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¿Cómo es qué TikTok te recomienda videos?

TikTok te explica cómo funciona el feed "Para ti" mediante un algoritmo de recomendaciones que presenta contenido con base en sus intereses.
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TikTok, la plataforma líder de videos cortos para celular, tiene la misión de inspirar la creatividad y dar alegría. TikTok construye una comunidad global donde puedes puedes crear y compartir de manera auténtica, descubrir el mundo y conectar con otros.

Al abrir TikTok y navegar en el feed ‘Para ti’, los usuarios encontrarán videos sugeridos con base en sus intereses, haciendo fácil encontrar contenido y creadores que les pueden gustar. Este feed se genera mediante un algoritmo de recomendaciones que presenta material para cada usuario que probablemente sea de su interés. Parte de la magia de este feed es que para ningún usuario es igual: ‘Para ti’ se adapta a los gustos y al comportamiento de cada quien para volverse cada vez más personalizado.

Este feature, es clave para permitir la conexión y descubrimiento de contenido. Esta sección de la app es esencial para la experiencia en la plataforma y es donde nuestros usuarios pasan la mayor parte del tiempo.

Lo primero que hay que saber sobre este sistema de recomendación de contenido es que se trata de un algoritmo que sugiere videos luego de aprender, conforme se usa la app, de lo más visto por cada persona  y las preferencias expresadas a través de las interacciones, tales como publicar un comentario y dar follow a una cuenta.

Lo básico sobre el algoritmo de recomendaciones

Este algoritmo alimenta muchos de los servicios que TikTok ofrece a diario, desde las compras dentro de la aplicación -en los mercados en los que esto es posible-, la transmisión de contenido y los motores de búsqueda. Este tipo de sistemas de recomendación están diseñados para ayudar a las personas a tener una experiencia de usuario más personalizada.

En general, nuestro algoritmo sugiere qué contenido ver tomando en cuenta las preferencias de los usuarios de acuerdo a lo que expresan con sus interacciones dentro de la app, como el contenido publicado, comentarios en videos y las cuentas que sigue. Todas esas interacciones ayudan al sistema a percibir lo que te gusta y lo que no.

¿Qué factores contribuyen en ‘Para ti’?

El feed ‘Para ti’ recomienda contenido basado en una serie de factores como:

  • Interacciones del usuario: como los videos que le gustan o comparte.
  • Las cuentas que sigue.
  • Los comentarios que publica.
  • El contenido que crea.
  • Los sonidos y canciones que utiliza para sus videos.

Todos estos factores se conjugan en función del valor que tienen para el usuario. Otros elementos que definen el interés del usuario son la preferencia de idioma, el país y el tipo de dispositivo. Estas características ayudan a optimizar aún más el feed y son analizados por el sistema de recomendaciones en función de su valor para cada usuario.

Pero también hay indicadores que marcan el interés o desinterés de usuario en TikTok sobre un tipo de contenido, por ejemplo, el conocer si se termina de ver un video de principio a fin o el número de repeticiones que se hacen del mismo. Esto es una señal importante sobre la probabilidad de que un usuario se interese, o no, en un video similar o publicado por el mismo creador de contenido.

Cabe destacar que si bien es probable que un video reciba más vistas si fue publicado por una cuenta que tiene muchos seguidores o el hecho de que esa cuenta ya haya tenido videos con altos números de vistas anteriormente, estos no son factores directos en el algoritmo de recomendación.

¿Cómo se sugieren las recomendaciones del feed ‘Para ti’?

Al iniciar

¿Cómo puede TikTok saber qué te gusta cuando recién comienzas a usar la app? Al comenzar, TikTok te invita a explorar categorías de interés, como mascotas o viajes, para ayudar a adaptar las recomendaciones a tus preferencias. Esto permite que la aplicación desarrolle un feed inicial y comenzará a mejorar las recomendaciones basándose en tus interacciones posteriores.

Si no te gustan esas categorías, TikTok te ofrecerá una fuente generalizada de videos populares y contenido actual. Tus primeros likes, comentarios y vistas generarán las primeras sugerencias a medida que el sistema comience a aprender más sobre tus gustos de contenido.

