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: ByteDance ਦੇ ਉਤਪਾਦਕ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਨਿਸ਼ਚੇ
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।
ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਜੋ ਉਹ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ
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।
ਉਹ ਨੀਤੀ ਜਿਸ ਨੇ ByteDance ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ
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:
- ਇਰਾਦਾ ਨਾਹ, ਵਿਹਾਰ ਮਾਪੋ। ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਹਿਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ ਭੇਜੋ, ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖੋ। ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਤੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ “ਪੂਰਨ” ਲਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਬੇਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਫੀਡ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਇਸਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ, ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰਹਿ ਸਕੇ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ
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 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ-ਬੇਟ
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।
ByteDance ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ (TikTok ਤੋਂ ਪੂਰਵ)
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।
ਮੁੱਖ ਦਾਅ: ਸਪ੍ਹੇਰਪ੍ਰਸਾਰ ਨਹੀਂ, ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡ
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।
ਉਤਪਾਦ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗ-ਪਾਸਾ
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।
ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਵੱਲ ਵਕਾਰੀ ਬਿੰਦੂ
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।
ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ: ਘੱਟਤਾ ਤੋਂ ਬੋਝ ਤੱਕ
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।
ਕਿਉਂ ਕਰੌਨੋਲੋਜੀਕਲ ਫੀਡ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਛੱਡ ਦੇਂਦੇ ਹਨ
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:
- ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਫਾਲੋ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ
- ਤੁਹਾਡੇ ਰੁਚੀਆਂ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਫਾਲੋ ਲਿਸਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਫੜ ਸਕਦੀ
- ਰਚਿਆਕਾਰ ਬੇਤਾਰਤੀ ਨਾਲ ਪੋਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਖੁਜਲੀ ਚੀਜ਼ ਮਿਸ ਕਰ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਲਰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ)
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।
ਧਿਆਨ ਮਾਪਣਾ, ਸਿਰਫ ਕਲਿਕਾਂ ਨਹੀਂ
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।
ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਸਕੇਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਬਦਲਦਾ ਹੈ
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।
ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਅਲਗੋਰਿਦਮ, ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਪਾਠਕ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆ
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।
ਦੋ ਕਦਮ: candidate generation ਬਨਾਮ ranking
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।
ਫੀਡ ਨੂੰ ਕਿਸ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦਿਮਾਗ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ—ਇਹ ਵਿਹਾਰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣਾ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਪੂਰੀ ਦੇਖੀ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਇਆ?
- ਸਕਿਪਸ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਸਵਾਈਪ ਕਰ ਦਿੱਤਾ?
- ਸ਼ੇਅਰ ਅਤੇ ਭੇਜਣਾ: ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਪਾਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮਝਿਆ।
- ਲਾਈਕ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਸੇਵ: ਮਦਦਗਾਰ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਵੇਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਹਾਰ ਨਾਲੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ।
- ਫਾਲੋ: ਇੱਕ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਵਚਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖੀ candidate generation ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੰਮپورਟੈਂਟ ਗੱਲ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ “ਨਕਾਰਾਤਮਕ” ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ: ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਛੱਡਦੇ, ਮੁਟ ਕਰਦੇ ਜਾਂ "ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ" ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ: ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼
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।
ਕਿਉਂ ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ
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।
A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਟਿੂਨਿੰਗ
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।
ਧਿਆਨ ਫਲਾਈਵੀਲ: ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਜੋ ਬਾਝ ਦਿੰਦਾ 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 ਸਵਾਈਪ ਕਿਵੇਂ ਵਧੀਆ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਬਣਦੀ ਹੈ
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:
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਾਨ ਸਮੱਗਰੀ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ (ਵਿਸ਼ੇ, ਫਾਰਮੇਟ, ਰਚਿਆਕਾਰ)
- ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਾਰੇਸ਼ਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਲੰਬਾਈ, ਰਫ਼ਤਾਰ, ਆਡੀਓ, ਸਬਟਾਈਟਲ)
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਰੁਚੀਆਂ ਜਲਦੀ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ
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।
ਖੋਜ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ (ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ 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:
- ਜਾਣੀ-ਪਹਚਾਣੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰਚਿਆਕਾਰ
- ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਸਟਾਈਲ
- ਇੱਕ “ਵਾਈਲਡ ਕਾਰਡ” ਜੋ ਨਵੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਜਾਂਚਦਾ
