Hello, knowledge seekers! Pada blog sebelumnya, kita telah membahas apa itu algoritma. Secara singkat, algoritma adalah suatu cara terstruktur untuk menyelesaikan suatu masalah. Pada blog kali ini, kita akan membahas tentang algoritma TikTok. Algoritma TikTok yang dimaksud adalah tentang bagaimana TikTok merekomendasikan konten kepada penggunanya. Sebelum itu, mari kenali istilah For You Page (FYP).

Istilah For You Page (FYP)

TikTok menyediakan halaman utama yang biasa disebut sebagai For You Page (FYP). Melalui FYP, TikTok menampilkan konten berupa video-video pendek yang mungkin pengguna sukai. Maka dari itu, FYP sifatnya unik dan sangat personal. Tentunya, FYP akan selalu diperbarui agar konten yang ditampilkan selalu relevan. Sekarang, mari kita pelajari bagaimana TikTok memastikan bahwa FYP selalu menampilkan konten yang menarik bagi kita.

Recommendation System

Algoritma TikTok yang digunakan untuk menampilkan video-video ini biasa disebut sebagai sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi merupakan sebuah sistem yang akan menentukan video-video mana saja yang pengguna sukai berdasarkan interaksi pengguna. Misalnya, saat kamu menyukai film di platform streaming dan kemudian mendapat rekomendasi film lain yang mirip dengan yang kamu tonton, itu adalah hasil kerja sistem rekomendasi. Nah, TikTok juga punya sistem ini untuk memastikan kamu selalu melihat konten yang relevan, menarik, dan sesuai dengan selera kamu.

Algoritma TikTok

Seperti yang sudah dijelaskan, algoritma adalah suatu cara atau langkah-langkah terstruktur untuk menyelesaikan masalah. Berikut adalah langkah-langkah TikTok dalam merekomendasikan konten kepada penggunanya:

1. Pendaftaran Akun TikTok
   Pada saat kamu mendaftar akun TikTok, kamu akan diminta untuk mengisi informasi dasar, seperti umur, jenis kelamin, dan lokasi. Informasi ini sangat penting untuk memberikan fondasi demografis.
2. Menentukan Preferensi Awal
   Karena TikTok belum mengetahui kategori konten apa yang kamu sukai, ia akan memberikan pilihan kategori yang bisa kamu pilih, seperti olahraga, komedi, seni, dan sebagainya.
3. Menampilkan Konten Populer dan Tren
   Di tahap awal penggunaan, algoritma TikTok menampilkan konten-konten yang sedang populer dan menjadi tren di TikTok. Konten-konten ini dipilih berdasarkan daya tarik umum. Menampilkan konten seperti ini akan membantu pengguna untuk mengetahui jenis konten yang tersedia di TikTok dan juga akan membantu mengamati interaksi kamu pada konten yang diberikan.
4. Mengumpulkan Interaksi Awal
   Setiap kali kamu berinteraksi dengan konten, algoritma TikTok akan menganalisis dan menyimpan data ini. Interaksi awal ini sangat penting karena membantu algoritma memahami preferensi kamu dan mulai menyempurnakan rekomendasi berikutnya. Interaksi ini mencakup beberapa aspek seperti menyukai (like), berbagi (share), mengomentari (comment), dan melewatkan (skip).
5. Algoritma Machine Learning untuk Prediksi
   Algoritma TikTok menggunakan teknik machine learning yang canggih untuk memproses data interaksi pengguna. Algoritma ini memprediksi kemungkinan kamu akan berinteraksi dengan berbagai jenis konten di masa mendatang. Dengan menggabungkan skor prediksi dari masing-masing aspek ini, algoritma menghasilkan skor keseluruhan untuk setiap konten, menentukan relevansi dan potensi ketertarikan kamu terhadap konten tersebut.
6. Peringkat dan Pengecekan Kesamaan
   Setelah prediksi dibuat, konten-konten diurutkan berdasarkan skor mereka. Namun, sebelum konten ditampilkan di FYP, algoritma melakukan pengecekan kesamaan untuk memastikan variasi konten. Jika konten terlalu mirip satu sama lain, sistem akan mengganti beberapa di antaranya untuk menjaga agar konten yang ditampilkan lebih beragam dan menarik.
7. Penerapan Aturan Rekomendasi
   TikTok juga menerapkan aturan tambahan untuk memastikan kualitas rekomendasi. Beberapa aturan ini meliputi:
   • Inklusi Konten Lokal
     Memastikan bahwa FYP menampilkan konten dari kreator di wilayah kamu.
   • Batasan Usia
     Tidak merekomendasikan konten yang berasal dari pengguna yang berusia di bawah 16 tahun untuk menjaga keamanan dan privasi pengguna muda.

Algoritma Tiktok Membuat Rekomendasi Selalu Up to Date

Seiring berjalannya waktu, TikTok terus mengumpulkan data interaksi pengguna. Berikut adalah bagaimana algoritma TikTok memperbarui dan menyempurnakan rekomendasi berdasarkan data historis.

• Analisis Kebiasaan
  Algoritma menganalisis pola interaksi untuk memahami perubahan preferensi kamu dari waktu ke waktu.

• Pembaruan Real-Time
  Algoritma diperbarui secara real-time dengan setiap interaksi baru, memastikan rekomendasi selalu relevan.

• Penyesuaian Dinamis
  Algoritma menyesuaikan diri dengan data historis yang semakin kaya, mengidentifikasi tren baru dalam preferensi kamu dan memberikan konten yang semakin sesuai.

Kesimpulan

Kesimpulannya, TikTok memastikan bahwa setiap pengguna mendapatkan pengalaman yang unik dan dipersonalisasi, membantu mereka menemukan konten yang paling mereka sukai, dan memaksimalkan potensi kreatif mereka di platform ini.

Jadi seperti itulah cara kerja algoritma TikTok. Setiap interaksi pengguna akan membantu TikTok untuk belajar dan memperbarui rekomendasi. Sangat menarik, bukan? Jika ingin mempelajari lebih lanjut terkait bagaimana membangun Sistem Rekomendasi, kamu dapat mengikuti kelas dari Dicoding yaitu Machine Learning Terapan.

Berikut sumber-sumber terkait algoritma TikTok:

1. How TikTok recommends content
2. Introduction to the TikTok recommendation system
3. How TikTok recommends videos #ForYou
4. Introducing a way to refresh your For You feed on TikTok

Also on Dicoding Blog

Struktur Data Queue: Pengertian, Fungsi, dan Jenisnya

7 Tips Google Sheets yang Jarang Diketahui

Alasan Pentingnya Belajar Bahasa Inggris bagi Programmer

Apa Itu Proxy? Jenis dan Cara Kerjanya