動は明確な指示のようなもので、プラットフォームはこれらの指示に基づいて私たちの性質を判断します。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

優良ユーザー、サイレントユーザー、消失ユーザー、回復可能ユーザーなどに分類され、マーケティングアカウントであるかどうか、違法な操作が行われていないかどうかも判断されます。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

私たちのアカウントがDouyinのトーンに合わないマーケティングアカウントである場合、プラットフォームは私たちのアカウントを小さなブラックルームに入れます。逆に、私たちが高品質のユーザーであると判断された場合、プラットフォームは私たちに一定のサポートを提供します。

アルゴリズムの用途は何ですか?

プラットフォームにおけるアルゴリズムの最大の利点は、独自のプラットフォーム上でユーザーデータを管理し、一連のユーザーフィードバック行動に基づいてプラットフォーム機能を改善し、それによってユーザーエクスペリエンスを向上させ、プラットフォームがより多くのユーザーを引き付けて維持できるようにし、最終的にプラットフォームが有益でリサイクル可能なエコシステムを形成できるようにすることです。

アルゴリズムの利点は何ですか?

コンテンツ制作者にとってのアルゴリズムの利点:他者の領域でファンを獲得したいので、そのルールを理解する必要があります。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

女の子を追いかけるのと同じように、彼女の好き嫌いを理解しなければなりません。そうして初めて、彼女の心をつかむ方法を見つけるチャンスが得られます。さらに、女の子を理解するよりもプラットフォームを理解する方がはるかに簡単です。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

プラットフォームの推奨メカニズムを認識している限り、私たちは意識的に自分の行動を設計して、プラットフォームが私たちが質の高いユーザーであると判断し、より多くの、より正確なトラフィックとより高い権限を割り当てるように導くことができます。

コンテンツ消費者にとってのアルゴリズムの利点: Taobao、Douyin、Toutiao を頻繁に閲覧した後、次回アプリを開いたときに、推奨コンテンツの多くが自分の好みのものであり、もっと読みたいと感じますか?

実際、プラットフォームはユーザーを維持するためにユーザーエクスペリエンスを向上させます。あなたの行動に基づいてあなたの興味を分析し、あなたにラベルを付け、あなたと同様のラベルを持つコンテンツ制作者のコンテンツを推奨します。これにより、あなたは同じプール内の人々になります。

Douyin 推奨アルゴリズムのプロセスは、基本的に次の図にまとめることができます。

ステップ1: レビュー

動画をアップロードした後、最初のステップは機械によるレビューです。

次に、レビューにはビデオ画像、タイトルキーワード、ビデオテキストが含まれます。たとえば、広告があるかどうか、透かしやロゴがあるかどうか、コンテンツがヌード、わいせつ、流血などであるかどうかなどです。プラットフォームで禁止されているコンテンツがある場合、ビデオは拒否または制限されます（投稿したコンテンツはあなただけが見ることができます）。

違反があった場合、システムは早期に手動レビュー段階に入る可能性があります。

ステップ2: インテリジェントな配布

キーワード違反や画像の問題がない場合、システムはキーワードを組み合わせて約 200 ～ 300 人のユーザーに一致させます。これを初期トラフィック プールと呼びます。

動画が公開されると、システムは動画の内容（旅行、美容、食べ物、重慶、西安、島など）に基づいて動画にラベルを追加し、その後、動画のラベルに興味を持つ可能性のある少数の人々に動画を推奨し、視聴者の単位時間あたりのコメント、いいね、共有の数を計算します。

Tik Tok 推奨アルゴリズム

具体的な計算式は、人気度 = A×動画完了率 + B×コメント数 + C×いいね数 + D×シェア数です。係数A、B、C、Dは、全体のアルゴリズムに従ってリアルタイムで微調整されます。一般的には、再生量（完了率）>いいね>コメント>リポストの順です。これが第一の推奨事項です。

ステップ3: 紹介を拡大する

最初の推奨後に動画が視聴者から良いフィードバックを得られた場合、その動画はより多くの潜在的な視聴者に推奨されます。これを拡張推奨と呼びます。

仕組みは第1回推奨と同じで、今回到達した視聴者数はおよそ1,000～5,000人。

2 回目の推奨のフィードバックが良好であれば、プラットフォームは 3 回目も推奨します。3 回目には数万または数十万のトラフィックを獲得することになります。フィードバックが依然として良好であれば、プラットフォームはビッグデータ アルゴリズムと手動レビュー メカニズムを組み合わせて、コンテンツが人気になるかどうかを測定します。

DouShang Commune の実際の経験によると、動画は基本的に、公開後 1 時間以内に再生回数が 5,000 回を超え、いいねの数が 100 件を超え、コメントの数が 10 件を超えると人気になります。

