04 ਜੂਨ 2025·8 ਮਿੰਟ
Zhang Yiming & ByteDance: ਇਕ ਗਲੋਬਲ ਧਿਆਨ ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਣਾ
Zhang Yiming ਅਤੇ ByteDance ਨੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ TikTok/Douyin ਨੂੰ ਇਕ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਧਿਆਨ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ, ਇਹ ਜਾਣੋ।
Zhang Yiming ਅਤੇ ByteDance ਨੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ TikTok/Douyin ਨੂੰ ਇਕ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਧਿਆਨ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ, ਇਹ ਜਾਣੋ।
Zhang Yiming (ਜਨਮ 1983) ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ByteDance ਦੇ ਸਥਾਪਕ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਦਾ ਕਹਾਣੀ ਸ਼ੋਹਰਤ ਵਾਲੀ ਉਦਯਮੀਤਾ ਦੇ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਹੈ।
Nankai University ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ (ਮਾਇਕ੍ਰੋਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਿਕਸ ਤੋਂ ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਵੱਲ ਵਲਦੇ ਹੋਏ), ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਰੋਲ ਕੀਤੇ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਰਚ, ਫੀਡਸ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਨੈਟ ਸਕੇਲ ਨਾਲ ਰੁਬਰੂ ਕਰਵਾਂਦੇ ਸਨ: travel search startup Kuxun 'ਚ ਬਿਲਡਿੰਗ, Microsoft China ਵਿੱਚ ਛੋਟੀ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੀਅਲ-ਏਸਟੇਟ ਉਤਪਾਦ 99fang ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ।
Zhang ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਸਧਾਰਨ ਸੀ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਮੈਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਬਿਨਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕਹਿਣ ਦੇ?
ਪਹਿਲੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੇ ਧਾਰਿਆ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਕਰਨਗੇ ਜਾਂ ਪੋਰਟਲ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਨਗੇ। ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਸਮੱਗਰੀ ਫਟਾਕੇ ਵੱਧੀ, ਬੋਤਲਨੈਕ "ਕੰਮ ਨਾ ਹੋਣ والی ਜਾਣਕਾਰੀ" ਤੋਂ "ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ" ਵੱਲ ਬਦਲ ਗਿਆ। ਉਹਦੀ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵੱਧ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਇਹ ਸਤਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਤਜਰਬਾ ਸੁਧਰਦਾ ਜਾਵੇ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ, ByteDance ਨੇ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਉਤਪਾਦ ਘਟਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ, ਕੋਈ ਐਸੀ ਫੀਚਰ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨੀ ਪੈਂਦੀ। ਇਹ ਸੋਚ ਤਿੰਨ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਚੋਇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਪੱਛਾਣਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ, ਮਿਥ ਨਹੀਂ: ਕਿ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਅਲਗੋਰਿਦਮ, ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ “ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ” ਇਕੱਠੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਕ੍ਰੀਏਟਰਾਂ, ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਿਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀ ਅਰਥ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ।
ByteDance ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ: ਜਦੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਹੁਤ ਹੈ ਤਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਵਾਈਏ?
