Как TikTok читает ваши мысли В распоряжении NYT оказался внутренний документ TikTok о работе алгоритма. Рассказываю главное: Документ TikTok Algo 100 был подготовлен инженерной группой из Пекина. Пресс-секретарь Хилари Маккуэйд подтвердила его подлинность и заявила, что он был написан для того, чтобы объяснить нетехническим сотрудникам, как работает алгоритм. Согласно официальным данным, алгоритм учитывает такие факторы, как лайки и комментарии, а также информацию о видео (подписи, звуки и хештеги). Ранее WSJ пытался «взломать» алгоритм и выяснил, что лента For You зависит от того, сколько времени вы тратите на просмотр каждого видео, чтобы направлять к новым роликам, и этот процесс может иногда заводить в опасные кроличьи норы. В документе, оказавшимся в распоряжении NYT, объясняется, что в стремлении к «конечной цели» компании по увеличения показателя DAU она решила оптимизировать поток видео по двум тесно связанным показателям: удержание (вернется ли пользователь), и затраченное время. В документе также говорится, что время просмотра — не единственный фактор, который учитывает TikTok. В документе предлагается уравнение оценки видео, в котором прогноз, основанный на машинном обучении, и фактическое поведение пользователя суммируются для каждого из трех параметров данных: лайки, комментарии и время воспроизведения, а также указание на то, что видео просмотрели. Plike X Vlike + Pcomment X Vcomment + Eplaytime X Vplaytime + Pplay X Vplay Рекомендательная система присваивает баллы всем видео на основе этого уравнения и показывает пользователям видео с самыми высокими баллами. Для краткости уравнение cильно упрощено. Фактическое уравнение намного сложнее, но логика, лежащая в его основе, та же самая. В документе также подробно показано, как компания настраивает свою систему для выявления и подавления «наживок» — видеороликов, предназначенных для игры в алгоритм, в которых люди просят поставить лайки, посмотреть предыдущие ролики и т.д. «У некоторых авторов могут быть некоторые отсылки в видео, и пользователи могут лучше их, только посмотрев больше видео автора. Таким образом, общая ценность просмотра пользователем всех этих видео выше, чем сумма просмотров каждого отдельного видео. Другой пример: если пользователю нравится определенный вид видео, но приложение продолжает подталкивать его к одному и тому же контенту, он быстро заскучает и закроет приложение. В этом случае общая ценность, создаваемая пользователем, просматривающим одно и то же видео, ниже, чем при просмотре каждого отдельного видео, потому что повторяемость приводит к скуке». Чтобы решить эту проблему, в формулу вводятся новые данные same_author_seen и same_tag_today. Могут также работать и другие решения, такие как принудительные рекомендации и т. д. Например, проблема скуки может быть решена с помощью «рассеивания». Другая диаграмма в документе указывает на то, что «монетизация создателя» является одной из целей компании, что предполагает, что TikTok может частично отдавать предпочтение видео, если они прибыльные, а не просто развлекательные. В документе также ясно указывается, что TikTok не сделал ничего, чтобы разорвать свои связи со своей китайской материнской компанией ByteDance, что стало предметом внимания Дональда Трампа в 2020 году, когда он попытался принудить продать TikTok американской компании. Документ отсылает сотрудников TikTok к «стратегии рекомендаций Douyin» и ссылается на внутренний документ компании, в котором говорится, что это «один и тот же документ для TikTok и Douyin». Сотрудники TikTok также глубоко связаны с экосистемой ByteDance. Они используют продукт ByteDance под названием Lark, корпоративную систему внутренних коммуникаций, такую как Slack, но с более агрессивными функциями управления эффективностью. Например, есть график, который сообщает сотрудникам, выполняли ли они определенные действия — например, открывали сообщения — чаще или реже, чем их коллеги.