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।
ਲੰਬੀ ਦੌੜ ਵਾਲੀ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਉਪਾਇ
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।
ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ: ਫੀਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਛੁਪੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ
ਥੀਸਿਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੱਕ
ਆਪਣੀਆਂ ਫੀਡ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਤਿਆਰ-ਚੱਕਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਵੈੱਬ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
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।
“Content logistics” ਦਾ ਅਸਲ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ
ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਲਈ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ। ਗੋਦਾਮਾਂ ਅਤੇ ਟਰੱਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ, ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ:
- ਰਚਿਆਕਾਰ ਇਨਪੁਟ (ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਐਡੀਟਿੰਗ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ)
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਅਪਲੋਡ, ਇੰਕੋਡਿੰਗ, ਚੈਕ)
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ (ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੀ ਗਤੀ, ਸਥਿਰਤਾ)
- ਕੰਟਰੋਲ (ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ)
ਜੇ ਕੋਈ ਵੀ ਕਦਮ ਧੀਮਾ ਜਾਂ ਅਣਰੋਟਪਤਾ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਕੋਲ ਘੱਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਰਚਿਆਕਾਰ ਹੌਂਸਲਾ ਗੁਮਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਰਚਿਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਘਟਾਉਣਾ
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, ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ: ਗਤੀ ਇੱਕ ਫੀਚਰ 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:
- ਰਚਿਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
- ਦਰਸ਼ਕ ਧੀਮੀ ਲੋਡ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
- ਜਦੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਜ਼ਲਦੀ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ
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।
ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਚੈੱਕਪਾਇੰਟ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 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।
ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੰਪਲੇਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਹੈ
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।
ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਇਸਜ਼ ਜੋ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
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।
ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪੋਸਟ ਤੱਕ ਦੀ ਦੂਰੀ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ
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:
- ਆਡਿਓ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ: ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਾਰ ਚੁਣਨਾ ਰਚਿਆਕਾਰ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਫਾਰਮੇਟ, ਮੂਡ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕ ਕਲੱਸਟਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਮੋਹਰੀ ਅਨੁਭਵ ਜੋ ਮਾਫ਼ੀ-ਮੰਗਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਕੱਟ ਅਤੇ ਇਫੈਕਟਸ “ਚੰਗਾ-ਕਾਫ਼ੀ” ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਸਲਾਹਤਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ।
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, ਸਾਊਂਡ-ਓਨ: ਘੱਟ ਚੋਣਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਧਿਆਨ
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।
Duets, stitches ਅਤੇ remixes: ਸਹਯੋਗ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡ
Remix ਫਾਰਮੇਟ “ਬਣਾਉਣ” ਨੂੰ “ਜਵਾਬ ਦੇਣ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਵਾਬਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਾਰਸਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਇੱਕ duet/stitch ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ, ਸਾਬਤ ਕਲਿੱਪ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
- ਅਸਲ ਰਚਿਆਕਾਰ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਪ੍ਰਚਲਨ ਤੋਂ ਫਾਇਦਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
- ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ "ਰੁਚੀ ਗ੍ਰਾਫ" ਮਿਲਦਾ ਹੈ (ਜੋ ਲੋਕ X ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ X ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਜੁੜਦੇ ਹਨ)।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, remixing ਇਕ ਨਿਰਮਾਣਿਤ ਵੰਡ ਹੈ—ਫਾਲੋਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਲੂਪ: ਕੀ ਨੋਟ ਕਰਨਾ, ਕੀ ਤਿਆਗਣਾ
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)।
UI ਕਿਵੇਂ ਰਿਕਮੇਂਡੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਦਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
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।
ਗਲੋਬਲ ਜਾਣਾ: ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਸਕੇਲ
ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਓਪਸ ਟੂਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ
ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਕਤਾਰਾਂ, ਆਡਿਟਸ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
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: ਕੇਵਲ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ
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:
- ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਰੁਚੀਆਂ (ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਜਨਰਲ ਫੀਡ ਨਾ ਬਣੇ)
- ਮਿਊਜ਼ਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟਰੈਂਡਿੰਗ ਸਾਊਂਡ
- ਖੋਜੀ ਸਤਹ (ਹੈਸ਼ਟੈਗ, ਚੈਲੇਂਜ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਚਿਆਕਾਰ)
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ: ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ
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।
ਵੰਡ ਦੀ ਹਕੀਕਤ: ਐਪ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ
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।
ਨੀਤੀ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਚੱਲਦਾ 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.
