TikTok’ta ‘Sizin İçin’ ekranı her kullanıcıya özgü tercihleri yansıtıyor. Sistem, yeni kullanıcın ilgi alanlarından başlar ilginizi çekmediğinizi belirttiğiniz başlıklara göre ayarlayarak videoları bir dizi etkene göre sıralıyor:
- Beğendiğiniz veya paylaştığınız videolar, takip ettiğiniz hesaplar, gönderdiğiniz yorumlar ve oluşturduğunuz içerik gibi kullanıcı etkileşimleri.
- Altyazılar, sesler ve hashtag’ler gibi ayrıntıları içerebilecek video bilgileri.
- Dil tercihiniz, ülke ayarı ve cihaz türü gibi cihaz ve hesap ayarları. Bu faktörler, sistemin performans için optimize edildiğinden emin olmak için dahil edilmiştir, ancak kullanıcılar bunları aktif olarak tercihler olarak ifade etmedikleri için öneri sisteminde diğer veri noktalarına göre daha düşük ağırlık alırlar.
Sizin İçin akışını ilginç ve çeşitli tutmak ve bir “filtre balonu” oluşmasını önlemek için, TikTok’un öneri sistemi çeşitli içerik türlerini birbirinden ayırıyor. Örneğin, akışta aynı ses veya aynı içerik oluşturucu tarafından yapılan videolar art arda göstermez. TikTok’un öneri sisteminin önemli bir ögesi kullanıcılara yeni içerik kategorileri sunmak, yeni içerik oluşturucuları keşfetmek, yeni perspektifler ve fikirler deneyimlemek için ek fırsatlar sağlamak.
Bir kullanıcının bir videoyu baştan sona izleyip izlememesi gibi güçlü bir ilgi göstergesi, videonun izleyicisiyle ya da üreticisiyle aynı ülkede olup olmadığı gibi zayıf bir göstergeden daha fazla öne çıkıyor. Videolar, bir kullanıcının bir içeriğe ilgi duyma olasılığını belirlemek için bu izlenme süresine göre sıralanıyor ve her kullanıcıya özel Sizin İçin ekranına sunuluyor.
Öneri sistemi ayrıca kullanıcı güvenliği düşünülerek tasarlandı. Örneğin, tıbbi işlemler veya yasal düzenlemelere tabi ürünlerin yasal tüketimi gibi ögeleri tasvir ettiği tespit edilen içerikler, bu içeriği tercih etmeyen bir kitleye önerilen bir video olarak görünmez. Benzer şekilde, henüz yüklenen veya incelenmekte olan videolar ve yapay olarak trafiği artırmak isteyen videolar gibi spam içerikler de herkesin Sizin İçin yayınına öneri olarak düşmeyebilir.
class=”cf”>
TikTok, öneri sistemini sürekli olarak geliştiriyor. Sistemin doğruluğunu hassaslaştırmak, modellerini ayarlamak, kullanıcılardan, araştırmalardan gelen geri bildirimlere dayanan önerileri değerlendirmekte devam ediyor ve yatırımlarını sürdürüyor.