Zhang Yiming ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਐਪਸ ਸਨ ਜੋ ਹਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਫੀਡ ਨੂੰ ਉਸ ਮੁਤਾਬਿਕ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।
ਪਹਿਲਾ ਵਾਲਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ Toutiao (ਇੱਕ “ਹੈੱਡਲਾਈਨ” ਐਪ) ਸੀ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕਾਂ ਜਾਂ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਇਸਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਵਾਂਗ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਫੀਡ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਸਟੋਰਫ੍ਰੰਟ ਵਾਂਗ ਮੰਨਿਆ।
ਇਹ ਫਰੇਮਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮੂਲ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਰੈਂਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਮਾਪਣ ਲਈ ਮੁਜਬੂਰ ਕੀਤਾ।
ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਐਪ ਸੋਸ਼ਲ ਗ੍ਰਾਫ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦੇ ਸਨ—ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਵੇਖਦੇ ਹੋ। ByteDance ਨੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰੈਸਟ ਗ੍ਰਾਫ 'ਤੇ ਦਾਅ ਲਾਇਆ—ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਕਿ ਅਗਲੇ ਵਾਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਇਹ ਚੋਇਸ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਰਭਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਅਤੇ ਚੰਗੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਜਲਦੀ ਮਿਲਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ByteDance ਨੇ ਉਤਪਾਦੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ। ਫੀਚਰ, ਲੇਆਉਟ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਟਵੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਅਤੇ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵੈਰੀਅੈਂਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਨਾਲੀ ਸੀ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੀ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲੱਗਿਆ, ਤਾਂ ਧਨਾਤਮਕ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਇਕ ਕੁਦਰਤੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸੀ। ਵੀਡੀਓ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲ ਦਿੰਦਾ (ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਣਾ, ਪੂਰਾ ਹੋਣਾ), ਤੇਜ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਉੱਪਰੋਕਤ ਜੇ ਫੀਡ ਲਗਾਤਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰਹੇ—ਇਸਨੇ Douyin ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ TikTok ਲਈ ਮੰਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
ਮੀਡੀਆ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਘੱਟਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ: ਹਰ ਨਿਸ਼ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਚੈਨਲ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਜਾਂ ਰਚਿਆਕਾਰ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਵੰਡ ਸਧਾਰਨ ਸੀ—ਟੈਲੀਵਿਜ਼ਨ ਚਲਾਓ, ਕਾਗਜ਼ ਪੜ੍ਹੋ, ਕੁਝ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਜਾਓ—ਅਤੇ “ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਸਮੱਗਰੀ ਉਹ ਸੀ ਜੋ ਸੀਮਤ ਗੇਟਾਂ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੀ ਸੀ।
ਹੁਣ ਬੋਤਲਨੈਕ ਉਲਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ “ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੱਗਰੀ” ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੰਡ ਦੀ ਮੁੱਲ ਵੱਧ ਗਿਆ ਹੈ: ਕੀਮਤ ਉਤਪਾਦਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ ਸਹੀ ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਮਿਲਵਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਕ੍ਰੋਨੋਲੋਜੀਕਲ ਫੀਡ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕੌਣ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋਸਤਾਂ ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਰਚਿਆਕਾਰ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਮੱਸਿਆਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ:
ਫਾਲੋਅਰ-ਅਧਾਰਤ ਖੋਜ ਵੀ ਮੁੱਢਲੇ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਖਾਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਕਾਬਜ਼ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵੱਧਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਭਾਵੇਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਾ।
ਜਦੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਹੁਤ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਐਸੇ ਸਿਗਨਲ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ “ਵੇਖਿਆ” ਨੂੰ “ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ” ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਕੇ ਦੱਸ ਸਕਣ। ਸਮਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਕੱਲਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨਹੀਂ। ਪੂਰਨਤਾ ਦਰ, ਦੁਬਾਰਾ-ਦੇਖਣਾ, ਰੁਕਣ, ਸ਼ੇਅਰ ਅਤੇ “ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ” ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਸੰਤੋਸ਼ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ।
ਬ੍ਰਾਡਕਾਸਟ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਸਕੇਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਹਿੱਟ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਤਕ ਪੁਚਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਿੱਜੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਸਕੇਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਲੱਖਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ “ਛੋਟੇ ਹਿੱਟ” ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਤੱਕ ਪੁਚਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚੁਣੌਤੀ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਰੈਪਸ਼ਤਾ, ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਸੁੰਦਰਤਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ।
