Verständnis von TikTok - Die neuen Regeln von Chinas BigTech Wie KI Plattformdesign und Wirtschaftlichkeit verändert

Tiktok hat die Welt im Sturm erobert. Alle paar Jahre sehen wir eine neue Social-Media-Plattform. Aber dieses Mal ist es nur ein bisschen anders.

Was wirklich interessant ist, ist nicht Tiktok an sich, sondern im Großen und Ganzen, wie KI wahrscheinlich unsere mentalen Modelle auf Plattformen verändern wird.

Der Anstieg der KI wird grundlegend verändern, wie Ökosystembenutzer mit Plattformen interagieren.

Tiktoks Muttergesellschaft Bytedance ist ein KI-Kraftpaket. Tiktok ist nur eine von mehreren „Instanzen“ seiner KI-Fähigkeiten. Um zu verstehen, wie KI Plattformen der Zukunft verändern wird, müssen wir TikTok verstehen.

Mentales Modell 1

KI-gesteuerte Empfehlungsmodul

Einer der besten Orte, um TikTok zu verstehen, ist dieses brillante Stück des NewYorkers.

Geldzitat: „TikTok ist ein soziales Netzwerk, das nichts mit dem eigenen sozialen Netzwerk zu tun hat. Es fordert Sie nicht auf, ihm zu sagen, wen Sie kennen — laut ByteDance werden „großformatige KI-Modelle“ in Zukunft unsere „personalisierten Informationsflüsse“ bestimmen, wie die Website für das Forschungslabor des Unternehmens erklärt. Die App bietet eine „Entdecken“ -Seite mit einem Index von trendigen Hashtags und einen „For You“ -Feed, der - wenn das das richtige Wort ist - durch ein maschinelles Lernsystem personalisiert wird, das jedes Video analysiert und das Nutzerverhalten verfolgt, so dass es einen kontinuierlich verfeinerten, nie endenden Stream von TikToks optimieren kann, um Halte deine Aufmerksamkeit auf. In der Teleologie von TikTok wurden Menschen auf die Erde gestellt, um gute Inhalte zu machen, und „guter Inhalt“ ist alles, was geteilt, repliziert und darauf aufgebaut wird. Im Wesentlichen ist die Plattform eine riesige Meme-Fabrik, die die Welt zu Pellets der Viralität komprimiert und diese Pellets ausgibt, bis Sie voll sind oder einschlafen.“



Mentales Modell 2

Kurzform immersive Video mit Browse

Zunächst einmal denkt Zuckerburg über Tiktok.

„Und die Art und Weise, wie wir darüber denken, ist: Es ist verheiratet Kurzform, immersive Video mit Browse. Es ist also fast wie der Explore Tab, den wir auf Instagram haben, bei dem es heute hauptsächlich um Feed-Posts und Hervorhebung verschiedener Feed-Posts geht. Ich denke an TikTok, als ob es Explore für Geschichten wäre, und das war die ganze App. „

Zuckerburg bekommt es entweder nicht (unwahrscheinlich) oder bekommt es, ist aber nicht bereit, es zuzugeben. In jedem Fall fehlt die Enttäuschung der Innovation von TikTok als „Kurzform, immersive Video mit Browse“ den ganzen Punkt.


Mentales Modell 3

KI-as-the-tool

Ai-as-the-Produkt (TikTok) vs Ai-as-the-Tool (Instagram)

Dieser Artikel macht einen weiteren Versuch, den Unterschied zu erfassen:

„TikTok ist voll auf KI angewiesen, und das macht den Unterschied. Anstatt Benutzer zu bitten, auf ein Video-Tumbnail zu tippen oder in einen Kanal zu klicken, entscheiden die KI-Algorithmen der App, welche Videos den Benutzern angezeigt werden sollen. Das Vollbild-Design von TikTok ermöglicht es jedem Video, sowohl positive als auch negative Signale von Benutzern zu enthüllen (positiv = ein Like, folgen oder beobachten bis zum Ende; negativ = wischen, drücken Sie nach unten). Selbst die Geschwindigkeit, mit der Benutzer ein Video wegwischen, ist ein relevantes Signal.

