空殼出售？為何科技巨頭們對Tiktok核心算法虎視眈眈？

當地時間9月9日，美國《華爾街日報》援引消息稱，字節跳動正在與美國政府協商，設法避免全盤出售TikTok在美國業務。

美國“商業內幕”網站9月8日發表文章稱，如果美國潛在買家購買的TikTok版本中不包含推薦算法，他們可能無法復制TikTok的魅力。美國“商業內幕”網站稱，根據中國最新發布的《中國禁止出口限制出口技術目錄》這一新規定，TikTok的買家可能無法購買該應用的重要部分，即“For You”頁面中為用戶推薦視頻功能的背后算法，雖然這類頁面其他視頻軟件也有，但其算法是TikTok軟件與眾不同且優秀的地方。

根據Sensor Tower的報道，這個短視頻應用程序在AppStore和Google Play的下載量已經超過了20億次。創立僅僅3年，它為何迅速成為全球的焦點？

這款風靡世界的應用程序背后究竟有怎樣的魔力，讓用戶如此著迷？最終TikTok一騎絕塵成為頭部APP除了得益于背后頭條的資源之外，對需求的精準掌握和背后推薦算法的強大都是重要因素。

推薦算法是TikTok“所向披靡”的核心利器

TikTok核心算法為何讓科技巨頭們虎視眈眈？別人無法模仿嗎？

“商業內幕”網站撰文指出，該算法被稱為是字節跳動公司的“皇冠上的明珠”，由人工智能實驗室和北京大學聯合研發，比競爭對手的更為強大。有專家介紹，根據TikTok的算法，用戶的每一次互動都會揭示其喜好，TikTok可以據此向用戶推薦喜歡的視頻。

文章稱，TikTok的優勢在于，平臺上是大量長度不到一分鐘的短視頻，能比其他長視頻平臺（如YouTube）更大規模地測試用戶的興趣特征。專家還稱，TikTok專注于沉浸式全屏視頻也幫助提高其受歡迎程度。

TikTok從未向外界公布它的核心算法。但是，基于字節跳動發布的零散的信息，專業技術人士 Michiko指出，TikTok的推薦系統，簡單來說就是“以用戶為中心”（User－Centric Design）。換句話說，TikTok只會推薦用戶喜歡的內容，從剛剛上手的用戶到活躍的用戶都是如此——當然，用戶越是活躍，推薦的內容也就更加精準。

TikTok的系統中包含人工智能實時學習的機制。通過捕捉和分析用戶留下的數據，它可以快速提供反饋。比如，當用戶點擊某一種視頻后，TikTok會根據這一信息快速更新該用戶的“喜好庫”，然后根據這一改變立馬推薦相似的視頻。

而實時推薦系統需要強大的數據作支撐（包括數據的收集和儲存），用以支持相對抽象的層面（包括算法層面、服務層面和應用程序層面），從而解決業務方面的問題。

推薦系統的成長過程可以被視為機器學習的典型例子。然后通過算法（包括過濾模型、回歸模型等）將整個推薦機制加以完善。

產業化的推薦系統需要靈活且可以拓展的ML平臺，可以允許多種模型疊加起來，時時刻刻為用戶服務。

除了主要算法之外，抖音的推薦系統還要根據用戶肖像制定特殊的算法，具體的算法系統有層級分類。

（截圖自字節跳動中國版抖音介紹，tiktok為海外版抖音）

美國分析人員表示，TikTok的買家將難以復制其算法。即使TikTok愿意移交所有的用戶數據和視頻數據，買家也得愿意用算法去支撐起整套流程才行。

獨樹一幟，社交應用摒棄“社交圖譜”

TikTok令人驚奇的地方在于，它是一家社交網絡平臺，卻摒棄社交圖譜。相比之下，競爭對手Facebook，據說10天之內會有7個用戶遭遇熟人。而粉絲對于Twitter和Instagram的用戶裂變至關重要。

與這些應用相反，TikTok甚至不需要朋友、關注者或個人帳戶登陸。因為是算法在后臺全面統計和分析著所有用戶的觀看歷史記錄。

正如一位硅谷的知名投資人所說，TikTok是C端產品中的第一個深度應用AI的產品。這與過去基于用戶和周圍用戶（例如Facebook）之間的交互（關系鏈）所創建的算法，應該是完全不同的。

一位美國年輕人表示，在年輕人眼里，Facebook這類產品是不酷的，因為爺爺奶奶都在上面社交呢。年輕人，必須要有自己更酷的圈子。

美國的Tiktok的用戶絕大部分也都是Z世代年輕人，Z世代是美國及歐洲的流行用語，意指在1995－2009年間出生的人，又稱網絡世代、互聯網世代，統指受到互聯網、即時通訊、短訊、MP3、智能手機和平板電腦等科技產物影響很大的一代人。

或許，這就是TikTok成功的其中一個原因吧。

這種獨特方法可能會比其他平臺產生更大的用戶粘性和更長的使用時間。沒有追隨者（粉絲）或朋友關系概念的TikTok，顯得尤為獨特。

TikTok的下一步是什么？

此前，迫于美政府“制裁大棒”的壓力，字節跳動已就出售TikTok一事與包括微軟、甲骨文、沃爾瑪等美企展開洽談，售價約在300億美元。但8月28日中國商務部和科技部發布的《中國禁止出口限制出口技術目錄》截停了字節跳動出售計劃，有專家點名這可能涉及TikTok的核心算法。

《華爾街日報》援引消息表示，在中國政府介入后，避免全盤出售TikTok美國業務成為字節跳動與購買方談判過程中的另一種選擇——既保留了中國政府禁止出口的TikTok核心技術，又滿足美國政府要求剝離相關業務的要求。但該人士補充稱，在圍繞TikTok如何出售的諸多選擇中，避免全盤出售只是其中之一，目前仍有很多其他可能性。

同時，其表示，即使TikTok美國業務沒有全面出售，其結果或會涉及對TikTok進行某種形式的重組。這可能涉及一筆交易，即TikTok將與一家美國技術合作伙伴進行合作，后者將幫助負責保存TikTok數據，并可能持有少量股權。

有分析人士指出，推薦算法無處不在。雖說這推薦算法的技術原理大致相同，基于深度學習的模型，但推薦的好不好還是很有差別的，而且不同場景下的推薦機制不盡相同。因此，一個優秀的商業化推薦系統需要非常靈活的算法實驗平臺，可以支持多種算法組合，包括模型結構調整。因為很難有一套通用的模型架構適用于所有的推薦場景。當然背后的內容與用戶的數據積累也是非常關鍵的。而TikTok恰恰將所有做到最優化。