০৪ জুন, ২০২৫·8 মিনিট
ঝাং ইয়িমিং ও বাইটড্যান্স: বিশ্বব্যাপী মনোযোগ ইঞ্জিন নির্মাণ
কিভাবে ঝাং ইয়িমিং এবং বাইটড্যান্স রেকমেন্ডেশন অ্যালগরিদম ও কনটেন্ট লজিস্টিক্স মিলিয়ে TikTok/Douyin‑কে একটি বিশ্বব্যাপী মনোযোগ ইঞ্জিনে রূপান্তর করেছেন।
কিভাবে ঝাং ইয়িমিং এবং বাইটড্যান্স রেকমেন্ডেশন অ্যালগরিদম ও কনটেন্ট লজিস্টিক্স মিলিয়ে TikTok/Douyin‑কে একটি বিশ্বব্যাপী মনোযোগ ইঞ্জিনে রূপান্তর করেছেন।
ঝাং ইয়িমিং (জন্ম ১৯৮৩) মূলত বাইটড্যান্স-এর প্রতিষ্ঠাতা হিসেবে পরিচিত, কিন্তু তার গল্পটা সেলিব্রিটি উদ্যোক্তা হওয়ার চেয়ে বেশি একটি নির্দিষ্ট প্রোডাক্ট বিশ্বাসের গল্প।
নানকাই বিশ্ববিদ্যালয়ে পড়াশোনা করার পরে (মাইক্রোইলেকট্রনিক্স থেকে সফটওয়্যার দিকে চলে), তিনি সার্চ, ফিড এবং কনজিউমার ইন্টারনেট স্কেলে কাজ করার সুযোগ পেয়েছিলেন: ভ্রমণ সার্চ স্টার্টআপ কুক্সুন-এ কাজ, মাইক্রোসফট চায়নায় সংক্ষিপ্ত সময়, এবং পরে একটি প্রাথমিক রিয়েল-এস্টেট প্রোডাক্ট 99fang প্রতিষ্ঠা।
ঝাং-এর মূল প্রশ্নটি সাদাসিধে: কিভাবে দ্রুত, এবং ব্যবহারকারীকে বেশি কাজ করাতে না দেখে, সঠিক তথ্য সঠিক ব্যক্তির কাছে ম্যাচ করানো যায়?
আগের ইন্টারনেট প্রোডাক্টগুলো ধরে নিতো যে ব্যবহারকারীরা সার্চ করবেন বা পোর্টাল ও ক্যাটাগরি ফলো করবেন। কিন্তু কনটেন্ট বিস্ফোরণের ফলে বটলনেক বদলে গেছে—“তথ্যের অভাব” থেকে হয়ে গেছে “অতিরিক্ত তথ্য”। তার প্রোডাক্ট থিসিস ছিল সফটওয়্যারই বেশি ছাঁকনি করবে—এবং এটি ক্রমাগত করবে—যাতে প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশনের সঙ্গে অভিজ্ঞতা উন্নত হয়।
শুরু থেকেই, বাইটড্যান্স পার্সোনালাইজেশনকে প্রধান প্রোডাক্ট প্রিমিটিভ হিসেবে বিবেচনা করেছিল, এমন কিছু নয় যা পরে যোগ করা হয়। সেই মানসিকতা তিনটি পুনরাবৃত্তিমূলক পছন্দে দেখা যায়:
এটি অযৌক্তিক কিংবদন্তির বিবরণ নয়; এটি উপায়গুলোর বিশ্লেষণ: কিভাবে রেকমেন্ডেশন অ্যালগরিদম, প্রোডাক্ট ডিজাইন, এবং “কনটেন্ট লজিস্টিক্স” একসঙ্গে কাজ করে—এবং এর ফলে ক্রিয়েটর, বিজ্ঞাপনদাতা, এবং বৈশ্বিক স্কেলে সেফটির উপর কী প্রভাব পড়ে।
বাইটড্যান্স শর্ট ভিডিও দিয়ে শুরু করেনি। এটি একটি সহজ প্রশ্ন দিয়ে শুরু করে: বড় পরিমানে কনটেন্ট থাকলে কিভাবে মানুষকে উপযোগী ও আকর্ষণীয় তথ্য খুঁজে পেতে সাহায্য করবেন?
