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Uno de los elementos clave en cualquier red social es el algoritmo de búsqueda y recomendación: el encargado de determinar qué contenido será relevante y cuál no. Se encarga de elegir aquellas publicaciones dignas de que ciertos usuarios las vean, en función de su relevancia, gustos y preferencias pero también de su perfil, contactos y más elementos. El algoritmo de TikTok permite la conexión con otros usuarios y el descubrimiento de nuevos contenidos, un elemento fundamental para lograr una plena experiencia en la red social y para que las marcas logren destacar y llegar a su público objetivo.

Suena fácil, y puede serlo si tienes en mente que el algoritmo de TikTok difiere de otras redes sociales. Ya hemos hablado anteriormente del algoritmo de LinkedIn o de cómo funciona el algoritmo de Twitter. Hoy te explicaremos cómo funciona el de la red social del momento.

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Factores que influyen en la clasificación de contenido en el algoritmo de TikTok

La experiencia en TikTok es diferente al de otras redes: en cuanto abres la red social y encuentras tu feed, puedes ver una secuencia rápida de vídeos cortos, generalmente con temáticas seleccionadas en base a contenido que podría gustarte. Estas recomendaciones impulsadas por el algoritmo de TikTok logran que cada feed sea especial y único, adaptándose en su totalidad a cada usuario y creando una experiencia totalmente personalizada.

Entre los puntos que el algoritmo de TikTok tiene en cuenta para clasificar su contenido destacan sobre todo las interacciones de los usuarios, como:

  • Los vídeos que le gustan
  • Los vídeos que comparte
  • Las cuentas a las que siguen
  • Los comentarios que publica
  • El contenido que el mismo usuario crea

El algoritmo de TikTok también tiene en cuenta en su clasificación otros factores como son:

  • La información del vídeo, que puede incluir detalles como son subtítulos, sonidos y hashtags
  • Configuración del dispositivo y de la cuenta, como es su preferencia de idioma, configuración del país y tipo de dispositivo. Estos últimos factores se incluyen para asegurar que el sistema esté optimizado para el rendimiento, pero reciben un peso menor en el algoritmo de TikTok en relación con otros datos, debido principalmente a que los usuarios no los expresan activamente como preferencias.

De acuerdo con TikToktodos estos factores son procesados por nuestro sistema de recomendaciones y ponderados en función de su valor para el usuario”. Así, un indicador fuerte de interés como es el hecho de que el usuario termine de ver un vídeo más largo de principio a fin, recibirá más peso que un indicador débil, como el hecho de que el usuario y el creador del contenido se encuentren en el mismo país.

Por otra parte TikTok también penaliza de alguna forma la duplicidad de contenidos: «Para mantener tu feed interesante y variado, nuestro sistema de recomendaciones trabaja para intercalar diversos tipos de contenido junto con aquellos que ya sabe que te gustan. Por ejemplo, tu feed generalmente no mostrará dos vídeos 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 te recomienden un vídeo que haya sido bien recibido por otros usuarios que comparten intereses similares».

Cómo se establece el feed en TikTok

La red social de microvídeos asegura que, si bien es probable que un vídeo reciba más visitas si lo publica una cuenta que tiene más seguidores, no tendrá mucho peso para su clasificación ni la base de seguidores ni si la cuenta ha tenido vídeos de alto rendimiento anteriormente: la clave es la hiperpersonalización de los resultados ofrecidos.

Pero… ¿qué pasa cuando un usuario es nuevo o no ha interactuado con el contenido? La red social asegura que para ayudar a los usuarios a comenzar, se les invita a seleccionar algunas categorías de interés, como pueden ser las mascotas, o temas relacionados con viajes.

Con esta información la plataforma puede crear un feed inicial y de ahí comenzar a pulir las recomendaciones basadas en interacciones con un primer conjunto de vídeos. Si algún usuario no quiere seleccionar categorías favoritas, la plataforma comenzará ofreciendo una fuente generalizada de vídeos populares.

De esta forma, cada nueva interacción ayuda al sistema a conocer sus intereses y sugerir contenido: seguir nuevas cuentas, explorar hashtags, sonidos, efectos y temas de tendencias en la pestaña “Descubrir” adaptarán más la experiencia de usuario.

Pero el algoritmo de TikTok también puede trabajar a la inversa: cuando un usuario encuentra un vídeo que no es de su agrado, puede presionarlo de forma prolongada y tocar “no estoy interesado” para descartarlo, o también puede optar por ocultar los vídeos de un creador determinado, un sonido o informar cuando un vídeo parece no ajustarse a las políticas de la plataforma.

TikTok quiere evitar el “efecto burbuja”

Una acción más que la red social ha tomado para mantener el feed de sus usuarios interesante y variado es intercalar diversos tipos de contenido junto con aquellos que el usuario ha seleccionado: la plataforma asegura no recomendar contenido duplicado, que ya se haya visto antes o cualquier contenido considerado como spam.

Además, su sistema de recomendación también se diseña en base a la seguridad: los vídeos que se acaban de subir, que están en revisión, y aquellos vídeos que buscan aumentar de forma artificial el tráfico pueden no ser elegibles para recomendación en el feed de los usuarios.

Tal y como explican desde la propia red social: «Nuestro sistema de recomendación también está diseñado teniendo en cuenta la seguridad. El contenido que muestra cosas como procedimientos médicos o consumo legal de productos regulados, por ejemplo, que puede ser impactante si aparece como un vídeo recomendado para una audiencia general que no ha optado por dicho contenido, puede no ser elegible para recomendación . Del mismo modo, los vídeos que se acaban de cargar o que se están revisando, y el contenido de spam, como los vídeos que buscan aumentar artificialmente el tráfico, también pueden no ser elegibles para la recomendación del feed de cualquier persona».

 

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