TikTokのテクノロジーの何が特別なのか

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2024-04-26 06:56:14

オンラインショートビデオプラットフォームTikTokを支えるコンテンツ推奨アルゴリズムが再び注目を集めている 米国が中国の所有者であるバイトダンスに対し、アプリの米国資産を売却しなければ全国的な禁止に直面するよう命令したためだ。

これがどのように機能するのか、また、Meta の Instagram、Google の YouTube、Snapchat などのライバルが使用する技術よりも多くの議論を集めている理由を説明します。

アルゴリズム

ロイター通信が情報筋の話として報じたところによると、これらのアルゴリズムはバイトダンスの運営全体の中核とみなされており、バイトダンスはアプリを売却するよりもむしろ閉鎖する意向だという。

中国は2020年に輸出法を改正し、アルゴリズムとソースコードの輸出に対する承認権を中国に与え、アプリを販売するあらゆる取り組みがさらに複雑になった。

学者や元同社スタッフらは、TikTokが世界的にこれほど成功したのは、アルゴリズムだけではなく、ショートビデオフォーマットとの連携の仕方にもあると述べた。

それもアプリです

TikTok が登場する前は、Meta の Facebook や Instagram の人気を考えると、ユーザーのソーシャル コネクションを接続するテクノロジーがソーシャル メディア アプリを成功させる秘訣であると多くの人が信じていました。

しかし、TikTok は、ユーザーの興味の理解に基づくアルゴリズムがより強力になる可能性があることを示しました。

CEOのShou Zi Chew氏を含むTikTok幹部らは、Metaのようにアルゴリズムを「ソーシャルグラフ」に基づいて構築するのではなく、アルゴリズムは「関心シグナル」に基づいていると述べた。

競合他社も同様の興味・関心に基づくアルゴリズムを持っているが、TikTokはショートビデオ形式でアルゴリズムの有効性を大幅に高めることができる、とユトレヒト大学のカタリナ・ゴアンタ准教授は述べた。

「彼らのレコメンダーシステムは非常に一般的です。しかし、アプリとしてTikTokを本当に区別しているのは、デザインとコンテンツです」と彼女は言いました。

ショートビデオ形式により、TikTokのアルゴリズムはより動的になり、時間の経過に伴うユーザーの好みや興味の変化を追跡することさえ可能になり、ユーザーが1日の特定の時間帯に何を好むかを詳細に追跡することもできる。

迅速なデータ収集

さらに、TikTokのゲーム部門の元責任者であるジェイソン・ファン氏は、短いビデオ形式により、TikTokはユーザーの好みをより高速に学習できると述べた。

「バイトサイズ形式で短いビデオであるため、平均的なビデオの長さはおそらく 10 分未満である YouTube よりもはるかに速くユーザーの好みに関するデータを収集できます」と彼は言いました。

TikTokはまた、ユーザーの興味から外れたコンテンツを定期的に推奨しており、同社の経営陣はこれがTikTokのユーザーエクスペリエンスにとって不可欠であると繰り返し述べている

「ユーザーに関するデータを平均して数秒ごとではなく 10 分ごとに収集していると想像してください。」

また、TikTok は当初からモバイル デバイス向けに構築されたアプリとして位置づけられていたため、コンピューター画面からインターフェイスを適応させる必要があったライバル プラットフォームよりも有利になりました。

TikTokがショートビデオ市場に早期に参入したことも、同社に大きな先行者利益をもたらした。

Instagramは2020年までリールをローンチしなかったが、YouTubeは2021年にショートをローンチしたが、どちらも長年のデータと製品開発の経験においてTikTokに遅れをとっている。

探索を許可します

TikTokはまた、ユーザーの興味から外れたコンテンツを定期的に推奨しており、同社の経営陣はこれがTikTokのユーザーエクスペリエンスにとって不可欠であると繰り返し述べている。

米国とドイツの研究者らが先月発表した研究では、347人のTikTokユーザーと5つの自動ボットからのデータを調査した結果、TikTokのアルゴリズムが「推奨動画の30％から50％でユーザーの興味を利用している」ことが判明した。

「この発見は、TikTokのアルゴリズムが、ユーザーの興味をよりよく推測するか、ユーザーの（既知の）興味の外にある多くの動画を推奨することでユーザー維持率を最大化するために、多数の探索動画を推奨することを選択していることを示している」と研究者らは書いている。 「TikTokとパーソナライゼーションの芸術」という論文で。

ユーザーをグループに動員します

カーネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は、TikTokが採用したもう一つの効果的な戦術は、ユーザーがハッシュタグを通じて公開でグループを形成することを奨励することだと述べた。

ユーザーに公開グループの形成を促すことで、TikTokはユーザーの行動、興味、連携、イデオロギーについてより効果的に学ぶことができると同氏は述べた。

ライトマン氏は、TikTokが米国で禁止されることになった場合、米国のハイテク大手は確かに自社製品でTikTokを再現する能力を持っているが、TikTokによって実現されたユーザー文化を再現することのほうがより大きな課題になるかもしれないと述べた。

中国の利点

TikTokのレコメンデーションアルゴリズムも、2016年にリリースされた中国の姉妹アプリ「Douyin」から大部分が取り入れられている。

ByteDanceはTikTokとDouyinが別個のアプリであることを度々強調しているが、この件を直接知る関係筋の1人は、2つのアルゴリズムは現在も同様であると述べた。

次に、Douyin の AI は、プラットフォーム上のすべてのコンテンツとユーザーに丹念にタグ付けするために多くのコンテンツ アノテーターを雇用した、中国での低い人件費を活用する同社の能力によって大幅に強化されました。

「2018年から2019年ごろ、Douyinはすべてのユーザーにタグを付けることに取り組んだ。そのため、彼らはすべてのビデオクリップに手動でタグを付けるようにした。そして、視聴したビデオに基づいてユーザーにタグを付けるようにした」と広告代理店Nativexのマネージャー、Yikai Li氏は語る。バイトダンスの元ディレクターでもあります。

「その後、彼らはこの戦術をTikTokにも適用しました。」

データにタグ付けするためにアノテーターを雇うことは現在では一般的であり、AI 企業にとって重要な慣行となっていますが、ByteDance はこの戦略を早くから採用していました。

同氏は「これらのタグを整理するのは大変な作業だ。非常に手間がかかる」と述べ、「したがって、この点では中国企業が有利だ。はるかに多くの人員を雇う余裕がある。コストは北米企業よりも安い」と語った。

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