ঝাং ইয়িমিংয়ের প্রথম প্রোডাক্টগুলো নিউজ ও ইনফরমেশন অ্যাপ ছিল, যা প্রতিটি ব্যবহারকারী কী নিয়ে যত্নশীল তা শিখে ফিডকে অর্ডার করতো।
ব্রেকআউট প্রথম প্রোডাক্ট ছিল তুতিয়াও (একটি “হেডলাইন” অ্যাপ)। ব্যবহারকারীদের প্রকাশক বা বন্ধু ফলো করতে বলার পরিবর্তে, এটি কনটেন্টকে ইনভেন্টরি হিসেবে এবং ফিডকে ব্যক্তিগতকৃত স্টোরফ্রন্ট হিসেবে বিবেচনা করেছিল।
এই ফ্রেমিং গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ এটি কোম্পানিকে মূল যন্ত্র early stage-এ তৈরি করতে বাধ্য করেছিল: কনটেন্ট ট্যাগ করা, র্যাঙ্কিং করা, এবং রিয়েল-টাইমে সন্তুষ্টি মাপা।
সেই সময় বেশিরভাগ কনজিউমার অ্যাপ সোশ্যাল গ্রাফের উপর নির্ভর করত—আপনি কাকে জানেন সে নির্ধারণ করত আপনি কী দেখবেন। বাইটড্যান্স ইন্টারেস্ট গ্রাফে বাজি এনেছিল—আপনি কী দেখেন, স্কিপ করেন, পড়েন, শেয়ার করেন এবং সার্চ করেন তা নির্ধারণ করবে পরবর্তী কী দেখাবেন।
এই পছন্দটি প্রোডাক্টটিকে লঞ্চে নেটওয়ার্ক ইফেক্টের উপর কম নির্ভরশীল করে তুলেছিল এবং দ্রুত “পর্যাপ্ত ভালো” রেকমেন্ডেশন পেতে বেশি নির্ভরশীল করেছে।
শুরুর থেকেই, বাইটড্যান্স প্রোডাক্ট সিদ্ধান্তগুলোকে অনুমান হিসেবে নিয়েছিল। ফিচার, লেআউট, এবং র্যাঙ্কিং বদলগুলোকে ক্রমাগত টেস্ট করা হতো, এবং জয়ী ভার্সনগুলো দ্রুত শিপ করা হতো।
এটা কেবল A/B টেস্টিং হিসেবে টুল ছিল না; এটা এমন একটি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ছিল যা শেখার গতি পুরস্কৃত করত।
একবার আর্টিকেলের জন্য রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিন কাজ করলে, সমৃদ্ধ ফরম্যাটে যাওয়াটা স্বাভাবিক পরবর্তী ধাপ ছিল। ভিডিও স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া সংকেত (দেখার সময়, রেওয়াচ, সম্পূর্ণতা) দেয়, দ্রুত কনটেন্ট ভোগের অনুমতি দেয়, এবং যদি ফিড প্রাসঙ্গিক রাখতে পারে তাহলে বড় আউটকাম সম্ভব—যা দৌইন এবং পরে টিকটকের পর্বের মঞ্চ প্রস্তুত করে।
মিডিয়া ইতিহাসের বেশিরভাগ সময় সমস্যা ছিল অভাব: প্রতিটি নিস পূরণ করার জন্য পর্যাপ্ত চ্যানেল, প্রকাশক, বা ক্রিয়েটর ছিল না। ডিস্ট্রিবিউশন সহজ ছিল—টিভি চালু করুন, পত্রিকা পড়ুন, কয়েকটি ওয়েবসাইট দেখুন—এবং ‘‘সেরা’’ কনটেন্ট বলে যা সীমিত গেটে পার হয়ে আসে।
এখন বটলনেক পাল্টে গেছে। একজন মানুষের মূল্যায়ন করার চেয়ে অনেক বেশি কনটেন্ট আছে, এমনকি একটি ক্যাটাগরিতেও। এর মানে ‘‘অনেক অতিরিক্ত কনটেন্ট’’ সৃষ্টি সমস্যা নয়—এটি একটি ডিস্ট্রিবিউশন সমস্যা: মান স্থানান্তর করে উত্পাদন থেকে দ্রুত সঠিক দর্শককে সঠিক জিনিস পৌঁছে দেওয়ার উপর।
ক্রোনোলজিকাল ফিড ধরে নেয় আপনি আগে থেকেই জানেন কাকে ফলো করতে হবে। এগুলো বন্ধু বা ছোট সংখ্যকের ক্রিয়েটরদের সাথে তাল মিলিয়ে রাখার জন্য ভালো, কিন্তু কঠিন হয় যখন:
ফলোয়ার-ভিত্তিক ডিসকভারি incumbents-র পক্ষেই সুবিধা দেয়। একবার কিছু অ্যাকাউন্ট প্রাথমিকভাবে মনোযোগ দখল করলে, সবার জন্য বৃদ্ধি কঠিন হয়ে পড়ে—গুণগত মান নির্বিশেষে।
কনটেন্ট যখন প্রচুর থাকে, প্ল্যাটফর্মগুলোকে এমন সিগন্যাল দরকার যা “দেখা হয়েছে” থেকে “ভালো লেগেছে” আলাদা করে। দেখা সময় গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু একমাত্র ক্লু নয়। সম্পূর্ণতা রেট, রেওয়াচ, পজ, শেয়ার, এবং “রুচি নেই” অ্যাকশনগুলো কৌতূহলকে সন্তুষ্টি থেকে আলাদা করতে সাহায্য করে।
ব্রডকাস্ট মডেলে, স্কেল মানে একটি হিটকে লক্ষ লক্ষ মানুষের কাছে ঠেলা। ব্যক্তিগতকৃত মডেলে, স্কেল মানে লক্ষ লক্ষ আলাদা “ছোট হিট” সঠিক মাইক্রো-অডিয়েন্সের কাছে পৌঁছে দেওয়া।