ਰਚਿਆਕਾਰ, ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਰਕੀਟ
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।
ਸਪਲਾਈ ਪਾਸ ਵਜੋਂ ਰਚਿਆਕਾਰ
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:
- ਦਿੱਖ: ਅਣਜਾਣ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਸਿਰਫ ਫਾਲੋਅਰਾਂ ਨਹੀਂ।
- ਕਮਿਊਨਿਟੀ: ਟਿੱਪਣੀਆਂ, duets/remixes, ਅਤੇ ਰਚਿਆਕਾਰ-ਤੋਂ-ਰਚਿਆਕਾਰ ਨਿਯਮ।
- ਰੈਵਨਿੂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ (ਉੱਚ-ਸਤਰ): ਟਿਪਿੰਗ, ਕ੍ਰੀਏਟਰ ਫੰਡ, ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੌਦੇ—ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਗਤਾ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨਾਲ, ਬੇ-ਗਰੰਟੀ।
ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਇਰਲ ਲੱਕ ਤੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਟਾਰਗੇਟਿੰਗ ਜੋ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਬੰਧਨਾਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦੀ ਹੋਵੇ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਰਸ਼ਕ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇ।
- ਮਾਪ (ਅਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ, ਲਿਫਟ ਅਧਿਐਨ, ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਸਿਗਨਲ) ਜੋ ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਵੇ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ: ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਜਾਂ ਵਿਵਾਦਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਰਹਿਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ।
ਨਿਸ਼ ਕਮਿਊਨਿਟੀਸ ਵਸਾਮਹਿ ਮਹਾਂ-ਰੁਝਾਨ
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।
ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਕਿਵੇਂ ਰਚਿਆਕਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਬਦਲਦਾ 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।
ਭਰੋਸਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਲਾਗਤ
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।
ਮੁਖ ਤਰਜ਼: ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਖ-ਸ਼ਾਂਤੀ
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।
ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਮ ਚਿੰਤਾਵਾਂ
ਕੁਝ ਪੇਸ਼ਬਣੀ ਖਤਰੇ ਹਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
- ਭ੍ਰਮਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਸਹੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਫੈਲਦੀ ਹੈ
- ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਜਾਂ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ “ਰੈਬਿਟ ਹੋਲ्स” ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ
- ਅਨੰਤ ਸਕ੍ਰੋਲ ਅਤੇ ਵੈਰੀਏਬਲ ਇਨਾਮ ਨਾਲ ਉਤਪੰਨ ਆਦਤ-ਵਾਲੇ ਵਰਤਾਅ
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ “ਬੁਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀ” ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਆਮ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਉਭਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ ਕਿਉਂ ਸਖਤ ਹੈ
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।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੱਲੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
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।
ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵ੍ਰਿੱਧੀ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
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।
ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਬਕ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ
ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਤੇ ਲਿਆਓ
ਇੱਕ ਹੀ ਚੈਟ ਤੋਂ ਕ੍ਰੀਏਟਰਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਜਾਂ ਫੀਲਡ ਓਪਸ ਲਈ Flutter ਸਹਯੋਗੀ ਐਪ ਬਣਾਓ।
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।
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ByteDance ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ)
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।
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ
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।
ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਨਾਰਿਆਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ:
- ਨੁਕਸਾਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਭ੍ਰਮ, ਦੁਰਵਿਹਾਰ, आत्म-ਹਾਨੀ, ਠੱਗੀ) ਅਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
- ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ “ਗੁਣਵੱਤਾ ਫ਼ਲੋਰ” ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ (ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ, ਨਕਲ ਜਾਂਚ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ originality ਸਿਗਨਲ)।
- ਕਾਊਂਟਰ-ਮੈਟਰਿਕਸ ਵਰਤੋਂ: 1,000 ਵਿਉਜ਼ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ, “ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ” ਦਰ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਸਾਰਣ, ਰਚਿਆਕਾਰ ਚਰਨ।
- ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ ਬਣਾਓ: “ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ” ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਦਿਓ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿਓ।
ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ, ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ
ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਟੂਲਿੰਗ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ:
- ਰਚਿਆਕਾਰ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ (/features)
- ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਕਤਾਰਾਂ, ਆਡਿਟਸ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ
- ਪ੍ਰਯੋਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲਾਗ
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.