ByteDance ਦੀਆਂ ਫੀਡਸ (Douyin/TikTok) ਜਾਦੂਈ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਰ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਆਇਜ਼-ਆਨ-ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾ ਕੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ ਕਰਤੂਤ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫੀਡ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੀ ਦੁਕਾਨ ਸਮਝੋ।
Candidate generation "ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ" ਕਦਮ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਿਸਟਮ ਕੁਝ ਸੌ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਵੀਡੀਓ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ موزੂਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਸਥਾਨ, ਡਿਵਾਈਸ, ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਅਕਾਉਂਟ ਫਾਲੋ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਵਿਸ਼ੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਜੁੜੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਸਮਾਨ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਆਇਆ।
Ranking "ਅੰਤਿਮ ਆਰਡਰ" ਕਦਮ ਹੈ। ਉਸ ਛਾਂਟੀ ਵਿੱਚੋਂ, ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵੀਡੀਓਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਪਸੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਮੁਤਾਬਿਕ ਤਰਤੀਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਫਰਕ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਦੋ ਵੀਡੀਓਆਂ ਦੀ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਿੱਖਣੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦਿਮਾਗ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ—ਇਹ ਵਿਹਾਰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇੰਮپورਟੈਂਟ ਗੱਲ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ “ਨਕਾਰਾਤਮਕ” ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ: ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਛੱਡਦੇ, ਮੁਟ ਕਰਦੇ ਜਾਂ "ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ" ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਿਕਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ—ਤੁਹਾਡੇ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੋਕਪ੍ਰੀਯ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਿਕਸ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਰੁਚੀਆਂ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਣ।
ਨਵੀਂ ਵੀਡੀਓ ਲਈ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ "ਟ੍ਰਾਇਲ" ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਇਸਨੂੰ ਛੋਟੇ ਗਰੁੱਪਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਰੂਚੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਜੇ ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੰਡ ਵਧਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਕਿ ਅਣਜਾਣੇ ਰਚਿਆਕਾਰ ਵੀ ਆਪਣੀ ਓਹਦੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਦਰਸ਼ਕ-ਆਧਾਰ ਦੇ।
ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓਆਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਯ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਵਾਈਪ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪੂਰਨਤਾਵਾਂ। ਇਹ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਘਣਿਤ ਸ੍ਰੋਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਰਮਿਆਨ ਲੂਪ ਨੂੰ ਤੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ByteDance A/B ਟੈਸਟ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਰੁੱਪ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੈਂਕਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ)। ਜੇ ਇਕ ਵਰਜਨ ਮਾਨਵ-ਮੁਹੱਤਿਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਸੰਤੋਸ਼ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਯੋਗ—ਤਾਂ ਉਹ ਨਵਾਂ ਡੀਫੌਲਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੜੀ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ByteDance ਦੀ ਫੀਡ ਅਕਸਰ "ਆਦਤ-ਜਨਕ" ਕਹੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜੋ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਸੰਯੋਕਤ ਫਲਾਈਵੀਲ ਹੈ। ਹਰ ਸਵਾਈਪ ਇਕ ਚੋਣ ਅਤੇ ਇਕ ਮਾਪਣ ਦੋਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ, ਛੱਡਦੇ, ਲਾਈਕ, ਟਿੱਪਣੀ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਦੇ ਜਾਂ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਬਾਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ ਵਿਊ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜਾਣਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਪਰ ਮਿਲੀਅਨਾਂ ਛੋਟੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਦੁਹਰਾਏ ਗਏ ਨਮੂਨੇ—ਇਹ ਸਾਫ਼ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਧਿਆਨ ਰੁਕਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹੀ ਫਲਾਈਵੀਲ ਹੈ: ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ → ਵਧੀਆ ਮੈਚਿੰਗ → ਹੋਰ ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ। ਜਿਵੇਂ ਮੈਚਿੰਗ ਸੁਧਰਦੀ ਹੈ, ਉਪਭੋਗੀ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਵਿਆਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਡਾਟਾ ਮੁੜ ਮੈਚਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ "ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਚੰਗਾ ਸੀ" ਨੂੰ ਹੀ ਲੰਭਦਾ ਰਹੇ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਫੀਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਸ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਜਾਣਬੂਝ ਕੇ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਨਵੀਂ, ਨੇੜਲੀ ਜਾਂ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਫੀਡ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ।