চ্যালেঞ্জটি রিচ নয়—এটি প্রতিটি ব্যক্তির জন্য গতি সহ প্রাসঙ্গিকতা বার বার নিশ্চিত করা।
দৌইন/টিকটকের ফিডগুলো জাদুর মত মনে হয় কারণ সেগুলো দ্রুত শিখে। কিন্তু মূল ধারণা সোজা: সিস্টেম বারবার অনুমান করে আপনি কী পছন্দ করবেন, দেখে আপনি পরবর্তী কী করছেন, এবং পরবর্তী অনুমান আপডেট করে।
ফিডকে একটি দোকানের রূপে ভাবুন যার কোনো জন্মলগ্নে মিলিয়নগুলি আইটেম আছে।
ক্যান্ডিডেট জেনারেশন হচ্ছে ‘‘শর্টলিস্ট’’ ধাপ। বিশাল ক্যাটালগ থেকে সিস্টেম কয়েক শত বা কয়েক হাজার ভিডিও টানে যা আপনার জন্য সম্ভাব্য হতে পারে। এটি বিস্তৃত ক্লু ব্যবহার করে: ভাষা, লোকেশন, ডিভাইস, আপনি যেসব অ্যাকাউন্ট ফলো করেন, আপনার যে বিষয়গুলিতে এনগেজ করেছেন, এবং অনুরূপ দর্শকরা কী পছন্দ করেছে।
র্যাংকিং হচ্ছে ‘‘চূড়ান্ত অর্ডার’’ ধাপ। ওই শর্টলিস্ট থেকে এটি ভবিষ্যদ্বাণী করে কোন ভিডিও আপনি এখনই দেখতে ও উপভোগ করতে পারবেন এবং সেগুলোকে সেই অনুযায়ী সাজায়। এখানে ছোট ছোট পার্থক্যই গুরুত্বপূর্ণ: দুটি ভিডিও-র স্থান বদলানো পরবর্তী দেখার সিদ্ধান্ত বদলে দিতে পারে, যা সিস্টেম কী শিখবে তা পরিবর্তন করে।
অ্যালগরিদম মনে পড়ে না—এটি আচরণ পড়ে। সাধারণ সিগন্যালগুলোর মধ্যে:
গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি “নেগেটিভ” পছন্দও শিখে: আপনি নিয়মিত কি স্কিপ, মিউট, বা ‘নট ইন্টারেস্টেড’ মার্ক করে ফেলেন।
নতুন ব্যবহারকারীর জন্য, সিস্টেম নিরাপদ, বৈচিত্র্যপূর্ণ পিক দিয়ে শুরু করে—আপনার অঞ্চলের এবং ভাষার জনপ্রিয় কনটেন্ট এবং বিভিন্ন ক্যাটাগরি—তাক্ আপনার পছন্দ দ্রুত ধরতে পারে।
নতুন ভিডিওর জন্য, প্রায়ই একটি নিয়ন্ত্রিত “ট্রায়াল” চলে: সম্ভাব্য আগ্রহী ছোট গ্রুপকে দেখান এবং যদি এনগেজমেন্ট শক্তিশালী হয় তাহলে ডিস্ট্রিবিউশন বাড়ান। এভাবেই অজানা ক্রিয়েটররা বড় ফলোয়ারের ছাড়া সহজে ব্রেকথ্রু পেতে পারে।
শর্ট ভিডিও মিনিটের মধ্যে প্রচুর ফিডব্যাক দেয়: অনেক ভিউ, অনেক সোয়াইপ, অনেক সম্পূর্ণতা। সেই ঘন সিগন্যাল স্ট্রীম মডেলকে দ্রুত আপডেট করতে সাহায্য করে, টেস্ট এবং লার্নের লুপটিকে শক্তভাবে আঁটসাঁট করে।
বাইটড্যান্স A/B টেস্ট চালাতে পারে যেখানে বিভিন্ন গ্রুপে সামান্য ভিন্ন র্যাংকিং নিয়ম দেখা যায় (উদাহরণস্বরূপ, শেয়ারকে লাইক থেকে বেশি ওয়েট করা)। যদি একটি ভার্সন অর্থপূর্ণ ফলাফল—যেমন সন্তুষ্টি ও সময়ের মান—উন্নত করে, তা নতুন ডিফল্ট হয় এবং চক্র চলতে থাকে।
বাইটড্যান্সের ফিডকে প্রায়শই “আদিক্তিভ” বলা হয়, কিন্তু বাস্তবে যা ঘটছে তা একটি সংযোজক প্রতিক্রিয়া সিস্টেম। প্রতিটি সোয়াইপই একটি পছন্দ ও পরিমাপ উভয়ই।
আপনি যখন দেখেন, স্কিপ করেন, লাইক বা কমেন্ট করেন, রেওয়াচ বা শেয়ার করেন, আপনি এমন সিগন্যাল তৈরি করছেন যা সিস্টেমকে পরবর্তী কী দেখাবেন তা অনুমান করতে সাহায্য করে।
একটি একক ভিউ নিজে খুব তথ্যবহুল নয়। কিন্তু মিলিয়নগুলোর ছোট ছোট অ্যাকশন—বিশেষত পুনরাবৃত্ত প্যাটার্ন—একটি পরিষ্কার চিত্র তৈরী করে কোন কনটেন্ট আপনার মনোযোগ ধরে রাখে। প্ল্যাটফর্ম সেই সিগন্যালগুলো ব্যবহার করে:
এটাই ফ্লাইহুইল: এনগেজমেন্ট → ভালো ম্যাচিং → আরও এনগেজমেন্ট। ম্যাচিং উন্নত হলে ব্যবহারকারীরা বেশি সময় কাটায়; অতিরিক্ত সময় আরও ডেটা দেয়; ডেটা আবার ম্যাচিং উন্নত করে।
যদি সিস্টেম শুধু “যা কাজ করেছে তার আরও” চেষ্টা করে, আপনার ফিড দ্রুত অদ্ভুতভাবে সীমাবদ্ধ হয়ে পড়বে। এজন্য বেশিরভাগ রিকমেন্ডার ইচ্ছাকৃতভাবে এক্সপ্লোরেশন রাখে—পরিচিত বা আশেপাশের নতুন কনটেন্ট দেখানো।
এক্সপ্লোরেশন দেখতে পারে এমন:
