Tuần trước, nhiều tờ báo phương Tây đã đưa tin việc TikTok chấp nhận bán mình chứ không muốn chia sẻ thuật toán của họ cho bất kỳ bên mua nào. Tờ Reuters đã gọi đây là “tài sản quan trọng” của ứng dụng video ngắn này, đồng thời giải thích cách thức hoạt động đặc biệt của thuật toán – thứ được cho là cốt lõi trong hoạt động tổng thể của ByteDance, giúp họ cạnh tranh với các ông lớn công nghệ như Meta, Google, Snapchat.
Năm 2020, Trung Quốc đã thay đổi luật xuất khẩu, trao cho họ quyền phê duyệt đối với bất kỳ hoạt động xuất khẩu thuật toán và mã nguồn nào. Điều này làm tăng thêm tính phức tạp cho bất kỳ nỗ lực bán ứng dụng nào.
Các nhà nghiên cứu và nhân viên cũ của công ty ByteDance cho biết thuật toán đã có ảnh hưởng lớn tới công cụ chia sẻ video ngắn – thứ làm cho TikTok thành công vang dội trên toàn cầu.
Trước sự xuất hiện của TikTok, nhiều người tin rằng công nghệ kết nối các mối quan hệ xã hội của người dùng là bí quyết thành công của một ứng dụng mạng xã hội. Sự phổ biến của Facebook và Instagram từ Meta là một ví dụ.
Nhưng, TikTok đã chứng minh rằng một thuật toán hiểu sở thích của người dùng, có thể mạnh mẽ hơn. Thay vì xây dựng thuật toán của họ trên “đồ thị xã hội” như Meta đã làm, các giám đốc điều hành của TikTok, trong đó có cả CEO Chew Shou Zi, cho biết thuật toán của họ dựa trên “tín hiệu quan tâm”.
Ảnh minh hoạ: QuickFrame.
Catalina Goanta, Phó giáo sư tại Đại học Utrecht, cho biết các đối thủ cạnh tranh có thuật toán dựa trên những sở thích tương đồng của người dùng nhưng TikTok có thể tăng tốc hiệu quả của thuật toán bằng định dạng video ngắn.
“Hệ thống đề xuất của họ rất phổ biến. Nhưng điều thực sự làm nên sự khác biệt của TikTok là thiết kế và nội dung”, bà nói.
Định dạng video ngắn cho phép thuật toán của TikTok trở nên năng động hơn nhiều và thậm chí có khả năng theo dõi những thay đổi trong sở thích và sự hứng thủ của người dùng theo thời gian. Nó chi tiết đến mức có thể hiểu người dùng đang thích gì trong một khoảng thời gian nhất định trong ngày.
Việc TikTok được định vị là một ứng dụng được xây dựng cho các thiết bị di động ngay từ đầu cũng mang lại cho nó một lợi thế so với các nền tảng đối thủ, khi họ phải điều chỉnh giao diện từ màn hình máy tính sang các thiết bị khác.
Bên cạnh đó, TikTok đã thâm nhập sớm vào thị trường video ngắn và điều đó mang lại cho công ty lợi thế lớn của kẻ tiên phong. Mãi đến năm 2020, Instagram mới ra mắt tính năng Reels và một năm sau đó, YouTube ra mắt Shorts. Song, cả hai đều thua TikTok khi nền tảng này đã nhiều năm kinh nghiệm về dữ liệu và phát triển sản phẩm.
Có thể không phải lúc nào TikTok cũng đề xuất nội dung đúng với sở thích của người dùng. Tuy vậy, ban lãnh đạo công ty đã nhiều lần khẳng định là điều này cần thiết cho trải nghiệm người dùng của TikTok.
Một nghiên cứu được các nhà nghiên cứu từ Mỹ và Đức công bố vào tháng trước đã phát hiện ra rằng thuật toán của TikTok khai thác sở thích của người dùng trong 30% đến 50% video đề xuất. Báo cáo này đã kiểm tra dữ liệu từ 347 người dùng TikTok và 5 bot tự động.
“Phát hiện này cho thấy thuật toán của TikTok chọn đề xuất một số lượng lớn video để cố gắng suy ra sở thích của người dùng tốt hơn hoặc tối đa hóa thời gian giữ chân người dùng bằng cách đề xuất nhiều video nằm ngoài sở thích của người dùng”, các nhà nghiên cứu viết trong bài báo có tên.
Ari Lightman, Giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon, cho biết một chiến thuật hiệu quả khác mà TikTok sử dụng là khuyến khích người dùng tạo nhóm công khai thông qua hashtag.
Theo nhà nghiên cứu, bằng cách khuyến khích người dùng tạo nhóm công khai, TikTok có thể thu thập hiệu quả hơn về hành vi, sở thích, sự đồng nhất và ý thức hệ của người dùng.
Lightman cho biết nếu các ông lớn công nghệ Mỹ chắc chắn có khả năng sao chép TikTok bằng các sản phẩm của riêng họ, song việc sao chép văn hóa người dùng do TikTok gây dựng có thể là một thách thức lớn hơn.
Thuật toán đề xuất của TikTok phần lớn cũng được lấy từ ứng dụng “chị em” Douyin của Trung Quốc, ra mắt vào năm 2016. Mặc dù ByteDance thường nhấn mạnh rằng TikTok và Douyin là các ứng dụng riêng biệt, nhưng một nguồn tin cho biết thuật toán của cả hai ứng dụng vẫn tương tự cho đến hiện tại
Đổi lại, AI của Douyin được hỗ trợ mạnh mẽ bởi khả năng tận dụng chi phí lao động thấp ở Trung Quốc. Đây là yếu tố giúp công ty thuê nhiều người chú thích nội dung để gắn thẻ tất cả nội dung và người dùng trên nền tảng một cách tỉ mỉ hơn.
“Khoảng năm 2018 và 2019, Douyin đã nỗ lực gắn thẻ cho mọi người dùng và nó được thực hiện theo cách thủ công. Sau đó, nền tảng sẽ gắn thẻ người dùng của mình dựa trên video mà họ đã xem”, Yikai Li, giám đốc tại agency quảng cáo Nativex và cựu giám đốc tại ByteDance cho biết.
“Sau đó, họ cũng áp dụng chiến thuật này trên TikTok”, vị này nói thêm.
Việc thuê người gắn thẻ dữ liệu hiện là một hoạt động phổ biến và quan trọng đối với các công ty AI, nhưng ByteDance đã là một trong những công ty đi đầu trong việc áp dụng chiến lược này.
“Việc phân loại các thẻ này rất tốn công sức. Nó rất tốn thời gian”, ông Li cho biết lợi thế của các công ty Trung Quốc là họ có thể thuê một lượng lớn nhân sự làm điều này với chi phí rẻ hơn các công ty ở khu vực Bắc Mỹ.