ਫਲਾਈਵੀਲ ਗਲਤ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਘੁੰਮ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਧਿਆਨ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਰੋਸ ਜਾਂ ਅਤਿ-ਸਿਰਲੇਖੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ ਬੇ-ਇਰਾਦੇ ਵਧਾਵੇਗਾ। ਫਿਲਟਰ ਬਬਲ ਤਿਆਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਬਹੁਤ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਮਿਣਣ ਲਈ ਵਿਵਿਧਤਾ ਨਿਯਮ, ਸਮੱਗਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਮਿਲੀ-ਝੁਲੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਜੋ ਆਗੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ), ਨਾਲ ਹੀ ਪੇਸਿੰਗ ਕੰਟਰੋਲ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ‘ਹਾਈ-ਅਰਾਊਜ਼ਲ’ ਸਮੱਗਰੀ ਹਕੂਮਤ ਨਾ ਕਰੇ।
ਲੋਕ ਜਦੋਂ ByteDance ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇੱਕ ਚੁਪਚਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉਸੇ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ—ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਰਚਿਆਕਾਰ ਦੇ ਫੋਨ ਤੋਂ ਸਹੀ ਦਰਸ਼ਕ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੱਕ ਤੇਜ਼, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਅੰਤ-ਟੂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਲਈ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ। ਗੋਦਾਮਾਂ ਅਤੇ ਟਰੱਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ, ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਕੋਈ ਵੀ ਕਦਮ ਧੀਮਾ ਜਾਂ ਅਣਰੋਟਪਤਾ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਕੋਲ ਘੱਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਰਚਿਆਕਾਰ ਹੌਂਸਲਾ ਗੁਮਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਫੀਡ ਲਈ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ “ਤਾਜ਼ਾ ਇਨਵੈਂਟਰੀ” ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ByteDance-ਸ਼ੈਲੀ ਉਤਪਾਦ ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇਨ-ਐਪ ਟੈਂਪਲੇਟ, ਇਫੈਕਟਸ, ਮਿਊਜ਼ਿਕ ਕੱਟੜੇ, ਐਡੀਟਿੰਗ ਛੋਟੇ ਰਸਤੇ, ਅਤੇ ਗਾਈਡ ਕੀਤਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਰਮੇਟ ਨੂੰ ਇੱਕਰੂਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਲੰਬਾਈ, ਅਸਪੈਕਟ ਰੇਸ਼ਿਓ, ਰਫ਼ਤਾਰ) ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੋਸਟ ਦਰ ਵੱਧਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸੌਖੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅਪਲੋਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਕਈ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਹਾਲਤਾਂ 'ਤੇ ਸੁਚੱਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲ ਸਕਣ।
ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ:
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵੀ “ਸੈਸ਼ਨ” ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਪਲੇਬੈਕ ਠੱਪ-ਠੱਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗੀ ਸਕਰੋਲ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਇਕ ਇਕਲ-ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਦਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ: ਆਟੋਮੈਟਿਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ (ਸਪੈਮ, ਨਗਨੈਟੀ, ਹਿੰਸਾ, ਕੌਪੀਰਾਈਟ ਆਡੀਓ ਲਈ), ਰਿਸਕ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਅਪੀਲਾਂ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ।
ਨਿਯਮ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਸਪਸ਼ਟ ਨੀਤੀਆਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਆਡਿਟ ਟਰੇਲੇ, ਏਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਥ, ਅਤੇ ਮਾਪ (ਫਾਲਸ ਪਾਜ਼ਿਟਿਵ, ਮੋੜ-ਵਾਪਸੀ ਸਮਾਂ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਲੰਘਣਕਾਰ)।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਹੈ—ਇੱਕ ਐਸਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿੰਨਾ ਤੇਜ਼ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਉਹਨਾ ਤੇਜ਼ ਬਦਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ByteDance ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਸਿਰਫ਼ “ਅਲਗੋਰਿਦਮ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਢੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਫੀਡ ਲਈ ਸਹੀ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰੇ—ਅਤੇ ਉਹ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਰੱਖੇ।
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। TikTok/Douyin ਇੱਕ ਸਦਾ-ਤਿਆਰ ਕੈਮਰਾ, ਸਧਾਰਣ ਟਰਿਮਿੰਗ, ਟੈਂਪਲੇਟ, ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਸਾਊਂਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਘਰਿਆਕਾਰਾਂ ਦਾ ਘਾਲ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਦੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੇਰਵੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:
ਵੱਧ ਰਚਿਆਕਾਰ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਪੋਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੀਡ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਮਿਲਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੌਕੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਕ-ਕੁੱਲ ਮਿਲਾਪ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਫੁੱਲ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਪਲੇਅਰ ਮੁਕਾਬਲਾਤੀ UI ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਵਾਈਪ। ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਊਂਡ-ਆਨ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪੋਰਟੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਸਾਊਂਡ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸੰਦੇਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ)।
ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੀ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਹਰ ਸਵਾਈਪ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਾਂ/ਨਹੀਂ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਰਕਬਤਿ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਧਿਆਨ ਵਿਭਾਜਿਤ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
Remix ਫਾਰਮੇਟ “ਬਣਾਉਣ” ਨੂੰ “ਜਵਾਬ ਦੇਣ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਵਾਬਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਾਰਸਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, remixing ਇਕ ਨਿਰਮਾਣਿਤ ਵੰਡ ਹੈ—ਫਾਲੋਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲੂਪ ਨੂੰ ਫਿਰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (ਨਵੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਰਚਿਆਕਾਰ ਪੋਸਟ, ਲਾਈਵ ਇਵੈਂਟ)। ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਰਖਣ ਵਾਲੇ ਤੱਤ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਦਤ ਵਾਲੀ ਜਾਂਚ ਵੱਲ ਧکیل ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਕ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਪਾਠ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਾਂਪਟ (ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਆਏ ਉੱਤਰ, ਫਾਲੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਿਆ ਸੀ) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਨਾ ਕਿ ਦਬਾਅ-ਪ੍ਰਾਂਪਟ (ਸਟ੍ਰੀਕ ਖੋ ਦੇਣ ਦਾ ਡਰ)।
ਛੋਟੇ ਚੋਣਾਂ—ਤੁਰੰਤ ਪਲੇਬੈਕ, ਘੱਟ ਲੋਡਿੰਗ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਧਾਨ ਜੈਸਚਰ—ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਫੀਡ ਨੂੰ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਡਿਫੌਲਟ ਤਰੀਕਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਤਪਾਦ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ; ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ట్రੇਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਐਪ ਖੋਲੋ → ਦੇਖੋ → ਸਵਾਈਪ → ਫੀਡ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇ।
ByteDance ਨੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਐਪ ਨੂੰ "ਅਨੁਵਾਦ" ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਹਿ ਦਿੱਤਾ। ਉਸਨੇ ਗਲੋਬਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਇਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ-ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੋਹਾਂ ਸਮਝ ਕੇ ਸੁਲਝਾਇਆ: ਲੋਕ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਥਾਨਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਸਥਿਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਲੋਕਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਲਦੀ ਸੰਦਰਭ—ਮੀਮਜ਼, ਮਿਊਜ਼ਿਕ, ਹਾਸਾ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ “ਚੰਗੀ” ਲਹਿਜ਼ੇ—ਤੱਕ ਵੱਧਦੀ ਹੈ।
ਸਥਾਨਕ ਰਚਿਆਕਾਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀਆਂ ਇੱਥੇ ਮੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਾਧਾ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਮੂਲ ਸਥਾਨਕ ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਟੋਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟੀਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਲਾਈਜ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਵਰਤੋਂ ਵਧਣ ਨਾਲ, ਫੀਡ ਇੱਕ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੇਤਰਿਕ ਟੀਮ ਭਾਗੀਦਾਰੀ (ਲੇਬਲ, ਖੇਡ ਲੀਗਾਂ, ਮੀਡੀਆ), ਰਚਿਆਕਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧਦੀ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਫਿਲਟਰ, ਯੂਜ਼ਰ ਰਿਪੋਰਟਸ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ। ਲਕੜੀ ਦੀ ਲਕੜੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਸਪੀਡ ਹੈ—ਸਪੱਫਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਫੋਕਸ ਕੀਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਗਲੋਬਲ ਜਾਣਾ ਐਪ ਸਟੋਰ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੀਊਣਾ ਮੱਤਲਬ ਹੈ। ਅਪਡੇਟ ਰਿਵਿਊ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਰਕੇ ਦੇਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਫੀਚਰ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋ-ਐਂਡ ਫੋਨ ਵੀਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉਪਭੋਗ 'ਤੇ ਕਠੋਰ ਚੋਣਾਂ ਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵੰਡ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੁਝਾਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਗਾਇਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਨੀਤੀ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਟੀਮ ਇਸ ਘਾਟ ਨੂੰ “ਅਸਥਾਈ ਨਿਯਮਾਂ” ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਨਵੀਆਂ ਫਾਰਮੇਟਾਂ ਲਈ, ਤੇਜ਼ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਉੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਤੇਜ਼ ਨਿਗਰਾਨੀ—ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
For more on how the feed is supported behind the scenes, see /blog/content-logistics-hidden-system-behind-the-feed.