したがって、次の数字の列を覚えておいてください: 1-5000-100-10。

それはどういう意味ですか？つまり、公開した動画が1時間以内に5,000回以上再生され、いいね数が100を超え、コメント数が10を超えることができれば、システムから推奨される可能性がはるかに高くなり、基本的に人気に近づくことになります。

ヒット動画になる可能性

アカウントを操作する際には、期待や不安を感じることも多いと思います。つまり、動画を公開した後は、その動画がヒットするかどうかを確かめるために、随時再生回数をチェックするのです。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

DouShang Commune の実践によれば、私たちは実際には作品が出版された後の最初の 1 時間にもっと注意を払います。一般的に、システムが最初の 1 時間に 5,000 を超えるトラフィックと 50 を超える「いいね！」を提供し、ブロードキャスト対「いいね！」の比率が 100:1 の場合、次に大きいトラフィック プールに入る確率は 90% です。

次のトラフィックプールでのユーザーインタラクションが 100:1 を超えると、爆発的に増加し続ける可能性があり、一般的に 1,000 万回の視聴がボトルネックになります (動画が人気になった後、手動で再度審査され、コンテンツがルールを回避していると人事が感じた場合、トラフィックは直接撤回されます)。

このため、トラフィックが明らかに順調であるにもかかわらず、システムが突然コンテンツの推奨を停止するのはなぜなのかと多くの人が困惑しています。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

実際、コンテンツが優れていても、システムに好まれない場合があります。決定権は依然としてプラットフォームにあります。特に、政治、プライバシー、露出、相互フォローなどの敏感な要素が絡むものは、阻止されるか、直接ブロックされる可能性があります。

しかし、100万のプールに入り、小さな爆発を起こしたい場合は、最初の1時間のいいね率を約10％に維持する必要があります。そうでなければ、希望はない。 1000 万のプールに入るには、より高いいいね率が必要です。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

ps. アカウント違反に関しては、Douyinプラットフォームの要件と制限は増加するばかりです。結局のところ、毎日アクティブなユーザーがいます。厳格な管理がなければ、Douyinは次の含みのあるジョークになる可能性があります。

3 なぜ 100 ワットの視聴回数が必要なのでしょうか?

いいね率を 10% にする必要がありますか?

私たちの実際の運用と Dou Shang Commune のメンバーからのフィードバックによると、Douyin でのいいねの平均率は 3% であるため、作品が最初の 1 時間以内に 3% のいいねを獲得できない場合、基本的に大ヒットする可能性はありません。

作品がファンを感動させるには、少なくとも 3% のいいね率が必要です。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

作品が何万回もの放送で見知らぬ人の携帯電話にプッシュされた場合、初期段階で10％のいいね率がなければ、何万回もの放送後に見知らぬ人からどれだけのいいねをもらえるかという問題に対処するのは非常に困難です。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

初期段階ではいいね率が 10% の作品の場合、大きなプールに入った後にいいね率が急激に低下します。これは、作品が垂直的であるため、ファンは気に入っていますが、見知らぬ人にはあまり好かれていないためです。

数万回の放送をすると、いいね率は7%程度に下がります。これは依然として非常に良好な再生率であり、作品を 10 万レベルのプール、さらには 100 万レベルのプールに投入し続けることをサポートできます。

100 万レベルのプールに入ると、より大きな波が来るので、放送のような割合はさらに 5% 程度、または 3.5% 程度まで下がります。だからこそ、あなたの仕事は燃え尽きてしまったように感じるのです。ティックトックの平均レベルに達したからです。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

そのため、作品が公開されてから1～2時間、30分程度で人気が出るかどうかは、基本的に予測できることになります。一夜にして人気が出たとか、将来人気が出るといった例は、別のカテゴリー、つまり二次推奨や墓掘りと呼ばれるものに属し、適用可能なアルゴリズムが異なります。 Tik Tok 推奨アルゴリズム

二次紹介とは何ですか?

いわゆる二次勧告は、一般に「墓掘り」として知られています。実際、それは閉ループ効果から生じます。

例えば、あなたの作品がリリースされた後、Douyin が積極的に 2,000 回の視聴をプッシュして、いいねが 0 件だった場合、それは失敗だったに違いありません。しかし、クローズドループ効果があれば、別の動画から誰かが来て、この作品を気に入るでしょう。200人が来てこの作品を気に入ることができれば、200のいいねを獲得できるでしょう。現時点でこの作品のいいね率は10%に達しています。

Tik Tokは常時スキャンしており、本作品のプッシュを再開します。これを墓掘りといいます。その背後にはアルゴリズムがあるだけです。二番目の推薦と過去の発掘は、すべて同じ意味であり、これがその背後にある原則です。

著者: 彭 千

出典: 36Kr