Instagram hingegen verwendet KI als Werkzeug anstelle des tatsächlichen Produkts. Obwohl KI hilft, die empfohlenen Videos in Instagram Explore Feed zu bestimmen, gibt die Thumbnail-Präsentation der Plattform weniger klare Signale von Likes und Abneigungen. Wenn jemand nicht in ein Miniaturbild geklickt hat, ist es wirklich, weil ihm dieses Video nicht gefallen würde?

Wie unterscheidet sich das von Plattformen und Produkten wie Facebook Newsfeed, Netflix, Spotify und YouTube, die alle auch bekannte Empfehlungsalgorithmen für Benutzer verwenden, worauf sie achten sollten (ob Nachrichten, Shows, Musik oder Videos)? Ich würde argumentieren, dass der Ansatz, dass die in diesem Beitrag erwähnten Apps einen stärker KI-zentrierten Ansatz verfolgen, jeder auf unterschiedliche Weise. TikTok beispielsweise stellt niemals eine Liste von Empfehlungen für den Benutzer vor (wie Netflix und YouTube) und fordert den Benutzer nie auf, explizit Absicht auszudrücken — die Plattform liefert und entscheidet ganz, was der Benutzer beobachten sollte.“

AI-as-the-Produkt beginnt zu erkennen, was an TikTok anders ist, aber es erfasst immer noch nicht vollständig, was TikTok macht, und wahrscheinlich die nächste Generation von Plattformen, so anders als die vorherige Generation von Plattformen.

Also, wie sollten wir über TikTok denken?
Um zu verstehen, was wirklich anders ist, müssen wir verstehen, dass eine Schlüsselrolle der Technologie in Ökosystemen die Entscheidungsunterstützung ist. Empfehlungssysteme und Bewertungs- und Bewertungssysteme sind Entscheidungsunterstützungssysteme. Plattformen empfehlen in der Regel Inhalte und lassen die endgültige Wahl für den Verbrauch beim Benutzer.

Hier ist, was wirklich anders ist:

KI übernimmt die Entscheidungsfindung - sie verinnerlicht die Entscheidungsfindung - und trifft die Entscheidung im Namen des Nutzers effektiv.

Die Internalisierung der Entscheidungsunterstützung wirkt sich direkt auf das Design aus. Ein Großteil des Schnittstellendesigns besteht aus Entscheidungsunterstützungssystemen. Wenn das weggenommen wird, ändert sich UX im Alter der KI grundlegend, um weniger Entscheidungshilfen einzuschließen und weniger Entscheidungspunkte in die Reise eines Benutzers zu integrieren.

Dies hat auch Auswirkungen auf die Interaktion und die Sitzungslänge.

Indem es die Notwendigkeit entfällt, ständig vom Konsum zur Entscheidung zu wechseln, schafft es eine längere und engagiertere Konsumkette.

Die Internalisierung der Entscheidungsfindung hat einen direkten Einfluss auf die Ökonomie der Beteiligung von Ökosystemen auf Plattformen. Wenn wir Entscheidungen als Kosten für die Teilnahme betrachten, erhöht die Internalisierung von Entscheidungen die Beteiligung, was zu höherem Engagement und mehr Datenerstellung führt, was zu stärkeren KI-Modellen führt.

Wie KI Branchen transformieren wird

Im Großen und Ganzen wird die Fähigkeit von AI, Entscheidungen zu verinnerlichen, branchenübergreifend größere Auswirkungen haben, indem sie die Ökonomie der Beteiligung von Stakeholdern verändern.

Dieser HBR-Artikel bietet eine gute Einführung in das Thema.

Also hier ist der Unterschied, der wirklich wichtig ist:

Traditionelle Empfehlungsmodule wurden entwickelt, um die Entscheidungsfindung zu informieren. KI-basierte Empfehlung übernimmt die Entscheidungsfindung.

