La red social TikTok emitió un comunicado a toda su comunidad para facilitar el manejo de contenido tanto para búsqueda del mismo, como para tener un mayor alcance.
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En el escrito de la plataforma indican que con las recomendaciones que allí explican se facilita la forma de llegar a las recomendaciones a del feed.
Asimismo, aclaran que su algoritmo, manifestando que algunos clips que puedan ser impactantes para la audiencia, no serán recomendados.
A continuación el Comunicado
La misión de TikTok es inspirar creatividad y brindar alegría. Estamos construyendo una comunidad global donde puede crear y compartir auténticamente, descubrir el mundo y conectarse con otros. El feed For You es parte de lo que permite esa conexión y descubrimiento. Es fundamental para la experiencia TikTok y donde la mayoría de nuestros usuarios pasan su tiempo.
Cuando abre TikTok y aterriza en su feed For You, se le presenta una secuencia de videos seleccionados para sus intereses, lo que facilita la búsqueda de contenido y creadores que ama. Este feed está impulsado por un sistema de recomendación que entrega contenido a cada usuario que probablemente sea de interés para ese usuario en particular. Parte de la magia de TikTok es que no hay nadie para ti: mientras que diferentes personas pueden encontrar algunos de los mismos videos destacados, el feed de cada persona es único y se adapta a ese individuo específico.
El feed For You es una de las características definitorias de la plataforma TikTok, pero sabemos que hay preguntas sobre cómo se entregan las recomendaciones a su feed. En esta publicación, explicaremos el sistema de recomendaciones detrás del feed For You, discutiremos cómo trabajamos para contrarrestar algunos de los problemas con los que pueden lidiar todos los servicios de recomendación y compartiremos consejos sobre cómo puede personalizar su experiencia de descubrimiento en TikTok.
Lo básico sobre los sistemas de recomendación.
Los sistemas de recomendación nos rodean. Alimentan muchos de los servicios que usamos y amamos todos los días. Desde las compras hasta la transmisión y los motores de búsqueda, los sistemas de recomendación están diseñados para ayudar a las personas a tener una experiencia más personalizada.
En general, estos sistemas sugieren contenido después de tener en cuenta las preferencias del usuario expresadas a través de interacciones con la aplicación, como publicar un comentario o seguir una cuenta. Estas señales ayudan al sistema de recomendación a medir el contenido que le gusta y el contenido que prefiere omitir.
¿Qué factores contribuyen para usted?
En TikTok, el feed For You refleja las preferencias exclusivas de cada usuario. El sistema recomienda contenido clasificando los videos en función de una combinación de factores, comenzando por los intereses que expresa como nuevo usuario y ajustando las cosas que indica que no le interesan también, para formar su feed personalizado para usted.
Las recomendaciones se basan en una serie de factores, que incluyen cosas como:
Interacciones de los usuarios , como los videos que le gustan o comparten, las cuentas que sigue, los comentarios que publica y el contenido que crea.
Información de video , que puede incluir detalles como subtítulos, sonidos y hashtags.
Configuración de dispositivo y cuenta, como su preferencia de idioma, configuración de país y tipo de dispositivo. Estos factores se incluyen para asegurarse de que el sistema esté optimizado para el rendimiento, pero reciben un peso menor en el sistema de recomendación en relación con otros puntos de datos que medimos, ya que los usuarios no los expresan activamente como preferencias.
Todos estos factores son procesados ??por nuestro sistema de recomendaciones y ponderados en función de su valor para el usuario. Un indicador fuerte de interés, como si un usuario termina de ver un video más largo de principio a fin, recibiría mayor peso que un indicador débil, como si el espectador y el creador del video están en el mismo país. Luego, los videos se clasifican para determinar la probabilidad de que un usuario se interese en una pieza de contenido y se entregan a cada feed For You único.
Si bien es probable que un video reciba más vistas si lo publica una cuenta que tiene más seguidores, en virtud de que esa cuenta ha acumulado una mayor base de seguidores, ni el conteo de seguidores ni si la cuenta ha tenido videos anteriores de alto rendimiento son factores directos en El sistema de recomendaciones.
Curando su alimentación personalizada para usted
Empezando
¿Cómo puedes saber lo que te gusta en TikTok cuando acabas de comenzar con la aplicación? Para ayudar a comenzar, invitamos a los nuevos usuarios a seleccionar categorías de interés, como mascotas o viajes, para ayudar a adaptar las recomendaciones a sus preferencias. Esto permite que la aplicación desarrolle un feed inicial y comenzará a pulir las recomendaciones basadas en sus interacciones con un conjunto temprano de videos.
Para los usuarios que no seleccionan categorías, comenzamos ofreciéndole una fuente generalizada de videos populares para que la pelota funcione. Su primer conjunto de Me gusta, comentarios y repeticiones iniciará una primera ronda de recomendaciones a medida que el sistema comience a aprender más sobre sus gustos de contenido.