ভালভাবে করা হলে এটি ফিডকে সতেজ রাখে এবং ব্যবহারকারীকে অন্বেষণ করতে উৎসাহ দেয়।
একটি ফ্লাইহুইল ভুল দিকে ঘোরালে সমস্যা সৃষ্টি করে। যদি মনোযোগ জেতার সহজ উপায় হয় চাঞ্চল্য বা উত্তেজক কনটেন্ট, সিস্টেম তা অতিরিক্ত পুরস্কৃত করতে পারে। ফিল্টার বুদবুদ তখন গড়ে উঠতে পারে যখন পার্সোনালাইজেশন অত্যন্ত সংকীর্ণ হয়ে যায়।
প্ল্যাটফর্মগুলো সাধারণত সন্তুষ্টি ও নতুনত্বের মধ্যে ভারসাম্য রাখে—বৈচিত্র্য নীতি, কনটেন্ট গুণগত মানের থ্রেশহোল্ড, এবং সেফটি পলিসি (পরে আলোচিত) মিশ্রণ ব্যবহার করে, সেই সঙ্গে পেসিং কন্ট্রোল যাতে প্রতিটি সেশনে উচ্চ-উত্তেজনা কনটেন্ট আধিপত্য না করে।
মানুষ যখন বাইটড্যান্সের কথা বলে, বেশিরভাগই অ্যালগরিদমের দিকে ইঙ্গিত করে। কিন্তু আরও নীরব একটি সিস্টেম অ্যালগরিদমের সমান কাজ করে: কনটেন্ট লজিস্টিক্স—ক্রিয়েটরের ফোন থেকে উপযুক্ত দর্শকের স্ক্রিনে একটি ভিডিও দ্রুত, নিরাপদে এবং ধারাবাহিকভাবে পৌঁছে দেওয়ার প্রক্রিয়া।
এটি মনোযোগের জন্য একটি সাপ্লাই-চেইন ভাবুন। গুদাম বা ট্রাকে না, সিস্টেম পরিচালনা করে:
যদি কোনো ধাপ ধীর বা অবিশ্বাস্য হয়, অ্যালগরিদমের জন্য কাজ করার মতো কম কিছু থাকে—ক্রিয়েটরদের অনুপ্রেরণা হারায়।
একটি উচ্চ-পারফরমিং ফিডের জন্য দরকার ধারাবাহিক “তাজা ইনভেন্টরি।” বাইটড্যান্স-শৈলী প্রোডাক্টগুলো ক্রিয়েটরদের বেশি পোস্ট করতে সাহায্য করে: ইন-অ্যাপ টেমপ্লেট, ইফেক্ট, সঙ্গীত স্নিপেট, এডিটিং শর্টকাট, এবং গাইডেড প্রম্পট।
এগুলো কেবল মজার ফিচার নয়; এগুলো ফরম্যাটকে স্ট্যান্ডার্ড করে (দৈর্ঘ্য, অ্যাসপেক্ট রেশিও, টেম্পো) এবং ভিডিওগুলো সম্পন্ন করা সহজ করে—যা পোস্টিং ফ্রিকোয়েন্সি বাড়ায় এবং পারফরম্যান্স তুলনীয় করে তোলে।
আপলোডের পর ভিডিওগুলোকে বিভিন্ন রেজোলিউশন ও ফরম্যাটে প্রসেস করতে হয় যাতে সেগুলো বিভিন্ন ডিভাইস ও নেটওয়ার্ক কন্ডিশনে মসৃণভাবে চলে।
দ্রুত প্রসেসিং গুরুত্বপূর্ণ কারণ:
বিশ্বাসযোগ্যতাও সেশনকে রক্ষা করে। প্লেব্যাক স্টাটার করলে ব্যবহারকারী স্ক্রল করা বন্ধ করে দেয় এবং ফিডব্যাক লুপ দুর্বল হয়।
বড় পরিসরে, মডারেশন একটি একক সিদ্ধান্ত নয়—এটি একটি ওয়ার্কফ্লো। বেশিরভাগ প্ল্যাটফর্ম স্তরভিত্তিক ধাপ ব্যবহার করে: স্বয়ংক্রিয় ডিটেকশন (স্প্যাম, নগ্নতা, সহিংসতা, কপিরাইটেড অডিও), ঝুঁকি স্কোরিং, এবং এজ-কেস ও আপিলের জন্য লক্ষ্যভিত্তিক মানব পর্যালোচনা।
নিয়ম তখনই কাজ করে যখন সেগুলো ধারাবাহিকভাবে বাস্তবায়িত হয়: স্পষ্ট নীতি, রিভিউয়ার প্রশিক্ষণ, অডিট ট্রেইল, এস্কেলেশন পথ, এবং পরিমাপ (ফলস পজিটিভ, টার্নঅ্যারাউন্ড টাইম, পুনরাবৃত্ত অপরাধী)।
অন্য কথায়, বাস্তবায়ন একটি অপারেশনাল সিস্টেম—একটি যা কনটেন্ট যত তাড়াতাড়ি বদলে যায় তত দ্রুতই বিকশিত হতে হবে।
বাইটড্যান্সের সুবিধা শুধুমাত্র “অ্যালগরিদম” নয়। এটি কিভাবে প্রোডাক্ট গড়ে তোলা হয়েছে যাতে ফিডের জন্য সঠিক সিগন্যাল তৈরি হয়—এবং সেই সিগন্যালগুলো প্রবাহিত থাকে।
চমৎকার রেকমেন্ডেশন সিস্টেম steady supply চাই। টিকটক/দৌইন সর্বদা-প্রস্তুত ক্যামেরা, সহজ ট্রিমিং, টেমপ্লেট, ফিল্টার, এবং বড় সাউন্ড লাইব্রেরি দিয়ে ফ্রিকশন কমায়।
দুটি ডিজাইন বিবরণ গুরুত্বপূর্ণ:
অধিক ক্রিয়েটর বেশি পোস্ট করলে ফিডে বেশি ভ্যারিয়েশন আসে—আর সিস্টেমের জন্য মিল খুঁজে পেতে আরও সুযোগ বাড়ে।
ফুল-স্ক্রীন প্লেয়ার প্রতিযোগী UI উপাদান দূর করে এবং একজনকে একটাই স্পষ্ট পদক্ষেপ নিতে উৎসাহিত করে: সোয়াইপ। ডিফল্টভাবে সাউন্ড-অন আবেগগত প্রভাব বাড়ায় এবং ট্রেন্ডগুলোকে পোর্টেবল করে (একটি সাউন্ড একটি শেয়ারড রেফারেন্স হয়ে যায়)।
