TikTok รู้ใจคุณได้อย่างไร ? อ่านจบแล้วเข้าใจ AI ทันที

TikTok รู้ใจคุณได้อย่างไร ? อ่านจบแล้วเข้าใจ AI ทันที

เวลานี้คงไม่มีใครไม่รู้จัก TikTok แอลพิเคชั่นที่สามารถดูดเวลาเราไปเป็นวันๆได้เลยทีเดียวค่ะ ในบทคววามนี้เราจะมาพูดถึงวิธีการทำงานของ TikTok AI ที่เราเอามาเล่าให้ผู้อ่านฟัง ว่าทำงานยังไง และคลิปแบบไหนที่จะ Recommend ของเราไปยังหน้าฟีดได้ แต่เนื่องจากเราไม่ได้ Data Science เราจึงจะเล่า concept คร่าวๆ ของการทำงานที่จะช่วยให้นักการตลาดนั้นสามารถเข้าใจถึงการทำงาน และนำไปต่อยอดได้ค่ะ เราจะมาเล่าถึง 2 ส่วนหลักๆที่น่าสนใจ มีทั้ง Recommendation System และ TikTok Recommendation Workflow ที่เป็นหัวใจหลักที่จะช่วยดันคลิปต่างๆให้ไวรัลและถูกในผู้ใช้งาน

Recommendation System

User-Centric Design นั้นยังคงเป็นตัวแกนหลักในการช่วยให้การทำงาน ซึ่งไม่แปลกใจเลยว่าการที่เรามักจะไถฟีดแล้วเจอสิ่งที่เราชอบ อย่างเช่นเราชอบวิดีโอตลก ก็จะเจอแต่คอนเท้นประเภทนี้ ด้านล่างมีภาพที่อธิบายเบื้องหลังการทำงานค่ะ ซึ่งก็การที่จะแนะนำที่ดีนั้นประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลักๆค่ะ

Cr. 3 Main Components – Created by Catherine Wang

จากภาพด้านบนเราเห็นได้อย่างชัดเจนเลยคือ

1) Content Data – อย่างที่รู้กันว่า TikTok เป็นแพลตฟอร์มที่มี users generated content มากที่สุด โดยแต่ละคอนเทนต์จะมีลักษณะเฉพาะตัว ซึ่งระบบจะมีหน้าที่แยกแจ่ละประเภทได้อย่างเหมาะสม

2) User Data – มีทั้งประเภทของคอนเท้นทีเราทำออกไป อายุ เพศต่างๆ ในแอคเคาท์ของเรา

3) Scenario Data – เป็นสิ่งที่จะช่วยเรา tracks ความชอบของเรา จากสิ่งที่เราชอบดู กดไลค์ หรือคอมเม้นต่างๆ

TikTok Recommendation Workflow

Cr. Catherine Wang

1. คัดกรองขั้นแรกจาก User Generated Content (UGC)

หรือสิ่งที่ผู้ใช้งานเป็นล้านคนอัพโหลดลง TikTok ทุกวัน ทั้งวัน คอนเทนต์ที่ไม่เหมาะสมก็จะถูกปัดตกไปจาก Machine Review ก็เหมือนกับ Computer based ที่ช่วยเราระบุสิ่งที่อยู่ในวิดีโอและ Keywords ต่างๆที่ใส่ลงไป ถ้ารอบนี้คอนเท้นไม่ผ่าน ก็จะถูกปัดตกทันทีค่ะ

ส่วนคอนเท้นอื่นๆที่ยังไม่ถูกปัดตกในรอบแรก ก็จะถูก Manual Review ก็คือคนที่จะมาดูคุณภาพของวิดีโอเรา โดยจะวัดจาหน้าปกของวิดีโอ ชื่อวิดีโอ และระยะเวลาของวิดีโอค่ะ ถ้าหากมีความไม่เหมาะสม เช่น ความรุนแรนแรง หรืออนาจารต่างๆ ก็จะถูกลบออกทันที แต่ถ้าเจอคอนเท้นซ้ำกัน หรือผิดลิขสิทธ์ก็จะถูกปิดกั้นการมองเห็นนั่นเองค่ะ

