财联社（上海，编辑 周玲）讯，外媒援引技术专家的话称，任何收购了TikTok的公司，如果在没有推荐算法的情况下，是很难复制这款视频应用的火爆魔力。
TikTok的母公司字节跳动(ByteDance)正在与竞购者就出售TikTok的美国业务进行谈判。主要竞标者包括微软和甲骨文。
但由于中国出台了限制包括算法在内的关键服务的出口新规定，相关收购讨论已经放缓。其结果是，美国买家可能最终会购买TikTok的美国子公司，但只会被授权使用推荐算法的服务，而不是直接转让。
“我个人认为，如果没有算法，TikTok就不会是TikTok，”澳大利亚昆士兰科技大学(Queensland University of Technology)研究TikTok的研究员Bondy Valdovinos Kaye表示。
“皇冠上的宝石”
TikTok在美国吸引了大约1亿用户，从表面上看，它与YouTube并没有什么不同。人们上传自己的短视频，内容从参与既定挑战到发布喜剧视频和表情包。
这款应用程序的不同之处在于它的“For You”页面，该页面提供了一组令人着迷的、高度共享的短视频。就像YouTube和Netflix这样的应用程序一样，它的核心是一个系统，可以推荐用户接下来应该看什么。TikTok的神奇之处在于它对此尤其擅长。
Valdovinos Kaye在2019年访问了字节跳动的北京办公室，那里的员工称该算法是字节跳动成功的“皇冠上的宝石”。
Valdovinos Kaye表示，该算法是字节跳动AI实验室和北京大学合作开发的，是为ByteDance所有软件提供支持的秘密武器。
该算法最初是为字节跳动的今日头条(Toutiao)开发的，现在字节跳动的每个版本的应用程序都使用它，包括抖音(TikTok中文版)。
视频编辑应用Veed的创始人萨巴•基内贾德(Sabba Keynejad)表示：“我们还没有看到其他任何人真正成功地达到他们（字节跳动）的水平。”Veed曾试图逆向工程这一算法。
当然，字节跳动雇佣了大量的工程人员来开发算法。当Valdovinos Kaye访问北京的办公室时，他面对的是一间挤满程序员的多层办公室。
TikTok拒绝了媒体对此的采访请求。不过，它在6月份发表了一篇博客文章，对其算法的工作原理进行了一些解释。Keynejad补充道，我们可能会赋予算法更多的影响力。
“算法并不是万能的，但我认为它是一场完美风暴，”他说。“它（字节跳动）的产品在市场上恰逢其时，用这个强大的推荐引擎满足了这些青少年。”
曾在Flipboard和亚马逊等公司担任产品总监的尤金•韦(Eugene Wei)对此表示赞同。Wei曾在一篇很受欢迎的博客文章中探讨过TikTok算法背后的魔力。
“它确实具有易于使用的视频过滤器和编辑工具，并结合了一种算法，可以让很多人快速看到它并得到反馈。”他说：“整个飞轮的每一点都是相连的。”
“很多人把算法本身当作某种黑魔法。”他补充说:“我不认为这是真的。大多数用机器学习搭建推荐引擎的人表示，他们使用的技术很可能是相当标准的。”
从海量数据中了解用户
牛津互联网研究所(Oxford Internet Institute)的尼基塔•阿加瓦尔(Nikita Aggarwal)补充说，TikTok的算法是从该程序可获取的海量数据中学到的。
她说：“它可能从其他应用程序中收集更多的用户数据，因此能够更好地了解用户，从而推荐他们更可能喜欢的视频。”她还认为，这款应用的设计——以及它对全屏沉浸式视频的专注——有助于提高它的受欢迎程度。
她说:“每次点击都会揭示出用户的偏好，在某种程度上，这给了TikTok更多关于用户偏好的有用信息，并让它明白怎样让该程序受欢迎。”
这款应用还可以测试用户的兴趣，其规模之大是YouTube等其他平台无法想象的。
TikTok视频的格式很短（不超过一分钟），这意味着用户能以比YouTube快得多的速度浏览这些视频，而YouTube上的视频平均时长超过12分钟。
“这对YouTube来说就比较难了，因为他们的应用程序不一定会把很多随机的视频放在很多人面前，”Wei称，“人们可以自己选择在YouTube上看什么，这挺好。”
TikTok的For You页面每小时为用户提供数百个视频，这意味着它有时可以尝试某些用户不喜欢的视频。“对我来说，反馈只需几秒钟就能记录下我对视频的感受。”Wei表示。
买家将很难复制这种算法的威力
即使它是一个相对标准的算法，TikTok已经在其近6亿月度活跃用户上得到了良好的训练——如果算法没有一起随着转卖，魔力将难以复制。
“如果他们给你所有的用户数据和所有的视频数据，我认为你仍然可以复制算法的很多魔力，但你必须愿意走遍整个进程，”Wei表示。
“在这种情况下出现的问题之一是，你如何将算法系统或算法的值和它所训练的数据联系起来，”Aggarwal补充道。
“如果卖给微软，微软可能会从同样的数据中获益，但字节跳动已经从用户那里获得了一些见解，或者将机器学习算法应用于其中，这是很有价值的。”
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