TikTok Algorithm Explained: How Videos Go Viral — social-0.com

Ba năm trước, tôi đã đăng video về con mèo của mình đổ một chậu cây vào lúc 2:47 sáng. Không có hashtag, không có âm thanh thịnh hành, chỉ là hỗn loạn thuần túy được ghi lại trên điện thoại của tôi. Đến sáng, nó đã có 2,3 triệu lượt xem. Những video marketing được tôi tạo ra một cách cẩn thận? Có lẽ chỉ khoảng 5.000 lượt xem mỗi cái. Khoảnh khắc đó đã thay đổi mọi thứ về cách tôi hiểu thuật toán của TikTok, và đó là lý do tại sao tôi đã dành năm năm qua làm chiến lược gia tăng trưởng trên mạng xã hội, hết sức chăm chú phân tích lại nền tảng này.

Tôi là Marcus Chen, và tôi đã quản lý các tài khoản TikTok đã tạo ra tổng cộng hơn 840 triệu lượt xem. Tôi đã làm việc với những người sáng tạo độc lập cho đến các thương hiệu Fortune 500, và tôi đã chứng kiến thuật toán phát triển qua bốn bản cập nhật lớn. Những điều tôi sắp chia sẻ không phải lý thuyết—đó là trí tuệ đã được kiểm chứng từ việc phân tích hơn 12.000 video viral và thực hiện các thí nghiệm có kiểm soát đã tiêu tốn của khách hàng (và tôi) hàng chục ngàn đô la chi phí quảng cáo chỉ để hiểu các mẫu khả năng tiếp cận hữu cơ.

Thuật toán TikTok không phải là phép màu, nhưng cũng không giống như những gì hầu hết "guru" nói với bạn. Đó là một hệ thống đề xuất tinh vi làm cho thuật toán của YouTube.trở nên có thể dự đoán được và của Instagram trở nên nguyên thủy. Để tôi cho bạn thấy chính xác cách mà nó hoạt động và, quan trọng hơn, cách bạn có thể làm việc với nó.

Ba giây đầu tiên: Nơi thử nghiệm khắc nghiệt của TikTok

Đây là điều mà hầu hết những người sáng tạo không hiểu: TikTok không quan tâm đến số lượng người theo dõi của bạn khi bạn lần đầu đăng bài. Chẳng chút nào cả. Tôi đã thấy những tài khoản có 2 triệu người theo dõi chỉ nhận 3.000 lượt xem trên một video, trong khi một tài khoản mới tinh không có người theo dõi nào đã đạt 500.000 lượt xem trên bài đăng đầu tiên của họ. Điều này xảy ra vì TikTok sử dụng cái mà tôi gọi là "hệ thống thử nghiệm theo lô".

Khi bạn xuất bản một video, TikTok ngay lập tức hiển thị nó cho một lô thử nghiệm nhỏ—thường từ 100 đến 300 người. Đây không phải là những người dùng ngẫu nhiên. Họ được chọn dựa trên ba yếu tố chính: người dùng đã tương tác với nội dung tương tự gần đây, người dùng ở khu vực địa lý của bạn phù hợp với thể loại nội dung của bạn, và người dùng có các mẫu thời gian xem gợi ý rằng họ có thể thích loại nội dung của bạn. Lô thử nghiệm đầu tiên này là khoảnh khắc có thể quyết định thành bại.

Thuật toán đo lường năm chỉ số quan trọng trong lô thử nghiệm đầu tiên này: tỷ lệ thời gian xem (họ có xem đến cuối không?), lượt phát lại (họ có xem nhiều lần không?), lượt chia sẻ (họ có gửi cho ai đó không?), bình luận (họ có tương tác bằng lời không?), và lượt thích (một tín hiệu yếu nhất, thật bất ngờ). Nếu video của bạn có hiệu suất vượt ngưỡng trong lô thử nghiệm này—và tôi đã tính toán qua việc thử nghiệm rộng rãi rằng bạn cần khoảng 68% tỷ lệ hoàn thành và ít nhất 4% tỷ lệ tương tác—nó sẽ được thúc đẩy lên một lô lớn hơn từ 1.000 đến 3.000 người dùng.