এই ডিজাইন ডেটার গুণমানও উন্নত করে। প্রতিটি সোয়াইপ যখন শক্ত একটি হ্যাঁ/না সিগন্যাল হয়, সিস্টেম ক্লাটারযুক্ত ইন্টারফেসের তুলনায় দ্রুত শিখতে পারে যেখানে মনোযোগ বিভক্ত থাকে।
রিমিক্স ফরম্যাট “ক্রিয়েশন”কে “উত্তর দেওয়া”তে পরিণত করে। এর অর্থ হলো প্রতিক্রিয়া নতুন কনটেন্টকে একটি প্রমাণিত ক্লিপে অ্যাংকোর করে:
প্রায়োগিকভাবে, রিমিক্স তৈরি-ভিত্তিক ডিস্ট্রিবিউশন—ফলোয়ারের প্রয়োজন ছাড়াই।
নোটিফিকেশন লুপ পুনরায় খুলে দিতে পারে (নতুন কমেন্ট, ক্রিয়েটর পোস্ট, লাইভ ইভেন্ট)। স্ট্রীকস ও অনুরূপ কৌশল ধরে রাখার হার বাড়ায়, কিন্তু একই সঙ্গে তা মানুষকে অপব্যবহারী চেকিংয়ের দিকে ঠেলে দিতে পারে।
একটি উপযোগী পণ্র বিশ্বাসযোগ্য পাঠ: অর্থবহ প্রম্পট (যেমন আপনার জিজ্ঞাসার প্রতিক্রিয়া, ফলো অনুরোধ)‑কে অগ্রাধিকার দিন—চাপপ্রমাণ প্রম্পট (স্ট্রিক হারানোর ভয়ে) নয়।
ছোট ছোট সিদ্ধান্ত—তাত্ক্ষণিক প্লেব্যাক, ন্যূনতম লোডিং, একটি একক প্রধান জেসচার—রেকমেন্ডেড ফিডকে অনুসন্ধানের ডিফল্ট উপায় বানায়। প্রোডাক্ট শুধু কন্টেন্ট দেখায় না; এটি একটি পুনরাবৃত্ত আচরণ প্রশিক্ষণ দেয়: অ্যাপ খুলুন → দেখুন → সোয়াইপ → ফিড টিউন।
বাইটড্যান্স কেবল অ্যাপ অনুবাদ করে আন্তর্জাতিক রূপে ডাকেনি। তারা গ্লোবালাইজেশনকে একটি প্রোডাক্ট সমস্যা এবং অপারেটিং-সিস্টেম সমস্যা উভয় হিসেবে নিয়েছিল: মানুষ কী পছন্দ করে তা তীব্রভাবে লোকাল, কিন্তু যন্ত্রপাতি যা এটি পৌঁছে দেয় তা সঙ্গত হওয়া উচিত।
লোকালাইজেশন ভাষা দিয়ে শুরু হয়, কিন্তু দ্রুত প্রসঙ্গ—মিম, সঙ্গীত, হাস্যরস, এবং ভিডিওর “ভালো” পেসিং কী—এগুলো পর্যন্ত যায়।
লোকাল ক্রিয়েটর কমিউনিটিগুলো এখানে গুরুত্বপূর্ণ: প্রাথমিক বৃদ্ধি প্রায়ই কিছু দেশীয় ক্রিয়েটরের উপর নির্ভর করে যারা অন্যরা অনুকরণ করে টোন সেট করে।
টিমগুলো সাধারণত লোকালাইজ করে:
ব্যবহার বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে, ফিড একটি লজিস্টিক অপারেশন হয়ে ওঠে। আঞ্চলিক টিম পার্টনারশিপ (লেবেল, স্পোর্টস লীগ, মিডিয়া), ক্রিয়েটর প্রোগ্রাম, এবং লোকাল আইন প্রতিফলিত নীতি বাস্তবায়ন পরিচালনা করে।
মডারেশন স্তরে স্কেল হয়: প্রোঅ্যাকটিভ ফিল্টার, ইউজার রিপোর্ট, এবং মানব পর্যালোচনা। লক্ষ্য হচ্ছে গতি এবং ধারাবাহিকতা—স্পষ্ট লঙ্ঘন দ্রুত সরানো এবং এজ-কেস লোকাল দক্ষতার মাধ্যমে মোকাবিলা করা।
গ্লোবাল হওয়া মানে অ্যাপ স্টোরের নিয়ম ও ডিভাইস সীমাবদ্ধতায় থাকা। আপডেটগুলো রিভিউ প্রক্রিয়ায় বিলম্ব পেতে পারে, ফিচার অঞ্চলভিত্তিক আলাদা হতে পারে, এবং নিম্ন-শেষ ফোনগুলো ভিডিও গুণমান, ক্যাশিং, ও ডেটা ব্যবহার নিয়ে কঠিন সিদ্ধান্ত নেয়ার কারণ হয়ে দাঁড়ায়।
ডিস্ট্রিবিউশন কোনো মার্কেটিং নোটফুটনট নয়; এটি নির্ধারণ করে প্রোডাক্ট কি বিশ্বাসযোগ্যভাবে করতে পারবে।
ট্রেন্ড কয়েক দিনে এসে কেটে যায়, যখন নীতি লেখার ও প্রশিক্ষণ করার সময় সপ্তাহ লাগে। টিমগুলো ‘‘অস্থায়ী নিয়ম’’ দিয়ে বিরতি পূরণ করে—উদীয়মান ফরম্যাটের জন্য দ্রুত বাস্তবায়ন নির্দেশ, ভোলাটাইল মুহূর্তে তীব্র পর্যবেক্ষণ—তারপর পরে যা কাজ করেছে তা দীর্ঘস্থায়ী নীতি ও টুলে রূপান্তর করে।
ফিড কিভাবে পেছনে সমর্থিত থাকে সে সম্পর্কে আরও জানতে দেখুন /blog/content-logistics-hidden-system-behind-the-feed।
বাইটড্যান্সের ফিড প্রায়শই একটি “অ্যালগরিদম” হিসেবে বর্ণিত হলেও, এটি একটি মার্কেটপ্লেসের মতো আচরণ করে। দর্শকরা চাহিদা (মনোযোগ) নিয়ে আসে। ক্রিয়েটররা ইনভেন্টরি (ভিডিও) সরবরাহ করে। বিজ্ঞাপনদাতারা সেই মনোযোগে অ্যাক্সেসের জন্য অর্থ প্রদান করে—যদি সেটা পুনরাবৃত্তভাবে এবং নিরাপদভাবে পৌঁছানো যায়।
