Seu tempo vale mais que tudo para o TikTok

Documento interno visto pelo New York Times detalha o funcionamento do algoritmo da rede social

Como em qualquer outra rede social, seu tempo vale muito para o TikTok. Mas na rede social desenvolvida na China ele vale ainda mais, de acordo com um documento interno da empresa consultado pelo New York Times, que mostra que o tempo do usuário na plataforma é uma das métricas mais importantes para seu modelo de negócios.

Boa parte do sucesso do TikTok deve-se tanto à grande facilidade na produção de conteúdo e no quão bom seu algoritmo é em entender as preferências dos usuários. No fim, trata-se mais de uma rede social de entretenimento do que de conexão com outras pessoas.


É importante porque...
  • Documento traz à tona informações sobre o funcionamento algoritmo desenvolvido pela empresa, e de seus efeitos nos usuários.
  • Como alertado previamente por especialistas, sugere que empresa premia comportamento de vício.

O documento, acessado pelo colunista de mídia do NYT Ben Smith, mostra que, na busca pelo objetivo de agregar usuários à sua base – que já conta com 1 bilhão de usuários mensais –  a empresa dá especial atenção a duas métricas:

  • a retenção (isto é, se o usuário retorna à plataforma);
  • e tempo gasto no app.

Segundo disse ao NYT Guillaume Chaslot, fundador da Algo Transparency, "esse sistema significa que tempo assistido é crucial. O algoritmo tenta viciar as pessoas em vez de dar a elas o que elas realmente querem".

Chamado de 'TikTok Algo 101', o documento foi escrito pelo time de engenharia do TikTok para explicar sobre o funcionamento do algoritmo a outros funcionários em cargos menos técnicos.

Outra informação trazida à tona pelo documento é a equação utilizada pelo TikTok para recomendar vídeos aos usuários.

Em linhas gerais, a equação consiste de predições com base em aprendizagem de máquina e comportamento do usuário que são resumidas para três tipos de dados: likes, comentários e tempo de reprodução dos vídeos. Todos os vídeos recebem então uma nota com base nessa equação e a plataforma retorna aos usuários vídeos com as notas mais altas.

Texto Laís Martins
Edição Sérgio Spagnuolo

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