В TikTok поделились секретами работы алгоритмов рекомендационной ленты

Недавно TikTok рассказал в своем блоге, как работает алгоритм в рекомендационной ленте приложения. В статье указано, что лента составляется из контента, который отвечает интересам для каждого аккаунта сервиса. Главными аспектами для попадания в ленту рекомендаций считаются:

- реакция на видео – сюда входят лайки, шеры, подписки, комментарии и прочие реакции на каждый отдельный ролик

- составляющие видео – речь про надписи, звуковое сопровождение, хештеги и применимые эффекты

- индивидуальные настройки устройства и аккаунта – здесь берется во внимание геопозиция, выбранный язык, формат устройства (этот аспект влияет на попадание в ленту меньше вышеперечисленных).

Базово рекомендационная лента создается с учетом выбранных пользователем категорий интересов. В дальнейшем происходит адаптация контента, которая смотрит на действия аккаунта и делает подходящие подборки. Алгоритмы обращают внимание на многие аспекты учетной записи от подписок, до истории поиска. В компании также отметили, что в ленте может оказаться контент, не отвечающий интересам пользователя. Это делается для того, чтобы предложить человеку новую тематику, которая может его заинтересовать.  

Число подписчиков и популярные ролики на странице не помогают постам попадать в рекомендационную ленту. Любая новая публикация «набирает вес» с нуля без учета прошлых достижений учетной записи.