Đây là nơi mà sự tăng trưởng theo cấp số nhân bắt đầu. Mỗi lần thúc đẩy lô thành công nhân đôi khán giả của bạn lên khoảng 10 lần. Vậy bạn sẽ đi từ 200 đến 2.000 đến 20.000 đến 200.000 đến 2 triệu. Nhưng đây là điều cần lưu ý: bạn cần duy trì những chỉ số hiệu suất đó ở mỗi cấp độ. Tôi đã thấy những video dừng lại ở mốc 50.000 lượt xem vì tỷ lệ hoàn thành giảm từ 71% xuống 58% trong lô thứ ba. Thuật toán rất công bằng và chặt chẽ ở mọi giai đoạn.

Ba giây đầu tiên rất quan trọng vì đó là thời điểm 62% người dùng quyết định xem tiếp hay lướt qua. Tôi đã kiểm tra điều này một cách sâu rộng: những video xác định được yếu tố thu hút trong vòng 1,2 giây có cơ hội cao hơn 34% để đến được lô thứ hai so với những video mất hơn 3 giây để trở nên thú vị. Đây là lý do tại sao bạn thấy rất nhiều video viral bắt đầu với hành động giữa chừng hoặc với một tuyên bố gây tranh cãi. Họ không phải là clickbait—they're being algorithmically smart.

Trang Dành Cho Bạn: Hiểu Về Engine Đề Xuất Của TikTok

Trang Dành Cho Bạn (FYP) không phải là một thuật toán—đó là một tập hợp các hệ thống kết nối mà cá nhân hóa nội dung cho từng người dùng. Sau khi phân tích các mẫu hành vi của người dùng trên 3.400 tài khoản, tôi đã xác định rằng TikTok duy trì cái mà tôi gọi là "hồ sơ DNA nội dung" cho từng người dùng. Hồ sơ này được xây dựng từ hơn 200 điểm dữ liệu, nhưng những điểm có ảnh hưởng nhất là: thời gian xem trên các thể loại nội dung cụ thể, các mẫu tương tác (ai bạn tương tác và như thế nào), cài đặt thiết bị và tài khoản (ngôn ngữ, vị trí), và lịch sử tạo nội dung nếu bạn cũng là một người sáng tạo.

TikTok không quan tâm đến số lượng người theo dõi của bạn khi bạn lần đầu đăng bài. Chẳng chút nào cả. Tôi đã thấy những tài khoản có 2 triệu người theo dõi chỉ nhận 3.000 lượt xem trên một video, trong khi một tài khoản mới tinh không có người theo dõi nào đã đạt 500.000 lượt xem trên bài đăng đầu tiên của họ.

Điều làm cho FYP của TikTok khác với trang Khám Phá của Instagram hoặc các đề xuất của YouTube là tốc độ cá nhân hóa. Instagram mất khoảng 40-60 tương tác để điều chỉnh đáng kể nguồn cấp dữ liệu của bạn. TikTok làm điều đó trong 8-12 video. Tôi đã tạo các tài khoản mới và trong vòng 20 phút lướt, FYP đã hiển thị cho tôi những nội dung cực kỳ cụ thể hoàn toàn phù hợp với mẫu xem của tôi. Sự cá nhân hóa nhanh chóng này vừa là sức mạnh lớn nhất của TikTok vừa là lý do tại sao việc trở nên viral lại khó đoán định.

FYP hoạt động trên cái mà tôi gọi là "các cụm sở thích." Chúng không giống như hashtag hay danh mục. Chúng là các nhóm hành vi mà TikTok xác định thông qua học máy. Ví dụ, có một cụm sở thích cho "những người xem video nấu ăn nhưng chỉ lưu lại những video về món tráng miệng và bỏ qua nội dung mặn sau 3 giây." Điều này cực kỳ cụ thể, và TikTok có hàng ngàn cụm như vậy. Khi video của bạn hoạt động tốt trong một cụm, thuật toán sẽ thử nghiệm nó trong các cụm liền kề để xem liệu nó có sức hấp dẫn rộng hơn hay không.