ক্রিয়েটররা শুধু কনটেন্ট আপলোড করে না; তারা কাঁচা উপাদান তৈরি করে যা রেকমেন্ডেশন সিস্টেম পরীক্ষা, বিতরণ, এবং শেখার জন্য ব্যবহার করে।
নিয়মিত নতুন পোস্টগুলি প্ল্যাটফর্মকে আরো পরীক্ষার সুযোগ দেয়: বিভিন্ন টপিক, হুক, ফরম্যাট, ও অডিয়েন্স।
প্ল্যাটফর্ম ইনসেনটিভ দেয় যা আচরণ আকৃতি দেয়:
ব্র্যান্ড সাধারণত ভাইরালে অংশ নেওয়ার চেয়ে পুনরাবৃত্ত ফলাফল চায়:
রেকমেন্ডেশন নিস কমিউনিটিগুলোকে বড় ফলোয়ারের প্রয়োজন ছাড়াই ফুলতে দেয়। একই সাথে, এটি যখন অনেক দর্শক একইভাবে প্রতিক্রিয়া দেয় তখন দ্রুত মনোযোগকে ভর-ট্রেন্ডে পরিবর্তন করতে পারে।
এই গতিবিধি ক্রিয়েটরদের জন্য কৌশলগত চাপ তৈরী করে: নিস কনটেন্ট বিশ্বস্ততা গড়ে তোলে; ট্রেন্ডে অংশ নেওয়া পৌঁছান বাড়ায়।
ডিস্ট্রিবিউশন পারফরম্যান্স-ভিত্তিক হওয়ায় ক্রিয়েটররা দ্রুত পড়ার জন্য সিগন্যাল অপ্টিমাইজ করে: শক্তিশালী ওপেনিং, স্পষ্ট ফরম্যাট, সিরিজ আচরণ, এবং ধারাবাহিক পোস্টিং।
এছাড়া “রিডেবল” কনটেন্ট—স্পষ্ট টপিক, চিন্তা সহজে যায় এমন অডিও, পুনরাবৃত্ত টেমপ্লেট—স্কেল-এ মিল খুঁজে পাওয়া সহজ হওয়ায় পুরস্কৃত হয়।
বাইটড্যান্সের সুপারপাওয়ার—এনগেজমেন্টের জন্য ফিড অপ্টিমাইজ করা—একটি ভিতরে থাকা টেনশন তৈরি করে। একই সিগন্যাল যা সিস্টেমকে বলে “মানুষ এটা দেখতে পারছে না থামতে” তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বলে না “এটি তাদের জন্য ভালো।” ছোট স্কেলে সে টেনশন ইউএক্স সমস্যা মনে হতে পারে। টিকটক/দৌইন স্কেলে এটি একটি ট্রাস্ট সমস্যা।
রেকমেন্ডেশন সিস্টেমেরা যা ব্যবহারকারীরা করে তা থেকে শিখে, পরে তারা যা চায় তা থেকে নয়। দ্রুত রেওয়াচ, দীর্ঘ দেখা সময়, এবং রাতবিরাতে স্ক্রল করা সহজে পরিমাপ করা যায়। অনুশোচ, উদ্বেগ, এবং নোন-স্টপ ব্যবহার পরিমাপ করা কঠিন।
যদি ফিড কেবল পরিমাপযোগ্য এনগেজমেন্টের জন্য টিউন করা হয়, তা উত্তেজনা, ভয়, বা আবেগঘটিত কনটেন্টকে অতিরিক্ত পুরস্কৃত করতে পারে।
কয়েকটি পূর্বানুমানযোগ্য ঝুঁকি বাজার জুড়ে দেখা যায়:
এসব জন্য কোম্পানির ভিতরে “খারাপ অভিনেতা” থাকা জরুরি নয়; এগুলো সাধারণ অপ্টিমাইজেশনের ফলেই উঠে আসতে পারে।
মানুষ প্রায়ই সহজ উত্তর আশা করে: “আমি এটা কেন দেখলাম?” বাস্তবে, র্যাঙ্কিং শতশত বা হাজার হাজার ফিচারের মিক্স—দেখার সময়, স্কিপ, ফ্রেশনেস, ডিভাইস প্রসঙ্গ, ক্রিয়েটর ইতিহাস—আর রিয়েল-টাইম পরীক্ষাসমূহ।
এমনকি একটি প্ল্যাটফর্ম যদি ফ্যাক্টরের তালিকা শেয়ার করে, তা একক, মানব-পাঠযোগ্য কারণের সাথে পরিষ্কারভাবে মানচিত্র হবে না।
সেফটি কেবল পরবর্তী ঘটনার পরে মডারেশন নয়। এটি প্রোডাক্ট ও অপারেশনে ডিজাইন করা যেতে পারে: সংবেদনশীল বিষয়গুলোর জন্য ঘর্ষণ, মাইনরদের জন্য শক্ত নিয়ন্ত্রণ, পুনরাবৃত্ত এক্সপোজার কমাতে বৈচিত্র্য, রাতের সময়র জন্য সুপারিশ সীমা, এবং ফিড রিসেট বা টিউন করার সরল টুল।
অপারেশনালভাবে, এর মানে ভাল-প্রশিক্ষিত রিভিউ টিম, এস্কেলেশন পথ, এবং পরিমাপযোগ্য সেফটি KPI—শুধু গ্রোথ KPI নয়।
কী অনুমোদিত, আপিল কিভাবে কাজ করে, এবং বাস্তবায়ন কিভাবে অডিট করা হয়—এসব নীতি বিশ্বাসকে সরাসরি প্রভাবিত করে। ব্যবহারকারী ও নিয়ন্ত্রক যদি মনে করেন সিস্টেম অস্পষ্ট বা অনিয়মিত, বৃদ্ধি ভঙ্গুর হয়ে পড়ে।
টেকসই মনোযোগ রাখার জন্য কেবল মানুষকে দেখিয়ে রাখা নয়; তাদের জীবনে বারবার উপস্থিত থাকার অনুমতিও অর্জন করা জরুরি।
বাইটড্যান্সের সাফল্য “রেকমেন্ডেশন + দ্রুত শিপ” কে সহজ রেসিপি মনে করাতে পারে। স্থানান্তরযোগ্য অংশটি কোন একক মডেল নয়—এটি ডিসকভারি-চালিত অপারেটিং সিস্টেম: সংকীর্ণ ফিডব্যাক লুপ, স্পষ্ট পরিমাপ, এবং সেই লুপগুলোকে খাওয়ানো কনটেন্ট পাইপলাইনে গুরুত্ব সহকারে বিনিয়োগ।
