Основные принципы работы алгоритмов TikTok
DOI:
https://doi.org/10.33941/age-info.com52(15)7Ключевые слова:
алгоритмы, машинное обучение, потребительское поведение, кластеризация контентаАннотация
TikTok как социальная сеть конкурентно отличается от других платформ широким использованием алгоритмов машинного обучения. ByteDance для формирования ленты рекомендаций (for you page) использует два основных механизма. Первый механизм обеспечивает кластеризацию контента в зависимости от содержания, аудиодорожки, надписей на видео и хэштегов. Второй механизм анализирует поведенческие паттерны пользователя на основе его действий в приложении. После этого, наступает этап формирования пользовательских сценариев взаимодействия с контентом. Анализируется разница между прогнозируемым поведением и реальным. Если она равна нулю, то лента рекомендаций сформирована корректно. Пользователь смотрит все больше и больше интересных ему видео, просто пролистывая ролик за роликом.
Библиографические ссылки
Avery, Jill. «Glossier: Co-Creating a Cult Brand with a Digital Community.» Harvard Business School Case 519-022, January 2019.
Boerman, S., van Reijmersdal, E., & Neijens, P. (2014). Effects of sponsorship disclosure timing on the processing of sponsored content: A study on the effectiveness of european disclosure regulations. Psychology and Marketing, 31, 214–224. https://doi.org/10.1002/mar.20688.
Esther Shaulova-Lodovica Biagi — https://www.statista.com/study/12393/social-networks-statista-dossier/
Goodrich, K., deMooij, M. (2014). How “social” are social media? A cross-cultural comparison of online and offline purchase decision influences, Journal of Marketing Communications, 20(1-2), 10301116. Doi: 10.1080/13527266.2013.797773
Grimes, M. (2015, September 4). Global Consumers’ Trust in ‘Earned’ Advertising Grows in Importance. Retrieved March 15, 2020, from http://www.nielsen.com/us/en/press-room/2015/nielsen-global-consumers-trust-in-earned-advertising-grows.html
Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G., & Gremler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38–52. doi: 10.1002/dir.10073
Holliman, G., & Rowley, J. (2014). Business to business digital content marketing: Marketers’ perceptions of best practice. The Journal of Research in Indian Medicine, 8, 269–293. https://doi.org/10.1108/JRIM-02-2014-0013.
Kaplan AM, Haenlein M (2010) Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Bus Horiz 53(1):59–68
Müllerb, J.; Christandl, F. Content is king—But who is the king of kings? The effect of content marketing, sponsored content & user-generated content on brand responses. Hum. Behav. 2019, 96, 46–55.
Paintsil, A. (2019). Consumer engagement with modern luxury direct-to-consumer brands on social media: A study of glossier (Order No. 22619475). Available from ProQuest Dissertations & Theses Global. (2307785008). Retrieved from https://search.proquest.com/docview/2307785008?accountid=12492
Vinerean, I.Cetina, L.Dumitrescu, and M. Tichindelean, The effects of social media marketing on online consumer behavior. International Jornal of Business and Management, 8(14), 66, 2013. https://doi.org/10.1177/0270467610380012
Smith, A., & Anderson, M. (2018, March 1). Social media usage in 2018: A majority of Americans use Facebook and YouTube, but young adults are especially heavy users of Snapchat and Instagram.
Sunnucks, Jack (2016) “Woman Made: Emily Weiss,” Violet Grey, https://www.violetgrey.com/violet-files/cover-story/emily-weiss, accessed 12/01/2017.
van Reijmersdal, E., Neijens, P., & Smit, E. (2007). Effects of television brand placement on brand image. Psychology and Marketing, 24, 403–420. https://doi.org/10.1002/mar.20166.
Wu, M. Y. (2018, July). Exploring Organizational Use of Social Media Marketing: From a Global Perspective. Paper presented at 2018 International Association for Intercultural Communication Studies (IAICS) Annual Conference, Chicago, IL.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 В.К. Алехин (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