Die Absorption und Internalisierung der Entscheidungsunterstützung ist für bestimmte Kontexte und Formfaktoren zentraler. Stimme ist ein Beispiel, weshalb Amazons Fokus auf KI erwähnenswert ist.

Die Websuche kann es sich leisten, sich auf Entscheidungsunterstützung zu verlassen und dem Benutzer 10 Ergebnisse zu präsentieren. Die sprachbasierte Suche muss jedoch präzise sein und auf die relevanteste Empfehlung eingrenzen.

Dies ist auch der Grund, warum Amazon seine vielen unzusammenhängenden internen KI-Bemühungen um Alexa konsolidierte. AI hat Amazon dabei geholfen, von völlig neuen Netzwerkeffekten zu profitieren. Ein solcher Netzwerkeffekt wird im Alexa Skills Ökosystem beobachtet.

Weniger sichtbar sind die Auswirkungen von AI auf AWS.

AI-as-a-Service

Die echte große Chance für Bytedance ist in AI AAS.

Was Bytedance wirklich hat, ist ein Kernsatz von KI-Engines, auf denen TikTok, Toutiao und Douyin nur Service-Instanzen sind. Diese KI-Engines können als Service bereitgestellt werden, um ähnliche Geschäftsmodelle branchenübergreifend zu versorgen.

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Geldzitat: „ByteDance hat mehr als ein Dutzend Produkte, von denen einige von A.I. Empfehlungsmaschinen abhängen. Diese Plattformen sammeln Daten, die das Unternehmen aggregiert und verwendet, um seine Algorithmen zu verfeinern, die das Unternehmen dann verwendet, um seine Plattformen zu verfeinern; spülen, wiederholen. Diese Feedback-Schleife, genannt der „tugendhafte Zyklus von A.I.“, ist das, was jeder TikTok-Benutzer in Miniatur erlebt. Das Unternehmen würde nicht zu den Details seines Empfehlungsalgorithmus kommentieren, aber ByteDance hat seine Forschung zum Thema Computervision angepriesen, ein Prozess, der visuelle Informationen extrahiert und klassifiziert; auf der Website seines Forschungslabors listet das Unternehmen „kurzes Video Empfehlungssystem“ unter den Anwendungen der Computer-Vision-Technologie, die sie entwickelt.“

Schließlich möchte Bytedance mit KI tun, was Amazon getan hat, um zu speichern+compute - Commoditize und Open as a Service.

Was Bytedance wirklich hat, ist ein Kernsatz von KI-Engines, auf denen TikTok, Toutiao und Douyin nur Service-Instanzen sind. Diese KI-Engines können als Service bereitgestellt werden, um ähnliche Geschäftsmodelle branchenübergreifend zu versorgen.

KI und die Zukunft der Arbeit

Schließlich glaube ich, dass wir die Fähigkeit der KI überschätzen, Arbeit von Menschen wegzunehmen, und ihre Fähigkeit unterschätzen, die menschliche Produktion zu beeinflussen und zu informieren. In der Tat ist Automatisierung eine sehr enge Art, über KI nachzudenken.

Automatisierung betrachtet Arbeit, die dem Menschen weggenommen werden kann. Und Experten beanspruchen, dass sich wiederholende Arbeiten automatisieren, aber Menschen werden immer noch kreative Arbeit leisten.

Hier informiert TikTok erneut unser mentales Modell über die Zukunft von Plattformen und Arbeit. Tiktok Video-Erstellung, ist wohl, kreative Arbeit, die stark beeinflusst und von KI informiert wird. Menschen führen immer noch die Arbeit aus, aber die KI informiert ihre Videoproduktion.

Wir beginnen erst zu verstehen, wie KI das Design und die Wirtschaftlichkeit von Plattform-Ökosystemen verändern wird. Es wird noch viel mehr kommen. Bleiben Sie dran! #Tiktok
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