TikTok sa già quale sarà il prossimo video che guarderai: ecco perché

L'algoritmo di TikTok analizza ogni tua azione per personalizzare il feed. Ecco come funziona e come modificare le raccomandazioni.

Apri TikTok per guardare qualche video e, nel giro di pochi minuti, la piattaforma sembra sapere esattamente cosa cattura la tua attenzione. Non è una coincidenza, né tantomeno una forma di “lettura del pensiero”: dietro il feed “Per Te” c’è uno dei sistemi di raccomandazione più sofisticati del panorama dei social network, progettato per analizzare il comportamento degli utenti e proporre contenuti sempre più in linea con le loro abitudini.

Il risultato è un’esperienza altamente personalizzata, ma anche il rischio di ritrovarsi all’interno di una sorta di “bolla” di contenuti, dove il sistema tende a mostrare sempre gli stessi argomenti, rendendo più difficile scoprire temi diversi.

L’algoritmo osserva ogni azione, anche quelle inconsapevoli

A differenza di quanto molti pensano, TikTok non basa le sue raccomandazioni esclusivamente sui video a cui viene messo “Mi piace” o sugli account seguiti.

L’algoritmo interpreta una grande quantità di segnali, molti dei quali vengono raccolti senza che l’utente se ne renda conto. Restare a guardare un video fino alla fine, interrompere rapidamente la visione, rivedere più volte la stessa clip, condividere un contenuto, lasciare un commento o semplicemente scorrere velocemente verso il video successivo rappresentano tutti elementi che contribuiscono a definire il profilo di interesse dell’utente.

Ogni interazione viene trasformata in un dato utile per prevedere quali contenuti abbiano maggiori probabilità di mantenere alta l’attenzione.

I tre elementi che determinano il feed “Per Te”

Secondo diverse analisi sul funzionamento della piattaforma, tra cui quelle pubblicate dagli esperti di Metricool, TikTok costruisce il proprio sistema di raccomandazione sulla base di tre grandi categorie di informazioni.

1. Le interazioni dell’utente

Sono il fattore più importante.

L’algoritmo prende in considerazione:

  • i “Mi piace”;
  • i commenti;
  • le condivisioni;
  • gli account seguiti;
  • i video guardati fino alla fine;
  • quelli saltati dopo pochi secondi;
  • le ricerche effettuate;
  • i contenuti creati e pubblicati.

Tra tutti questi elementi, il tempo di visualizzazione rappresenta uno dei segnali più influenti. Guardare un filmato fino all’ultimo secondo comunica al sistema un interesse molto più forte rispetto a un semplice “like”.

2. Le informazioni contenute nel video

Anche il contenuto viene analizzato in modo approfondito.

TikTok prende in considerazione:

  • descrizione del video;
  • hashtag;
  • sottotitoli;
  • testo presente sullo schermo;
  • effetti grafici;
  • musica utilizzata;
  • parole pronunciate durante il video.

Questi elementi consentono all’algoritmo di classificare ogni contenuto e di proporlo agli utenti che hanno mostrato interesse verso argomenti simili.

3. Le informazioni sul dispositivo

Hanno un peso inferiore, ma contribuiscono comunque alla personalizzazione.

Tra queste rientrano:

  • lingua dell’app;
  • Paese;
  • area geografica;
  • tipo di dispositivo;
  • fuso orario.

Queste informazioni servono soprattutto per proporre contenuti pertinenti alla propria area geografica, ma incidono molto meno rispetto al comportamento dell’utente.

Perché TikTok continua a proporti sempre gli stessi argomenti

Il funzionamento dell’algoritmo si basa su un principio semplice: se un contenuto riesce a trattenere l’utente davanti allo schermo, è probabile che altri video simili ottengano lo stesso risultato.

Per questo motivo il feed tende progressivamente a restringersi attorno agli interessi che emergono con maggiore frequenza.

Non si tratta di una scelta “psicologica”, ma statistica. L’algoritmo non conosce la personalità dell’utente: individua semplicemente schemi ricorrenti nel comportamento e cerca di riproporli per aumentare il tempo trascorso sulla piattaforma.

Questo spiega perché, dopo aver guardato alcuni video sullo stesso argomento, il feed possa riempirsi rapidamente di contenuti simili.

Anche le interazioni negative possono rafforzare l’algoritmo

Uno degli aspetti meno intuitivi riguarda le reazioni impulsive.

Commentare un video per criticarlo, guardarlo fino alla fine perché suscita irritazione o partecipare a una discussione accesa rappresentano comunque segnali di coinvolgimento.

Dal punto di vista dell’algoritmo, l’emozione provata è meno importante del tempo trascorso sul contenuto. Se un video riesce a trattenere l’attenzione, il sistema tenderà comunque a proporne altri dello stesso tipo.

È per questo motivo che anche i contenuti che non piacciono possono continuare a comparire nel feed.

Come modificare il feed “Per Te”

Cambiare le raccomandazioni è possibile, ma richiede un comportamento coerente.

Per “rieducare” l’algoritmo è utile:

  • utilizzare con frequenza l’opzione “Non mi interessa” sui video indesiderati;
  • interrompere rapidamente la visione dei contenuti che non si vogliono più ricevere;
  • evitare commenti e condivisioni su video che non interessano;
  • seguire nuovi creator e nuovi argomenti;
  • effettuare ricerche su temi differenti;
  • interagire con contenuti che rappresentano realmente i propri interessi attuali.

Anche la cancellazione della cronologia delle visualizzazioni può contribuire a interrompere i vecchi schemi di raccomandazione, offrendo al sistema nuovi segnali da interpretare.

Personalizzazione sì, ma con maggiore consapevolezza

La forza di TikTok risiede proprio nella capacità di adattarsi rapidamente alle preferenze degli utenti. Questa personalizzazione rende il social particolarmente coinvolgente, ma può anche ridurre la varietà dei contenuti mostrati, creando una selezione sempre più limitata.

Comprendere il funzionamento dell’algoritmo permette di utilizzare la piattaforma in modo più consapevole. Ogni video guardato fino alla fine, ogni “Mi piace” e perfino ogni scorrimento veloce contribuiscono infatti a costruire il feed che apparirà nelle sessioni successive, dimostrando che il sistema non decide casualmente cosa mostrare, ma apprende costantemente dalle azioni degli utenti.

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