Encontrar más de lo que te interesa
Cada nueva interacción ayuda al sistema a conocer sus intereses y sugerir contenido, por lo que la mejor manera de seleccionar su feed For You es simplemente usar y disfrutar la aplicación. Con el tiempo, su feed For You debería ser cada vez más capaz de mostrar recomendaciones que sean relevantes para sus intereses.
Su feed For You no solo está conformado por su compromiso a través del feed en sí. Cuando decide seguir nuevas cuentas, por ejemplo, esa acción también ayudará a refinar sus recomendaciones, al igual que explorar hashtags, sonidos, efectos y temas de tendencias en la pestaña Descubrir. Todas estas son formas de adaptar su experiencia e invitar a nuevas categorías de contenido a su feed.
Ver menos de lo que no te interesa
TikTok es el hogar de creadores con muchos intereses y perspectivas diferentes, y a veces puedes encontrar un video que no es de tu agrado. Al igual que puede presionar prolongadamente para agregar un video a sus favoritos, simplemente puede presionar prolongadamente un video y tocar “No interesado” para indicar que no le interesa un video en particular. También puede optar por ocultar los videos de un creador determinado o con un sonido determinado, o informar un video que parece no estar en línea con nuestras pautas. Todas estas acciones contribuyen a futuras recomendaciones en su feed For You.
Abordar los desafíos de los motores de recomendación.
Uno de los desafíos inherentes a los motores de recomendación es que pueden limitar inadvertidamente su experiencia, lo que a veces se denomina “burbuja de filtro”. Al optimizar la personalización y la relevancia, existe el riesgo de presentar una secuencia de videos cada vez más homogénea. Esta es una preocupación que tomamos en serio al mantener nuestro sistema de recomendaciones.
Interrupción de patrones repetitivos.
Para mantener su feed For You interesante y variado, nuestro sistema de recomendaciones trabaja para intercalar diversos tipos de contenido junto con aquellos que ya sabe que ama. Por ejemplo, su feed For You generalmente no mostrará dos videos seguidos hechos con el mismo sonido o por el mismo creador. Tampoco recomendamos contenido duplicado, contenido que ya haya visto antes o cualquier contenido que se considere spam. Sin embargo, es posible que te recomienden un video que haya sido bien recibido por otros usuarios que comparten intereses similares.
Recomendaciones diversificadas
La diversidad es esencial para mantener una comunidad global próspera, y acerca los muchos rincones de TikTok. Con ese fin, a veces puede encontrar un video en su feed que no parece ser relevante para sus intereses expresados ??o ha acumulado una gran cantidad de me gusta. Este es un componente importante e intencional de nuestro enfoque de recomendación: incorporar una diversidad de videos en su feed For You le brinda oportunidades adicionales para encontrar nuevas categorías de contenido, descubrir nuevos creadores y experimentar nuevas perspectivas e ideas a medida que se desplaza por su feed .
Al ofrecer diferentes videos de vez en cuando, el sistema también puede tener una mejor idea de lo que es popular entre una amplia gama de audiencias para ayudar a proporcionar a otros usuarios de TikTok una gran experiencia también. Nuestro objetivo es encontrar el equilibrio entre sugerir contenido que sea relevante para usted y al mismo tiempo ayudarlo a encontrar contenido y creadores que lo alienten a explorar experiencias que de otro modo no vería.
Salvaguardar la experiencia visual
Nuestro sistema de recomendación también está diseñado teniendo en cuenta la seguridad. El contenido revisado que muestra cosas como procedimientos médicos gráficos o consumo legal de productos regulados, por ejemplo, que puede ser impactante si aparece como un video recomendado para una audiencia general que no ha optado por dicho contenido, puede no ser elegible para recomendación . Del mismo modo, los videos que se acaban de subir o están en revisión, y el contenido de spam, como los videos que buscan aumentar artificialmente el tráfico, también pueden no ser elegibles para la recomendación del feed For You de cualquiera.
Mejorando para ti
El desarrollo y mantenimiento del sistema de recomendaciones de TikTok es un proceso continuo mientras trabajamos para refinar la precisión, ajustar los modelos y reevaluar los factores y pesos que contribuyen a las recomendaciones basadas en los comentarios de los usuarios, la investigación y los datos. Estamos comprometidos a realizar más investigaciones e inversiones a medida que trabajamos para construir aún más protecciones contra el sesgo de compromiso que puede afectar cualquier sistema de recomendación.
Este trabajo abarca muchos equipos, incluidos productos, seguridad y protección, cuyo trabajo ayuda a mejorar la relevancia del sistema de recomendaciones y su precisión al sugerir contenido y categorías que es más probable que disfrute.
En última instancia, su feed For You se basa en sus comentarios: el sistema está diseñado para mejorar, corregir y aprender continuamente de su propio compromiso con la plataforma para producir recomendaciones personalizadas que esperamos inspiren creatividad y alegría con cada actualización de For You alimentar.
Traducción del ingles por lapatilla.com