দ্রুত ইটারেশন কাজ করে যখন তা পরিমাপযোগ্য লক্ষ্য এবং সংক্ষিপ্ত শেখার সাইকেলের সঙ্গে জোড়া হয়। প্রতিটি পরিবর্তনকে একটি অনুমান মানুন, ছোট করে শিপ করুন, এবং দৈনন্দিন নয়—দৈনিক ফলাফল পড়ুন।
মান-ভিত্তিক মেট্রিকগুলোর ওপর ফোকাস করুন, কেবল সময়-ব্যয় নয়। উদাহরণ: “ফলো দিয়ে শেষ হওয়া সেশন”, “সেভ/শেয়ার করা কনটেন্ট”, “সার্ভে করা সন্তুষ্টি”, বা “ক্রিয়েটর ধরে রাখার হার।” এগুলো কাঁচা দেখা সময় থেকে কঠিন কিন্তু ভাল ট্রেড-অফ নির্দেশ করে।
রক্ষা ছাড়া কেবল এনগেজমেন্ট-অপ্টিমাইজেশন। যদি “আরো মিনিট” স্কোরবোর্ড হয়, আপনি অবশেষে নিম্ন-মানের, কলাতীত বা 반복ী কনটেন্টকে পুরস্কৃত করবেন কারণ তা স্থিতিশীলভাবে আটকে রাখে।
এছাড়া ভুল ধারণা এড়ান যে অ্যালগরিদম সম্পাদকীয় বিচারের প্রয়োজন দূর করে। ডিসকভারি সিস্টেম সর্বদা সিদ্ধান্ত এনকোড করে: কী বাড়ানো, কী সীমিত, এবং এজ-কেস কীভাবে মোকাবিলা করা হবে।
নির্দেশনা দিয়ে শুরু করুন, স্লোগান দিয়ে নয়:
রেকমেন্ডেশন কনটেন্ট লজিস্টিক্সের ওপর নির্ভর করে: টুলিং, ওয়ার্কফ্লো, এবং গুণমান নিয়ন্ত্রণ। প্রারম্ভিকভাবে বিনিয়োগ করুন:
আপনি বাজেট করছেন যদি, পুরো সিস্টেমের দাম ধরুন—মডেল, মডারেশন, এবং সাপোর্ট—স্কেল করার আগে (/pricing)।
একটি ব্যবহারিক নোট: ডেভ টিমগুলো দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরি করে অভ্যন্তরীণ টুল বানাতে চাইলে, Koder.ai-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলো চ্যাট ইন্টারফেসের মাধ্যমে দ্রুত ওয়েব অ্যাপ ‘‘ভাইব-কোড’’ করার সুবিধা দেয়, তারপর সোর্স কোড এক্সপোর্ট বা ডেপ্লয়—পরীক্ষা ড্যাশবোর্ড, মডারেশন কিউ প্রোটোটাইপ, বা ক্রিয়েটর অপারেশন টুলিং দ্রুত ঘুরিয়ে তোলার জন্য দরকারি।
বিস্তারিত প্রোডাক্ট চিন্তা পেতে দেখুন /blog।
বাইটড্যান্সের মূল প্রোডাক্ট থিসিসটি সহজ সমীকরণে সংক্ষেপ করা যায়:
রেকমেন্ডেশন অ্যালগরিদম + কনটেন্ট লজিস্টিক্স + প্রোডাক্ট ডিজাইন = একটি স্কেলেবল মনোযোগ ইঞ্জিন।
অ্যালগরিদম মানুষকে সম্ভাব্য-আগ্রহযুক্ত ভিডিওর সাথে মেলায়। লজিস্টিক সিস্টেম নিশ্চিত করে সবসময় দেখার মতো কিছু থাকে (সাপ্লাই, রিভিউ, লেবেলিং, ডিস্ট্রিবিউশন, ক্রিয়েটর টুলস)। এবং প্রোডাক্ট ডিজাইন—ফুল-স্ক্রীন প্লেব্যাক, দ্রুত ফিডব্যাক সিগন্যাল, কম-ঘর্ষণ ক্রিয়েশন—প্রতিটি ভিউকে ডেটায় পরিণত করে যা পরের ভিউকে উন্নত করে।
কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ অনুপলব্ধ বা ভেরিফাই করা কঠিন অভ্যন্তরীণ অ্যাক্সেস ছাড়া:
অনুমান করার বদলে, পাবলিক দাবিকে (কোম্পানি, সমালোচক, বা মন্তব্যকারীদের) একটি অনুমান হিসেবে নিন এবং ভাষ্য, গবেষণা, এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য প্রোডাক্ট আচরণের মধ্যে ধারাবাহিক প্রমাণ খুঁজুন।
টেকনিক্যাল না হয়ে গিয়ে গভীরতর জানতে চাইলে এই বিষয়গুলোতে মনোযোগ দিন:
এই প্রশ্নগুলো হাতে রাখলে আপনি টিকটক, দৌইন, এবং ভবিষ্যতের যেকোনো ফিড প্রোডাক্টকে পরিষ্কার দৃষ্টিতে বিশ্লেষণ করতে পারবেন।
ঝাং ইয়িমিংর প্রোডাক্ট থিসিস ছিল—সফটওয়্যারকে ক্রমাগতভাবে তথ্য ছাঁকানো উচিত, ব্যবহারকারীর আচরণগত সিগন্যাল ব্যবহার করে, যাতে প্রতিটি ইন্টারেকশনের সঙ্গে অভিজ্ঞতা উন্নত হয়। কনটেন্ট অতিপ্রাচুর্যের যুগে প্রোডাক্টের কাজ হচ্ছে “তথ্য খুঁজে দেওয়া” নয়, বরং “কোনটি এবারে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তা ঠিক করা।”
