Reverse Engineering de l’#algorithme de #TikTok
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Une série d’informations sont extraites de chaque vidéo pour mieux en comprendre le contexte et le contenu :
– Computer Vision : les éléments de la vidéo sont analysés, comme le nombre de personnes qui y figurent (filles / garçons), la nature des objets repérés (un café, un ordinateur), l’environnement de la scène (start up, ambiance de co-working), l’endroit où l’action se situe (un bureau).
– La partie audio est retranscrite : cette retranscription permet de comprendre encore mieux le contenu de la vidéo.
– Meta Data : toutes les données de la vidéo sont prises en compte, comme le nom de la vidéo, sa description et les hashtags utilisés par son auteur.
(…) Une fois que TikTok a analysé le contenu de la vidéo, il va ensuite la booster au sein de son application, mais auprès d’un échantillon d’utilisateurs dans un premier temps. Cette étape va aider la plateforme à évaluer la viralité d’un contenu vidéo, en mesurant la réaction des utilisateurs avec la vidéo, en fonction d’un système de métriques reliés à un barème de points :
Taux de revisionnage : 10 points
Taux de complétion : 8 points
Partages : 6 points
Commentaires : 4 points
Likes : 2 points
TikTok s’appuie en particulier sur les taux d’engagement par utilisateur, qui correspondent aux interactions les mieux notées, comparé aux commentaires et aux likes.