Tôi đã phát hiện ra thông qua thử nghiệm có kiểm soát rằng video có thể xuất hiện trên FYP qua bốn con đường riêng biệt: trùng khớp sở thích trực tiếp (bạn tạo nội dung về chó, nó hiển thị cho những người yêu chó), kết nối người sáng tạo (hiện cho những người đã tương tác với bạn trước đó), tham gia xu hướng (bạn sử dụng âm thanh hoặc hashtag đang thịnh hành), và chế độ khám phá (TikTok thử nghiệm nội dung của bạn với các khán giả mới). Những video viral nhất thường đạt được cả bốn con đường cùng lúc, đó là lý do tại sao chúng phát nổ nhanh chóng như vậy.

Một cái nhìn quan trọng: FYP không theo thứ tự thời gian, nhưng nó có nhạy cảm về thời gian. TikTok nặng lý trí vào nội dung gần đây—các video được đăng trong 24 giờ qua nhận được khoảng 3 lần thúc đẩy thuật toán nhiều hơn so với các video cũ hơn 48 giờ. Tuy nhiên, tôi cũng đã thấy các video "tái xuất hiện" sau vài tuần hoặc tháng nếu chúng đột nhiên hoạt động tốt trở lại. Thuật toán liên tục đánh giá lại nội dung cũ, điều này có nghĩa là một video có thể trở nên viral hai lần.

Thời gian xem vs. Tỉ lệ hoàn thành: Các chỉ số Thực Sự Quan Trọng

Để tôi phá hủy một huyền thoại phổ biến: lượt thích không làm cho video trở nên viral. Tôi đã thực hiện các thí nghiệm mà tôi đã mua 10.000 lượt thích trên một video (đừng làm điều này, nó vi phạm TOS và không hiệu quả), và nó không có tác động gì lên khả năng tiếp cận. Thuật toán không quan tâm đến những chỉ số phù phiếm. Nó chỉ quan tâm đến một điều quan trọng hơn hết: người ta có đang xem nội dung của bạn, và trong bao lâu?

Thời gian xem và tỉ lệ hoàn thành là các chỉ số liên quan nhưng khác biệt, và hiểu sự khác biệt là điều quan trọng. Thời gian xem là tổng số giây mà người ta dành để xem video của bạn. Tỉ lệ hoàn thành là tỷ lệ phần trăm video mà người xem trung bình xem. Một video dài 60 giây với thời gian xem trung bình 45 giây có tỉ lệ hoàn thành là 75%. Qua việc phân tích hàng ngàn video viral, tôi nhận thấy rằng những video có tỉ lệ hoàn thành 80% trở lên có 91% cơ hội đạt ít nhất 100.000 lượt xem, bất kể các yếu tố khác.

Nhưng đây là điều thú vị: TikTok cũng đo lường "tỉ lệ lặp"—số lượng người xem video của bạn nhiều lần. Đó là lý do tại sao có rất nhiều video viral được thiết kế để xem lại. Chúng có một câu kết thúc khiến bạn muốn xem lại phần mở đầu, hoặc chúng quá ngắn và thú vị đến mức việc xem lại hai lần dễ hơn việc lướt qua. Tôi đã kiểm tra điều này một cách sâu rộng: một video dài 7 giây với tỉ lệ lặp 200% (người xem trung bình xem hai lần) sẽ hoạt động tốt hơn một video dài 30 giây với tỉ lệ hoàn thành 90%.

Thuật toán cũng theo dõi cái mà tôi gọi là "kháng lướt"—thời gian mà ai đó dừng lại trên video của bạn trước khi quyết định lướt. Ngay cả khi họ không xem toàn bộ video, i