在美国下令其中国母公司字节跳动出售该应用程序在美国的资产或面临全国性禁令后，在线短视频平台TikTok的内容推荐算法再次成为焦点。

以下是它的工作原理以及为何它引发的讨论超越了Meta的Instagram、谷歌的YouTube和Snapchat等竞争对手所使用的技术。

据路透社报道，这些算法被视为字节跳动整体运营的核心，字节跳动宁愿关闭该应用程序也不愿出售它。

中国在2020年对其出口法律进行了修改，赋予其对任何算法和源代码的出口权限，增加了出售该应用程序的复杂性。

在TikTok出现之前，许多人认为连接用户社交关系的技术是成功社交媒体应用的秘密，因为Meta的Facebook和Instagram非常受欢迎。

但TikTok证明了由对用户兴趣的理解驱动的算法可能更强大。TikTok的高管，包括CEO周子瑜表示，他们的算法是基于“兴趣信号”而不是像Meta那样基于“社交图谱”构建。

虽然竞争对手有类似的基于兴趣的算法，但TikTok可以通过短视频格式大幅提升算法的有效性，乌特雷希特大学的副教授卡塔利娜·戈安塔表示。

她说：“他们的推荐系统是十分普通。但让TikTok作为一个应用程序脱颖而出的是设计和内容。”

'动态平台'

短视频格式使得TikTok的算法变得更加动态，甚至可以跟踪用户偏好和兴趣随时间变化的情况，细致到用户在一天中的某个时间可能喜欢什么。

此外，短视频格式让TikTok能够更快地了解用户偏好，前TikTok游戏部门负责人杰森·方表示。

他说：“因为这是小块格式，是短视频，你能够比YouTube更快地收集用户偏好的数据，后者的平均视频时长可能不到10分钟。想象一下你平均每10分钟收集一次用户数据与每几秒收集一次的对比。”

TikTok从一开始就将其定位为为移动设备打造的应用程序，这也使它在必须将界面从计算机屏幕适应的竞争平台中占据了优势。

TikTok早期进入短视频市场还使得公司获得了巨大的早期竞争优势。Instagram直到2020年才推出Reels，而YouTube在2021年推出Shorts，这两个都落后于TikTok多年的数据和产品开发经验。

TikTok还定期推荐超出用户兴趣范围的内容，公司管理层一再表示这对TikTok的用户体验至关重要。

上个月由来自美国和德国的研究人员发布的一项研究发现，TikTok的算法“在30%到50%的推荐视频中利用了用户兴趣”。该研究在347名TikTok用户和五个自动化机器人中进行了调研。

反过来，抖音的人工智能得益于公司能够利用中国的低人工成本，这使得他们雇佣了许多内容标注员，细致地标记平台上的所有内容和用户。

尽管雇佣标注员来标记数据现在是人工智能公司常见和重要的做法，但字节跳动很早就采用了这一策略。

他说：“整理这些标签的工作量巨大。这是非常费力的，所以中国公司在这方面有优势。你可以雇佣更多的人，而且成本比北美公司便宜得多。”