2. Cold Start เริ่มเข้าสู่หน้าฟีด

เข้าสู่หน้าฟีดขั้นแรก วิดีโอของเราจะถูกส่งไปยังผู้ใช้งานประมาณ 200 – 300 คน จนถึงหลายพันคนเลยค่ะ แถมยังบอกอีกว่าถ้าหากเป็นแอคเค้าท์ใหม่ก็อยากจะให้ลงวิดีโอของอินฟลูเอนเซอร์ที่เป็นที่รู้จัก เพราะจะทำให้คลิปของเรา viral ได้ง่ายมากขึ้น (โดยส่วนตัวแล้วเชื่อข้อนี้ค่ะ เพราะว่าเคยลงวิดีโอคู่กับดาราตอนแรกวิวเฉยๆมาก  แต่ผ่านไป 3 วันยอดวิวขึ้นมาเป็นแสนเลยค่ะ)

3. Metric based Weighing ส่งต่อคอนเท้นไปสู่สายตาผู้คนที่มากขึ้น

พอคอนเท้นของเรามี traffic มาประมาณหลักพันแล้ว ข้อมูลของคลิปเราก็จะถูกเอาไปวิเคราะห์ค่ะ เพื่อดูถึงยอดไลค์ ยอดวิว การดูวิดีโอจนจบ คอมเม้น ไปจนถึงผู้ติดตามของเราค่ะ ซึ่ง Recommendation System ก็จะส่งคอนเท้นเราไปยังผู้ใช้งานที่มีความชอบคล้ายกันเรื่อย ๆ ซึ่งคอนเทนท์ที่ติดท็อป 10% ที่โดนใจผู้คนมากสุดก็จะโดยส่งไปหน้าฟีดที่ผู้คนสามารถเห็นได้มากกว่า 10,000 ยอดวิวเลยทีเดียวค่ะ

ส่วนด้านล่างเป็นเกณฑ์การให้คะแนนของ TikTok ค่ะ โดยอิงมาจาก veed.io

  • Rewatch rate = 10 Points
  • Completion rate = 8 Points
  • Shares = 6 Points
  • Comments = 4 Points
  • Likes = 2 Points

4. User Profile Amplifier คอนเท้นท์เราต้องไปให้สุด

ยิ่งไปกว่านั้น TikTok ก็สามารถจำประเภทวิดีโอของเราได้ ว่าเป็นประเภทไหน และจะสามารถแนะนำประเภทวิดีโอที่ใกล้เคียงกันมายังหน้าฟีด และก็จะดันวิดีโอของเราไปยังผู้คนที่ชอบชอบวิดีโอประเภทนี้อยู่บ่อยๆค่ะ ซึ่งมันก็คล้ายกับการทำงานที่เรียกว่า “Guess what you like” นั่นเองค่ะ

Cr. Mark Faddoul

โดยสรุปแล้ว AI TikTok Algorithm ทำงานอย่างไร

วิธีการทำงานของ AI Tiktok นั้น ก็อาจจะพอเข้าใจถึงการทำงานที่ค่อนข้าง Make sense โดยที่เราควรเข้าใจทั้งจุดยืนของ Account เรา, วิดีโอที่เรานำเสนอว่าตรงกับกลุ่มเป้าหมายที่เราวางไว้รึเปล่า, อย่างสุดท้ายคือคุณภาพของวิดีโอ ว่าดีแค่ไหน ทำออกมาแล้วคนชอบไหม เพราะถ้าเกิดยิ่งมี interaction จากผู้ชมอยู่บ่อยๆ TikTok ก็พร้อมที่จะดันคลิปของเราให้ไวรัลได้อย่างแน่นอนค่ะ

Source 1 Source 2

คอนเทนท์นี้เราพูดถึงการทำงานของ TikTok ไปคร่าวๆแล้ว แนะนำให้อ่าน “อยากขึ้นหน้าฟีดต้องรู้! TikTok Algorithm 2022 ทำงานอย่างไร?” เพื่อดูว่าแล้วอะไรบ้างที่ทำแล้วดีต่อใจกับ AI บ้างค่ะ

ส่วนถ้าชอบเรื่อง AI ก็ขอฝากเรื่อง “เผย Algorithm ของ Tinder จับไต๋ AI ปัดอย่างไรให้ไม่นก!” ให้ลองอ่านกันดูได้ค่ะ

Pitchakorn Sirimonta

Freelance at Everyday Marketing.co and current social media management who has a passion for business innovation and believe in data-driven marketing.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

ใช้ Social Listening บ้างไม่ ?

#การตลาดวันละโพล ขอหนึ่งคำถาม ว่าปกติใช้ Social Listening บ้างหรือไม่ แล้วถ้าใช้ ใช้ตัวไหนอยู่