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Come funziona l’algoritmo di TikTok e perché sembra che ci rubi il tempo
di Francesco Marino
Un documento interno ottenuto dal New York Times racconta alcuni dei segreti dell’app, che ha un solo obiettivo: tenere le persone all’interno della piattaforma il più possibile. L'azienda: "Metriche come la retention o il tempo speso non sono fattori considerati nelle raccomandazioni dei video"
A settembre 2021, gli italiani hanno trascorso in media quasi 7 ore su TikTok: non è un caso, come sappiamo e come si capisce da un documento interno dell’azienda ottenuto dal New York Times.
Nell’inchiesta a firma Ben Smith si racconta il modo in cui il social network concentra la sua attenzione sul tempo che le persone trascorrono sulla piattaforma. Tutto parte da un obiettivo molto chiaro: aumentare costantemente la platea di profili attivi ogni giorno. Per questo, TikTok utilizza il suo algoritmo, rivela il documento ottenuto dal New York Times, per incrementare il più possibile due metriche, strettamente correlate tra loro: la cosiddetta retention, ovvero la percentuale di utenti che tornano con frequenza sulla piattaforma; il tempo trascorso sull’applicazione.
Tradotto: TikTok vuole che le persone aprano il social network più volte al giorno, per più tempo possibile. E il suo algoritmo è progettato con questo obiettivo.
Perché l’algoritmo di TikTok è così importante
L’algoritmo di TikTok è da sempre protagonista di ogni discorso che riguardi la piattaforma. Del resto, al centro del successo del social network c’è l’ormai famosa sezione Per Te, che prescinde da qualunque decisione esplicita dell’utente: è l’app a suggerire i video migliori, e il meccanismo si affina con il passare del tempo. Più volte l’utente utilizza TikTok, più l’intelligenza artificiale avrà raccolto dati sulle sue preferenze e sarà in grado di consigliargli video più adatti a lui: secondo un’inchiesta del Wall Street Journal, bastano 40 minuti di utilizzo perché la piattaforma ci conosca alla perfezione.
Come funziona l’algoritmo di TikTok
Il meccanismo procede per gradi: quando si apre TikTok per la prima volta, ci vengono proposti 8 video popolari con tendenze, musica e argomenti diversi. È da questi primi contenuti che l’intelligenza artificiale inizia un processo di conoscenza del nuovo iscritto. Da qui, il sistema continuerà a far vedere nuove serie di 8 video, in base ai contenuti per cui la persona ha mostrato interesse.
Le interazioni dell’utente servono a tracciare il suo profilo e ad assegnarlo a una serie di gruppi di interesse, come Calcio, Rock, Parkour e così via. A partire da questi argomenti, la piattaforma suggerisce nuovi video, che vengono selezionati prendendo in considerazione tre fattori fondamentali.
Interazioni, come like o commenti: questi ultimi hanno un peso maggiore, perché dimostrano un coinvolgimento più profondo; più alto è il numero di interazioni, più alta sarà la probabilità che il video sarà mostrato a molti utenti.
Riproduzioni del video: se un utente guarda il contenuto senza scorrere via, questo riceve una valutazione positiva dall’algoritmo.
Tempo passato sul video: maggiore è la percentuale di video guardata, più alta è la probabilità che il contenuto venga diffuso a un numero ampio di utenti.
Manca ancora una piccola componente per terminare l’equazione: l’obiettivo ultimo di TikTok è tenere le persone nella piattaforma, farle tornare. E gli utenti non tornano se i contenuti che vedono sono ripetitivi.
Per questo, la divisione per argomenti è particolarmente importante, perché consente all’algoritmo anche di proporre contenuti che escono dalla specifica sfera di interesse, sfruttando il meccanismo degli interessi simili. Per esempio: se un utente è appassionato al basket, potrebbe ricevere anche contenuti che riguardano il calcio, il volley o lo sport in generale. Sulla base delle reazioni a questi video da gruppi di interesse simili, l’algoritmo decide se continuare a mostrarne altri. Con la stessa logica, nelle serie da 8 video, l’algoritmo tenderà a mostrare contenuti provenienti da utenti diversi.
Semplificando, succede questo: una persona apre un account su TikTok e inizia a guardare video. Guarda e interagisce solo con contenuti dedicati alle chitarre e al basket. L’algoritmo legge queste abitudini e lo posiziona nei gruppi di interesse corrispondenti. A quel punto, seleziona i video con un punteggio più alto e compone il flusso dei suoi Per Te, con video che riguardano le sue passioni, da utenti il più possibile diversi e con qualche incursione in argomenti correlati ai suoi interessi.
Nessuna formula magica, solo un algoritmo molto ben fatto, pensato per favorire la crescita del social network. Un processo quotidiano, che coinvolge oltre 1 miliardo di persone ogni mese in tutto il mondo. Utenti che, da un lato usano l’algoritmo per intrattenimento o per diffondere i propri contenuti e dall’altro, contribuiscono a migliorarlo, fornendo all’intelligenza artificiale nuovi dati per imparare a conoscerci meglio.
L'azienda: "Continuiamo a investire per creare nuovi modi per personalizzare i contenuti"
Italian Tech ha chiesto a TikTok un commento sull’inchiesta del New York Times: "Il sistema di raccomandazione di TikTok considera una serie di segnali, come like e follow, per alimentare un'esperienza diversificata e divertente per la nostra community globale", ci hanno confermato, sottolineando però che "metriche come la retention o il tempo speso non sono fattori considerati nelle raccomandazioni dei video". Inoltre, "vogliamo che TikTok porti allegria alle persone, e sappiamo che un eccesso di esposizione a un qualsivoglia tema non sia adatto all'esperienza di scoperta diversificata che vogliamo creare. Per questo continuiamo a investire nel creare nuovi modi per personalizzare le preferenze dei contenuti, saltare automaticamente i video che non sono rilevanti o adatti all'età e rimuovere i contenuti che violano le nostre linee guida".
Quanto alle somiglianze fra TikTok e l'app cinese Douyin, sottolineate dal quotidiano americano, "anche se esistono caratteristiche comuni nel codice, le due app operano in modo completamente separato, su server separati, e nessuno dei due codici contiene i dati degli utenti". Inoltre, "TikTok non ha mai fornito dati degli utenti al governo cinese, né lo faremmo se richiesto".
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