ByteDance ਦੀ ਫੀਡ ਅਕਸਰ ਇੱਕ “ਅਲਗੋਰਿਦਮ” ਵਾਂਗ ਬਿਆਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਧ ਇਕ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਵਾਂਗ ਵਰਤਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦਰਸ਼ਕ ਧਿਆਨ ਲੈ ਕੇ ਮੰਗ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਰਚਿਆਕਾਰ ਸਮੱਗਰੀ (ਵੀਡੀਓ) ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪੈਸਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ—ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਪੂਛੜੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਰਚਿਆਕਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਅਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਉਹ ਇਹ ਕੱਚਾ ਮਾਦਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਜाँच, ਵੰਡ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।
ਲਗਾਤਾਰ ਤਾਜ਼ੀ ਪੋਸਟਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਹੋਰ "ਪ੍ਰਯੋਗ" ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇ, ਹੂਕ, ਫਾਰਮੇਟ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕ।
ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਉਹਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਣਾਂ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਇਰਲ ਲੱਕ ਤੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨਿਸ਼ ਕਮਿਊਨਿਟੀਸ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਫਾਲੋਅਰ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੱਲਣ-ਫੁਲਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਹੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਰਸ਼ਕ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗਤੀਵਿਧੀ ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਤਣਾਅ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਨਿਸ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣਾ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਵੰਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਰਚਿਆਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਲਈ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂਅਾਤ, ਸਪਸ਼ਟ ਫਾਰਮੇਟ, ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਹਾਬਾਰ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਪੋਸਟਿੰਗ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ "ਰੀਡੇਬਲ" ਹੈ—ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ੇ, ਪਛਾਣਯੋਗ ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ—ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੈਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ByteDance ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ—ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ ਲਈ ਫੀਡਾਂ ਦਾ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ—ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਕਿਰਤਿਕ ਤਣਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹੀ ਸਿਗਨਲ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ "ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਰੁਕ ਨਹੀਂ ਰਹੇ" ਉਹ ਆਪ-ਮੈਂ ਹੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ "ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ"। ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਹ UX ਮੁੱਦਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। TikTok/Douyin ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕੁਝ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਰਤਤਃੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਉਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੇਜ਼ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਉਣਾ, ਲੰਬਾ ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਰਾਤ-ਦਰ-ਰਾਤ ਸਕ੍ਰੋਲਿੰਗ ਮਾਪਣਾ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਪਛਤਾਵਾ, ਚਿੰਤਾ ਅਤੇ ਆਦਤ-ਵਾਲਾ ਵਰਤਾਅ ਮਾਪਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਜੇ ਇੱਕ ਫੀਡ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਪਯੋਗ ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬੇਵਜ੍ਹਾ ਇਨਾਮ ਦੇ ਸਕਦਾ ਜੋ ਰੋਸ, ਡਰ ਜਾਂ ਲਗਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੁਝ ਪੇਸ਼ਬਣੀ ਖਤਰੇ ਹਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ “ਬੁਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀ” ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਆਮ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਉਭਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਸਾਦਾ ਜਵਾਬ ਮੰਗਦੇ ਹਨ: “ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਕਿਉਂ ਦਿੱਤਾ?” ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਰੈਂਕਿੰਗ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਫੀਚਰਾਂ (ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਸਕਿਪ, ਤਾਜ਼ਗੀ, ਡਿਵਾਈਸ ਸੰਦਰਭ, ਰਚਿਆਕਾਰ ਇਤਿਹਾਸ) ਦੇ ਮਿਲਾਪ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਮਿਲਾਪ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੇ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਸਾਂਝੀ ਵੀ ਕਰੇ, ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ-ਪਾਠਯੋਗ ਇਕੱਲੇ ਕਾਰਨ ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਏਗਾ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟ, ਨਾਬਾਲਿਗਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੰਟਰੋਲ, ਦੁਹਰਾਏ ਹੋਏ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿਵਿਧਤਾ, ਰਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇ ਸੀਮਾਂ, ਅਤੇ ਫੀਡ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਜਾਂ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਟੂਲ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਟੀਮਾਂ, ਏਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਥ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਸੁਰੱਖਿਆ KPIs ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਾਸ KPIs ਨਹੀਂ।
ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ, ਅਪੀਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਪਭੋਗੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ ਜਾਂ ਅਸਮਰਥ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਾਧਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟਿਕਾਊ ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਾਉਣਾ ਹੀ ਨਹੀਂ; ਉਹਨਾਂ di ਜ਼ਿੰਦਗੀ 'ਚ ਮੁੜ ਆਉਣ ਦੀ অনুমਤੀ ਕਮਾਉਣਾ ਵੀ ਹੈ।
ByteDance ਦੀ ਸਫਲਤਾ "ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ + ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਨੁਸਖ਼ਾ ਵਾਂਗ ਦਿੱਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਜੋ ਤਬਦੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਕਿਸੇ ਇਕ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਖੋਜ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ: ਤੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਪ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਨਿਵੇਸ਼।
ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਉਹਬਰ੍ਹਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ ਲਕੜੀਆਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸਿੱਖਣ ਚੱਕਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਹੋਵੇ। ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਵੱਲੋਂ ਦੱਸੋ, ਛੋਟਾ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪੜ੍ਹੋ—ਕੁਆਟਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਾਂ ਉੱਤੇ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ: “ਸੈਸ਼ਨ ਜੋ ਇੱਕ ਫਾਲੋ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ”, “ਸਮੱਗਰੀ ਸੇਵ/ਸ਼ੇਅਰ”, “ਸਰਵੇ ਕੀਤੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ”, ਜਾਂ “ਰਚਿਆਕਾਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ”。 ਇਹ ਸਖਤ ਹਨ ਪਰ ਵਧੀਆ ਵਪਾਰਕ-ਮਨੁੱਖੀ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ਼ਸ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਕੇਵਲ ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ-ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਜੇ "ਜਿਆਦਾ ਮਿੰਟ" ਸਕੋਰਬੋਰਡ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਧ੍ਰੁਵੀਕਰਨ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇਵੋਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਥਿਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਸਕਾਂ ਵਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਸਾਥ ਹੀ ਇਹ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮਾਨੋ ਕਿ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਪਾਦਕੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਫੈਸਲੇ ਕੋਡ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੀ ਉਚਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕੀ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਐਜ-ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਨਾਰਿਆਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ:
ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਟੂਲਿੰਗ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਜਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ—ਮਾਡਲਾਂ, ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ—ਦੀ ਕੀਮਤ ਤੈਅ ਕਰੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ (/pricing)।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ ਨੋਟ ਸਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ: ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ “ਸਿਸਟਮ” ਨਿਵੇਸ਼ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ, ਵਰਕਫਲੋ ਐਪਸ) ਸਾਹਮਣੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਧੇ-ਸਾਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਲਡ–ਮਾਪ–ਸਿਖਣ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕੋ। Platforms like Koder.ai can help here by letting teams vibe-code web apps through a chat interface, then export source code or deploy—useful for spinning up experimentation dashboards, moderation queue prototypes, or creator operations tooling without waiting on a long traditional build pipeline.
For more product thinking like this, see /blog.
ByteDance ਦੀ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
recommendation algorithms + content logistics + product design = a scalable attention engine.
ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ-ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ ਸਿਸਟਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੈ (ਸਪਲਾਈ, ਸਮੀਖਿਆ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਰਚਿਆਕਾਰ ਟੂਲ)। ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ—ਫੁੱਲ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਪਲੇਬੈਕ, ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲ, ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲੀ ਬਣਾਉਟ—ਹਰ ਵੇਖਣ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੇ ਵੇਖਣ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵੇਰਵੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਬਾਹਰੋਂ ਸਬੂਤ-ਰਹਿਤ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ:
ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਜਨਤਕ ਦਾਵਿਆਂ (ਕੰਪਨੀ, ਆਲੋਚਕਾਂ, ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰਾਂ ਵੱਲੋਂ) ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਵਜੋਂ ਲਓ ਅਤੇ ਖੋਜ, ਖੁਲਾਸੇ ਅਤੇ ਦੇਖਣਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਵਿਹਾਰ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਬੂਤ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਏ ਗਹਿਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂTikTok, Douyin, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਵਿੱਖ ਫੀਡ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕੋਗੇ।
