TikTok公开For You推送机制

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2020-06-20 15:16

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作者：B21993

来源：白鲸出海（ID：baijingapp）

打开 TikTok，用户就会收到根据个人兴趣推送的一系列热门视频。每个用户收到的推送都有所不同。TikTok 把这种内容推送机制称为 For You，是针对单个用户进行的个性化定制推送版块。然而这一系统的工作原理却从未公开过。

6 月 19 日，TikTok 在一篇博文中详细介绍了这一推送系统的考察因素，以及这些因素在系统中的权重分配。除此之外，TikTok 还解释了如何确保系统不会产生 Filter Bubble，也就是推送内容同质化问题。

和其他许多推荐系统一样，For You 的内容主要取决于用户的输入记录（观看历史等数据）。用户喜欢或分享过的视频内容、关注的账户、发出的评论和用户自己发布的视频，都会帮助 TikTok 来判断用户的兴趣。此外，推荐系统还会参考用户观看历史中的相关信息，例如视频标题、音乐和标签等。

另外，推荐系统会考察用户的手机硬件和账户信息，例如用户选择的语言、国家和使用硬件类型。但 TikTok 表示，这些因素在推荐系统中所占比重远小于其他因素。

除此之外，还有一些信息也可以帮助 TikTok 更好地了解用户喜好。如果一位用户完整观看了一段比较长的视频的话，那么这就是一个很强的兴趣指标。因此它的权重也会强于一些例如观看和发布者来自于同一国家这样比较弱的指标。

TikTok 官方证实，粉丝更多的账户所发布的视频也可能会有更高的观看量，因为它的观众基数更大。不过，粉丝数和过往视频观看量都不是推荐系统的直接考察因素。这意味着即使是拥有惊人访问量的头部账户（例如 charli d’amelio、addison rae、Zach King、Loren Gray、Riyaz、Spencer X、BabyAriel 和其他），他们的视频也不一定会出现在每个用户的“For You”版块中。

随着用户继续使用 TikTok，系统会判断用户在兴趣上的变化，甚至还会考察用户关注新账户、探索新滤镜效果以及查看 Discover 新话题的记录。这些功能将进一步帮助 Tiktok 定制用户的个人化体验。用户还可以通过长按屏幕，来明确地告诉 TikTok 他们是否喜欢某个视频。视频可以被添加到收藏栏，也可以被标记为“不感兴趣”（Not Interested）。

当然，就像任何由用户输入和指标所驱动的应用一样，TikTok 也必须要解决冷启动问题——当用户第一次打开应用时，推送系统并不知道用户喜欢什么。为了解决这一问题，TikTok 会要求新用户选择感兴趣的内容类别，例如宠物或旅行，以帮助调整用户最初的内容推荐。如果用户不选择的话，TikTok 则会显示普遍受欢迎的视频内容，直到用户完成进一步的输入。一旦获得了第一批点赞、评论和回放，TikTok 就将开始基于自己对用户的理解进行推送。

不过 TikTok 表示，过分迎合用户的个人喜好也会在体验上带来局限，即所谓的过滤气泡。这可能会导致推送内容愈发同质化，也是个需要认真对待的问题。

VICE 在几年前的一份报道指出，TikTok 在当时还没有克服这一挑战。一位记者通过只关注特定账号、搜索相关标签并只点赞相关视频的方式，成功地让 TikTok 推送了白人至上主义的相关内容。这不仅是内容审核上的漏洞，还可能被别有用心的用户利用制造负面影响。

如今，TikTok 正在研究如何保持用户页面的多样性和新鲜感。这意味着应用会删除一些相似的重复内容，以确保用户不会连续看到来自于同一创作人，或采用相同背景音乐的视频。出于安全考量，应用也不会推荐一些可能让人感到震惊的视频，例如医疗诊治过程或管制商品的销售。

此外，TikTok 还会经常向 For You 版块中增添一些与用户兴趣无关，以及点赞量较高的视频。TikTok 表示这是为增加内容多样性所做出的尝试，这样用户既有机会发现新的内容和创作者，也能体验到新的视角和想法。

TikTok 公司在一篇博文中提到：“通过向用户持续地推送不同类型的视频，我们可以让推荐系统得知哪些内容会更容易被观众所接受，也可以用来帮助改进用户体验。我们的目标是在系统推荐与用户探索之间达到平衡。”

在近期，美国多家科技公司都在面临来自欧美的反垄断调查。而 TikTok 也因类似原因而遭到美国国会的审查。此外由于近几周所发生的边境争端，TikTok 和其他中国应用在印度也受到了冲击，甚至有印度官员要求屏蔽这些应用。

为了应对这些外部压力，TikTok 组建了内容咨询委员会（Content Advisory Council），还在洛杉矶设立 TikTok 透明化中心。外界专家可以在中心查看 TikTok 的源代码，还可以考察 TikTok 的内部监管措施。

本文编译自 TikTok explains how the recommendation system behind its ‘For You’feed works。

本文来自微信公众号“白鲸出海”，AMZ123经授权转载，如若转载请联系原作者。

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