ਨਤੀਜਾ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਸੋਚ
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।
ਕੀ ਹੋਰ ਵਿਵਾਦਤ ਹੈ (ਅਤੇ ਬਾਹਰੋਂ ਅਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ)
ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵੇਰਵੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਬਾਹਰੋਂ ਸਬੂਤ-ਰਹਿਤ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ:
- ਕਾਰਨਾਤਮਕਤਾ ਵਿਰੁੱਧ ਸਹਭਾਵਨਾ: ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਉੱਤੇ ਅਸਰ ਕੀਤਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਦਲਾਅ ਇਕੱਠੇ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਫੀਡ ਦੇ “ਰဆ守” ਦੀ ਰੇਸੀਪੀ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਰੈਂਕਿੰਗ ਕਾਰਕ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਜ਼ਨ, ਜਾਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੈਗਮੇਂਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
- ਟਰੈਡ-ਆਫ਼ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ: ਟੀਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਸੰਤੋਸ਼, ਵਿਵਿਧਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਨੀਤੀ, ਹਿੱਸਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸੰਦਰਭ-ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
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।
ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਪਾਠਾਂ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਏ ਗਹਿਰਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ:
- Recommender systems basics: ranking, collaborative filtering, embeddings, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ “ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ” ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- Experimentation and metrics: A/B ਟੈਸਟਿੰਗ, ਪ੍ਰਾਕਸੀ ਮੈਟਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ।
- Content moderation operations: ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਨੀਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਪੀਲ, ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਫੀਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮੂਲਿਆਂਕਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
- ਸਿਸਟਮ ਕਿਸ ਲਈ optimize ਕਰਦਾ ਹੈ: ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਵਾਪਸੀ ਦੌਰ, “ਸন্তੋਸ਼”, ਰਚਿਆਕਾਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ—ਜਾਂ ਇਹ ਸਭ ਦਾ ਮਿਕਸ?
- ਕਿਹੜੀਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਮੰਨੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਦੁਬਾਰਾ-ਦੇਖਣਾ, ਸ਼ੇਅਰ, ਫਾਲੋ), ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਅਣਡਿੱਠੀਆਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?
- ਉਤਪਾਦ ਨਵੇਂਪਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ 'ਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੈਕਸਟਾਪਸ ਕੀ ਹਨ (ਸੀਮਾਵਾਂ, ਰੁਕਾਵਟ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ), ਅਤੇ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦਾ ਕਿਸ ਨੂੰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਉਪਭੋਗੀ, ਰਚਿਆਕਾਰ, ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾ—ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕਿਸ ਬੁਝੀ ਹੋਈ ਹੈ?
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂTikTok, Douyin, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਵਿੱਖ ਫੀਡ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕੋਗੇ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ
Zhang Yiming ਦੇ ByteDance ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦਧਾਰਨਾ ਕੀ ਸੀ?
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 ਅਤੇ ਇੰਟਰੈਸਟ ਗ੍ਰਾਫ ਫੀਡ ਵਿਚ ਕੀ ਫ਼ਰਕ 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।
ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੱਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫੀਡ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- Candidate generation: ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕੈਟਾਲੌਗ ਵਿੱਚੋਂ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟ। ਭਾਸ਼ਾ, ਸਥਾਨ, ਪਿਛਲਾ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- Ranking: ਉਸ ਛਾਂਟੀ ਤੋਂ ਅੰਤਿਮ ਇਕ ਲਾਈਨ ਤੈਅ ਕਰਨਾ, ਜੋ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵੇਲੇ ਕੀ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ।
Candidate generation ਸੰਭਾਵਿਤ ਫਿਟ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ranking ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਆਈਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਏ।
TikTok/Douyin-ਵਾਂਗ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿਹੜੇ ਸਿਗਨਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ:
- ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ (ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਣਾ)
- ਤੇਜ਼ ਸਕਿਪ (ਸਪਸ਼ਟ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਿਗਨਲ)
- ਸ਼ੇਅਰ/ਸੇਂਡ (ਅਕਸਰ ਲਾਈਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ)
- ਫਾਲੋ (ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਵਾਲੀ ਪਸੰਦ)
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।
ਫ੍ਰੋਜ਼ਨ-ਸਟਾਰਟ: ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਨਿਭਾਉਂਦਾ 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।
ਫੀਡ ਸਹਿਜਾਣ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ 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:
- ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰਚਿਆਕਾਰ ਪਛਾਣਯੋਗ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ
- ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਟਾਈਲ ਤੇ ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ੇ ਤੇ
- ਇਕ “ਵਾਈਲਡ ਕਾਰਡ” ਜੋ ਨਵੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਜਾਂਚਦਾ 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।
Attention ਫੀਡ ਵਿੱਚ “runaway optimization” ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕੇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
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” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਹੀਨੀ ਅਹਿਮ ਕਿਉਂ ਹੈ?
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:
- ਰਚਿਆਕਾਰ ਦੇ ਇਨਪੁਟ (ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਐਡੀਟਿੰਗ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ)
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਅਪਲੋਡ, ਇੰਕੋਡਿੰਗ, ਚੈੱਕ)
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ (ਡਿਲਿਵਰੀ ਸਪੀਡ, ਸਥਿਰਤਾ)
- ਕੰਟਰੋਲ (ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ)
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।
ਰਚਿਆਕਾਰ ਟੂਲ ਅਤੇ remix ਫਾਰਮੇਟ ਰੈਂਕਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ?
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 ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਕਿਹੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਤਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
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।