Zhang Yiming ਦੀ ਉਤਪਾਦ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟੇ। ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਿਗਨਲ ਵਰਤ ਕੇ, ਤਜਰਬਾ ਹਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸੁਧਰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਭੰਡੀਭਰ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਕੰਮ “ਮੈਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ” ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ “ਹੁਣ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੀਜ਼ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸੋਸ਼ਲ ਗ੍ਰਾਫ ਫੀਡ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਦੇ ਹੋ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ; ਇੰਟਰੈਸਟ ਗ੍ਰਾਫ ਫੀਡ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਦੇਖਣਾ, ਸਕਿਪ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਣਾ, ਸ਼ੇਅਰ, ਖੋਜ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰੈਸਟ-ਗ੍ਰਾਫ ਪਹੁੰਚ ਉਦੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਪਰਯਾਪਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਤੇ ਤੱਕੀਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫੀਡ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ:
Candidate generation ਸੰਭਾਵਿਤ ਫਿਟ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ranking ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਆਈਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਏ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ:
ਲਾਈਕ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਵੇਖਣ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਤੇ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਡੀ ਭਾਸ਼ਾ/ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ-ਪਸੰਦੀਦਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਾਲੀ ਸੇਫ਼, ਡਾਈਵਰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗ ਸਕੇ।
ਨਵੇਂ ਵੀਡੀਓ ਲਈ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨੇੜਲੇ “ਟ੍ਰਾਇਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ” ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਛੋਟੇ, ਸੰਭਵ ਰੁਚੀ ਵਾਲੇ ਗਰੁੱਪਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੇ ਸੰਲੱਗਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਤਾਂ ਵੱਧ ਫੈਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਨਕੁੱਲ ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਫਾਲੋਅਰ-ਬੇਸ ਦੇ ਵੀ ਉਭਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Exploration ਫੀਡ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤਾਜ਼ਗੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜਰੂਰੀ ਹੈ—ਜੇ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲਾਂ ਚੱਲੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਦੁਹਰਾਏਗਾ ਤਾਂ ਫੀਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕਰੂਪ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਆਮ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਫੀਡ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਗੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਰਹੇ।
Runaway optimization ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਧਿਆਨ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਸੰਵੇਦਨਾਤਮਕਤਾ ਜਾਂ ਵਿਵਾਦਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਬਿਨਾਂ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਉਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਨਾਮ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ: ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਿਯਮ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ, ਨਾਲ ਹੀ ਪੇਸਿੰਗ ਕੰਟਰੋਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ-ਉਤੇਜਨਾ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹਰੇਕ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੱਕਦਾਰ ਨਾ ਬਣੇ।
Content logistics ਉਹ ਅੰਤ-ਟੂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰਚਿਆਕਾਰ ਦੇ ਫ਼ੋਨ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੱਕ ਤੇਜੀ ਨਾਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਜਾਂ ਅਣਰੋਟਪਤਾ ਆ गई ਤਾਂ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਕੋਲ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਸਪਲਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਅਤੇ ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਘਟਦੀ ਹੈ।
ਕਮ-ਘਰੰਟੀ ਵਾਲੇ ਨਿਰਮਾਣ ਟੂਲ (ਟੈਂਪਲੇਟ, ਇਫੈਕਟਸ, ਸਾਊਂਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ) ਪੋਸਟਾਂ ਦੀ ਫ੍ਰਿਕਵੈਂਸੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੇਟ ਨੂੰ ਇੱਕਰੂਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਦੀ ਹੈ।
Remix ਫਾਰਮੇਟ (duets, stitches) ਨਵੀਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਲਿੱਪ ਨਾਲ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ — ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਵੀਆਂ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਫਾਲੋਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ।
ByteDance ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਹਿਪੋਥੈਸਿਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ (UI ਟਵੀਕ, ਰੈਂਕਿੰਗ ਵਜ਼ਨ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ) ਤੁਰੰਤ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੇ ਨਤੀਜੇ ਚੰਗੇ ਹੋਣ ਤਾਂ ਉਹ ਫਾਈਨਲ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਰੂਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਰੌ ਸਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਾ ਹੋਣ; ਉਦਾਹਰਨਾਂ: “ਉਹ ਸੈਸ਼ਨ ਜੋ ਫਾਲੋ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ”, “ਸਮੱਗਰੀ ਸੇਵ/ਸ਼ੇਅਰ ਹੋਈ”, “ਸਰਵੇ ਦਿੰਦੀਆਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ” — ਇਹ ਘਟੇ-ਕਠੋਰ ਹਨ ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।