TikTokのコンテンツ推奨アルゴリズムは、Facebook、Instagram、YouTubeなどのライバルが使用するテクノロジーよりも魅力的です。その理由をいくつかご紹介します。
アルゴリズム
アルゴリズムはバイトダンスの事業全体の中核と見られている。ロイター通信は関係筋の話として、バイトダンスはTikTokを売却するよりも閉鎖する方が好ましいと考えていると報じた。
中国は2020年に輸出法を改正し、アルゴリズムやソースコードの輸出に対する承認権限を中国に与えたため、アプリの販売がさらに複雑になった。
研究者や同社の元従業員らは、TikTokが世界的に成功したのはアルゴリズムだけでなく、短編動画形式との組み合わせによるものだと明かしている。
TikTokが登場する以前は、FacebookやMetaのInstagramに見られるように、ユーザーのソーシャルネットワークを繋ぐ技術こそがソーシャルメディアアプリ成功の秘訣だと多くの人が考えていました。しかしTikTokは、ユーザーの興味関心を理解することで駆動するアルゴリズムの方が強力になり得ることを示しました。TikTokの幹部たち（CEOのショウ・ズー・チュウ氏を含む）は、Metaのような「ソーシャルグラフ」に基づいてアルゴリズムを構築するのではなく、「興味関心シグナル」に基づいてアルゴリズムを構築していると説明しています。
ライバル企業も同様の興味関心に基づくアルゴリズムを採用しているが、TikTokは短編動画というフォーマットによってアルゴリズムの有効性を高めることができると、ユトレヒト大学のカタリナ・ゴアンタ准教授は指摘する。 「TikTokのレコメンデーションシステムは非常に人気がある。しかし、TikTokを真に際立たせているのは、デザインとコンテンツだ」とゴアンタ准教授は語る。
短い動画形式により、TikTok のアルゴリズムはより柔軟になり、時間の経過や特定の時間帯に至るまで、ユーザーの興味の変化を追跡できるようになります。
高速データ収集
さらに、短編動画のフォーマットにより、TikTokはユーザーの興味をより速いペースで知ることができると、TikTokの元ゲーム部門責任者であるジェイソン・ファン氏は述べた。
「動画の長さが短く、サイズも小さいため、平均的な動画の長さが10分未満のYouTubeよりもはるかに早く、ユーザーの好みに関するデータを収集できます」と彼は述べた。 「平均的なユーザーに関するデータを数秒ごとではなく、10分ごとに収集することを想像してみてください。」
TikTokを最初からモバイルファーストアプリとして位置付けたことは、デスクトップからモバイルへとインターフェースを適応させざるを得なかった競合プラットフォームに対して優位性をもたらしました。さらに、短編動画市場に早期参入したことで、TikTokは初期段階で大きな優位性を得ています。Instagramは2020年までReelsをリリースしませんでしたが、YouTubeは2021年にShortsを導入しました。つまり、データと製品開発の面で、どちらもTikTokより何年も遅れています。
コンテンツを探索する
TikTokはユーザーの興味に関係のないコンテンツも頻繁に推奨しているが、同社幹部はこれがTikTokのユーザーエクスペリエンスにとって不可欠だ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によると、TikTokのアルゴリズムは347人のTikTokユーザーと5つの自動ボットのデータを調べた結果、「推奨動画の30～50％でユーザーの好みを掘り起こしていた」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正確に推測するため、または（既知の）興味の範囲外の動画をより多く推奨することでユーザーの維持率を最大化するために、多数の発見動画を推奨することを選択していることを示唆している」と研究者らは「TikTokとパーソナライゼーションの芸術」と題された研究論文に記している。
人々をグループに分ける
カーネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は、TikTokが使用しているもう1つの効果的な戦術は、ハッシュタグを通じてユーザーに公開グループを形成するよう促すことであり、これを通じてTikTokはユーザーの行動、興味、所属、イデオロギーについてより効果的に学習できると指摘している。
ライトマン氏によると、TikTokが最終的に米国で禁止された場合、米国のテクノロジー大手は自社製品でTikTokをコピーすることは確かにできるが、TikTokのユーザー文化をコピーするのは難しい問題だ。
中国の優位性
TikTokの推奨アルゴリズムは、主に2016年にサービスを開始したDouyinから借用されている。バイトダンスはTikTokとDouyinは別のアプリであるとしばしば強調しているが、ロイターの情報筋によると、2つのアルゴリズムは今でも似通っているという。
一方、DouyinのAIは、ByteDanceによる中国の安価な労働力の活用によって強化されています。TikTokの親会社は、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細心の注意を払ってタグ付けするために、数十人の人材を雇用しています。
「2018年から2019年頃にかけて、Douyinはすべてのユーザーにタグを付けようとしました」と、広告会社Nativexのマネージャーで元ByteDance幹部のYikai Li氏は語る。「彼らはすべての動画に手動でタグを付け、視聴した動画に基づいてユーザーにタグを付けていました。」この戦術はTikTokにも適用されています。
今日のAI企業にとって、データのタグ付けのために人材を雇用することは一般的かつ重要ですが、ByteDanceはこの戦略を早期に採用しました。Li氏によると、タグ付けは労働集約的な作業であるため、中国企業は豊富な労働力と北米に比べて低いコストという点で有利です。
（ロイター通信によると）
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