Encontrar más de lo que te puede gustar

Cada nueva interacción ayuda al sistema a aprender sobre los intereses del usuario y a sugerir nuevos contenidos, así que la mejor forma de curar el contenido de ‘Para ti’ es simplemente usar y disfrutar la app.Con el tiempo y cuanto más interactúas en TikTok, el feed ‘Para ti’ se vuelve mejor mostrando videos relevantes para tus intereses.

‘Para ti’ no solo se genera mediante el contenido que te gusta. Incluso, dejar de seguir cuentas también ayuda a definir este feed, así como explorar hashtags, sonidos, efectos y temas de tendencias en la pestaña ‘Descubrir’.

También hace que veas menos de lo que no te interesa

TikTok es el hogar de contenidos de muchos tipos y enfocado en diversos intereses y perspectivas, y en ocasiones puedes encontrar un video que no es de tu agrado. De la misma forma que agregas un video a tus favoritos, basta con presionar durante algunos segundos sobre el video y elegir la opción «No me interesa». También puedes informar cuando un video parece estar fuera de línea con las pautas de respeto entre usuarios y políticas de TikTok.

Retos del motor de recomendación

Uno de los desafíos es no limitar inadvertidamente la experiencia de usuario cuando el comportamiento se vuelva muy repetitivo, un fenómeno que se conoce como ‘filter bubble’. Al intentar optimizar la personalización y relevancia del feed, existe el riesgo de presentar contenido homogéneo. Esta es una preocupación que nos tomamos muy en serio al mantener nuestro sistema de recomendaciones.

Evitar el contenido repetitivo

Para mantener ‘Para ti’ interesante y variado, nuestro sistema de recomendaciones trabaja para intercalar diversos tipos de contenido junto con aquellos que el algoritmo ya sabe que te encantan. Por ejemplo, generalmente ‘Para ti’ no mostrará dos videos seguidos hechos con el mismo sonido o por el mismo creador. Tampoco recomendamos contenido duplicado, contenido que ya hayas visto antes o cualquier contenido que se considere spam. Sin embargo, es posible que se te recomiende un video que haya sido bien recibido por otros usuarios que comparten intereses similares.

Diversificamos las recomendaciones

Diversificar el contenido es esencial para mantener a la comunidad próspera, y nos brinda la oportunidad de mantenernos más unidos dentro de TikTok. Por eso, a veces puedes encontrar un video que no parece ser relevante para tus intereses expresados, pero esto se debe a un componente importante e intencional de nuestro enfoque de recomendación: incorporar una diversidad de videos en ‘Para ti’ brinda oportunidades adicionales para encontrar nuevas categorías de contenido, descubrir nuevos creadores y experimentar nuevas perspectivas e ideas a medida que usas la app.

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. Nuestro objetivo es encontrar el equilibrio entre ofrecer contenido que sea relevante para ti y al mismo tiempo sugerir otros videos que pueden ayudarte a explorar experiencias que de otro modo no verías.

Manteniendo segura la experiencia

Nuestro sistema de recomendación también está diseñado teniendo en cuenta la seguridad. Hay contenido que muestra, por ejemplo, procedimientos médicos muy gráficos, que pueden ser impactantes para algunos usuarios. También hay videos que buscan aumentar artificialmente el tráfico de un sitio web mediante spam, que se pueden filtrar en el feed ‘Para ti’ cuando recién fueron publicados y aún no han sido detectados.

Mejorando para ti

Desarrollar y mantener el algoritmo de recomendaciones de TikTok es un trabajo continuo en el que trabajamos para refinar la precisión, ajustar los datos y revaluar los factores que contribuyen a la forma en la que trabaja el algoritmo, basado en el feedback de los usuarios y la data. Estamos comprometidos en incrementar la investigación y la inversión en torno al algoritmo mientras trabajamos en construir mejores protecciones contra el contenido que puede afectar al sistema de recomendación y desde luego a los usuarios.

Dicho trabajo engloba a diversos equipos -incluyendo producto, seguridad y protección- cuya labor ayuda a mejorar al algoritmo de recomendaciones y su precisión al sugerirte el contenido y las categorías que más te gustarán.

El feed ‘Para ti’ se empodera a partir de  tu feedback: el sistema está diseñado para mejorar continuamente y aprender de tus intereses y gustos en la plataforma, para crear recomendaciones personalizadas que esperamos puedan inspirar tu creatividad y divertirte, cada vez que lo actualices.

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