একটি সোশ্যাল-গ্রাফ ফিড নির্ধারিত হয় ‘‘আপনি কাকে ফলো করেন’’ দ্বারা; আর একটি ইন্টারেস্ট-গ্রাফ ফিড নির্ধারিত হয় ‘‘আপনি কী করেন’’ (কী দেখেন, স্কিপ করেন, রেওয়াচ করেন, শেয়ার করেন, সার্চ করেন)। ইন্টারেস্ট-গ্রাফ পদ্ধতিটি এমন কাউকে কাজ দেয় যে তিনি কেউকেও ফলো না করলেও, কিন্তু এটি দ্রুত ও যথেষ্ট ভালো রেকমেন্ডেশন পাওয়ার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে।
অধিকাংশ ফিড দুইটি ধাপ করে কাজ করে:
ক্যান্ডিডেট জেনারেশন ‘‘সম্ভাব্য মিল’’ খোঁজে; র্যাংকিং চূড়ান্ত অর্ডার ঠিক করে — যেখানে ছোট পার্থক্যও পরবর্তী দেখার সিদ্ধান্ত বদলে দিতে পারে।
মজবুত সিগন্যালগুলি সাধারণত ব্যবহারকারীর বাস্তব আচরণ থেকে আসে, বিশেষত:
লাইক ও কমেন্টও গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু দেখা আচরণ প্রায়শই সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য কারণ এটি বড় পরিসরে সহজে নকল করা যায় না।
নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য, প্ল্যাটফর্মগুলো এলাকার ও ভাষার জনপ্রিয়, বৈচিত্র্যময় ‘‘নিরাপদ’’ কনটেন্ট দিয়ে শুরু করে দ্রুত পছন্দ খুঁজে বের করে। নতুন ভিডিওর জন্য, এটি প্রায়ই একটি ছোট ট্রায়াল ডিস্ট্রিবিউশন চালায়: সম্ভাব্য আগ্রহী গ্রুপে দেখিয়ে ফলাফল ভাল হলে বিস্তার বাড়ায়। এর ফলে পরিচিতি না থাকা ক্রিয়েটররাও ভালো প্রারম্ভিক পারফরম্যান্স দেখালে সাফল্য পেতে পারেন।
একটি সুপারিশ সিস্টেম যদি কেবল ‘‘যা কাজ করেছে তার আরও’’ খোঁজে, তাহলে আপনার ফিড দ্রুত একঘেয়ে হয়ে যাবে। এজন্য অনেক রিকমেন্ডার সিস্টেম ইচ্ছাকৃতভাবে এক্সপ্লোরেশন রেখে দেয়—পরিচিত বা আশেপাশের নতুন বিষয় বা অনিশ্চিত কনটেন্ট দেখানো।
এক্সপ্লোরেশনের উদাহরণ:
ভালভাবে করা হলে এটি ফিডটিকে তরতাজা রাখে এবং ব্যবহারকারীকে অজানা বিষয় খুঁজে পেতে সাহায্য করে।
রানঅ্যাওয়ে অপটিমাইজেশন মানে হচ্ছে সবচেয়ে সহজ উপায়ে মনোযোগ জিততে হলে সিস্টেমটি সংবেদনশীলতা, চাঞ্চল্য বা চরম কনটেন্টকে অতিরিক্ত পুরস্কৃত করে ফেলে। প্ল্যাটফর্মগুলো এটি ভারসাম্য করতে চায় বৈচিত্র্য নীতি, মান ফ্লোর, এবং সেফটি নীতির মাধ্যমে, পাশাপাশি এমন কন্ট্রোল যা প্রতিটি সেশনেই উচ্চ-উত্তেজনামূলক কনটেন্টের আধিপত্য রোধ করে।
কনটেন্ট লজিস্টিক্স হচ্ছে কন্টেন্টকে ক্রিয়েটরের ফোন থেকে দ্রুত, নিরাপদভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে উপযুক্ত দর্শকের স্ক্রিনে নিয়ে যাওয়ার ইন্ড-টু-এন্ড প্রসেস:
এই পাইপলাইন ধীর বা অবিশ্বস্ত হলে রেকমেন্ডেশন ক্ষতিগ্রস্ত হয় কারণ সিস্টেমের কাছে কম বা নিম্ন-গুণমানের ইনভেন্টরি পৌঁছায় এবং ফিডব্যাক লুপ দুর্বল হয়।
কম-চেষ্টায় ক্রিয়েশন টুলস (টেমপ্লেট, ইফেক্ট, সাউন্ড লাইব্রেরি, সহজ এডিটিং) পোস্ট করার ফ্রিকশন কমায় এবং পোস্টিং ফ্রিকোয়েন্সি বাড়ায়। রিমিক্স ফরম্যাট (ডুয়েট/স্টিচ) নতুন কনটেন্টকে পরীক্ষিত ক্লিপের কনটেক্সটে বাঁধা দেয়, যা নিজেই বিল্ট-ইন ডিস্ট্রিবিউশন হিসেবে কাজ করে—ফলোয়ারের প্রয়োজন ছাড়াই। এইসব ডিজাইন ফিডকে বেশি ভ্যারিয়েশন দেয় এবং সিস্টেমকে দ্রুত প্রসঙ্গ বুঝতে সাহায্য করে।
এ/বি টেস্টিং প্রোডাক্ট সিদ্ধান্তকে পরিমাপযোগ্য অনুমান বানায়। দলগুলো ছোট পরিবর্তন (UI, র্যাংকিং ওয়েট, নোটিফিকেশন) দ্রুত শিপ করে, ফলাফল মাপে এবং বিজয়ী ভার্সনটি দ্রুত রোল আউট করে। দায়িত্বশীল থাকার জন্য কাঁচা দেখা সময় ছাড়াও অন্য মেট্রিক ব্যবহার করা উচিত, যেমন সন্তুষ্টি, সেভ/শেয়ার, “নট ইন্টারেস্টেড” রেট, অভিযোগের হার—যা বৃদ্ধি যদি মানুষের কল্যাণের ব্যয় বাড়ায় তা আটকায়।