Hồi tháng 9 năm nay công ty chủ của Tiktok là Bytedance bất ngờ công bố thiết kế hệ thống “Khuyến Nghị Nội Dung Tự Động” (Recommendation System) mà họ dùng trong tất cả các app của họ (hầu hết là các app cung cấp nội dung, thông tin) như Tiktok, Toutitao. Họ đồng thời bán hệ thống recommendation system này như một dịch vụ SaaS luôn.
Đây là một hệ thống A.I học liên tục realtime dữ liệu tương tác của người dùng xong ngay lập tức phản hồi bằng một nội dung mà người dùng sẽ lại phải tương tác tiếp (thích, tim, comment, like, share, click views…)
Mà người dùng thích tương tác gì ?
họ thích những thứ mà não họ được thoả mãn, relax: những thứ vui, những thứ mới, những thứ lạ. Họ sẽ “react” với những thứ đó, qua đó nghiện tiêu thụ nội dung sẽ tương quan với nghiện tương tác với nội dung đó.
Thiết kế của hệ thống không hướng tới phân tích mối liên kết tương tác để hiểu người dùng như mục tiêu mà Meta (Sơ đồ kết nối xã hội - Social Graph) hay Google (Sơ đồ kết nối nội dung - Pagerank, Google ecosystem - hệ sinh thái ứng dụng của Google),đặt ra mà hướng tới mục tiêu khiến người dùng Nghiện Tiêu Thụ - Nghiện Tương Tác nội dung mới.
Trước đây MXH F.B giúp đẩy mối tương tác giữa người với người lên cao bằng việc lan truyền nội dung tương ứng theo mối quan hệ giữa các profiles
Còn Tiktok với thiết kế hệ thống “đói” nội dung gây “nghiện” nội dung như vầy thì mô hình (model) sẽ dần tiến tới việc đẩy càng nhiều nội dung càng tốt bất kể nội dung đó “rác” hay “giá trị” với người dùng. Mà áp lực tốc độ sản sinh nội dung càng lớn thì chất lượng nội dung dĩ nhiên phải giảm.
Link tài liệu : https://arxiv.org/pdf/2209.07663.pdf?fbclid=IwAR0vm8cwh22AcZuslJAEDEeCxi3AmGGdK1hh2lTsw3jx1z1QdVG5RTDvoLc
Hệ thống Recommendation System mà Bytedance bán : https://www.byteplus.com/en/product/recommend?fbclid=IwAR3p_6ue9TlG9w-KytXv9TF0eltzdV1_NGh-ZsmYaRxm7s-Sr7sSxNcwjlc
Đây là một hệ thống A.I học liên tục realtime dữ liệu tương tác của người dùng xong ngay lập tức phản hồi bằng một nội dung mà người dùng sẽ lại phải tương tác tiếp (thích, tim, comment, like, share, click views…)
Mà người dùng thích tương tác gì ?
họ thích những thứ mà não họ được thoả mãn, relax: những thứ vui, những thứ mới, những thứ lạ. Họ sẽ “react” với những thứ đó, qua đó nghiện tiêu thụ nội dung sẽ tương quan với nghiện tương tác với nội dung đó.
Thiết kế của hệ thống không hướng tới phân tích mối liên kết tương tác để hiểu người dùng như mục tiêu mà Meta (Sơ đồ kết nối xã hội - Social Graph) hay Google (Sơ đồ kết nối nội dung - Pagerank, Google ecosystem - hệ sinh thái ứng dụng của Google),đặt ra mà hướng tới mục tiêu khiến người dùng Nghiện Tiêu Thụ - Nghiện Tương Tác nội dung mới.
Trước đây MXH F.B giúp đẩy mối tương tác giữa người với người lên cao bằng việc lan truyền nội dung tương ứng theo mối quan hệ giữa các profiles
Còn Tiktok với thiết kế hệ thống “đói” nội dung gây “nghiện” nội dung như vầy thì mô hình (model) sẽ dần tiến tới việc đẩy càng nhiều nội dung càng tốt bất kể nội dung đó “rác” hay “giá trị” với người dùng. Mà áp lực tốc độ sản sinh nội dung càng lớn thì chất lượng nội dung dĩ nhiên phải giảm.
Link tài liệu : https://arxiv.org/pdf/2209.07663.pdf?fbclid=IwAR0vm8cwh22AcZuslJAEDEeCxi3AmGGdK1hh2lTsw3jx1z1QdVG5RTDvoLc
Hệ thống Recommendation System mà Bytedance bán : https://www.byteplus.com/en/product/recommend?fbclid=IwAR3p_6ue9TlG9w-KytXv9TF0eltzdV1_NGh-ZsmYaRxm7s-Sr7sSxNcwjlc
BytePlus Recommend: Personalization powered by machine learning
Enhance every step of the user journey with personalized recommendations. Learn more today.
byteplus.com
