Peran Artificial Intelligence Pada TikTok

Pada awalnya, TikTok merupakan aplikasi lipsync yang dirilis tahun 2016. Seiring berjalannya waktu, TikTok bertransformasi menjadi platform video musik. Namun, pada awal kemunculannya, TikTok masih kurang diminati apabila dibandingkan dengan Instagram ataupun Snapchat. Bahkan di Indonesia, TikTok sempat diblokir karena banyaknya konten negatif pada tahun 2018.

Popularitas TikTok mulai melejit pada tahun 2019. Tren positif ini mampu bertahan hingga kini. Hal tersebut tidak lepas dari algoritma yang ada di dalamnya. TikTok memanfaatkan AI (artificial intelligence) dan produk turunannya seperti ML (machine learning) dan RE (recommendation engine).

Recommendation Engine pada TikTok

RE merupakan bentuk AI yang sederhana tanpa fitur pengenalan gambar. Meskipun begitu, sampai sekarang RE masih menjadi salah satu komponen vital yang memiliki implementasi paling luas di hampir semua layanan dan platform daring. Contohnya adalah fitur rekomendasi video yang terdapat pada YouTube dan email promosi yang ada pada Amazon.

Pola dasar yang diterapkan oleh TikTok yaitu User-Centric Design. Sederhananya, TikTok hanya akan merekomendasikan konten yang disukai oleh pengguna. Ketika pengguna menyukai sebuah konten yang terdapat pada TikTok, secara otomatis algoritma AI akan merekam setiap like yang muncul. Seperti halnya ketika pengguna menyukai konten dance, konten yang akan ditampilkan kepada pengguna akan dipersonalisasikan ke dalam kategori hiburan. Selanjutnya, AI akan melacak perilaku pengguna untuk melakukan analisis lebih lanjut hingga dapat memberikan rekomendasi yang tepat untuk pengguna.

Dalam pola dasar TikTok, terdapat tiga langkah penting, yaitu menandai konten, menyusun profil pengguna, dan menyajikan rekomendasi. Menandai konten terdiri dari:

1. Content Data

Setiap konten yang diunggah memiliki ciri-ciri sendiri. Tugas AI di sini adalah mengidentifikasi dan membedakannya ke dalam beberapa kategori yang tersedia sehingga nantinya data ini dapat dimanfaatkan untuk keperluan rekomendasi.

2. User Data

AI akan mengidentifikasi tentang karir, jenis kelamin, usia, demografi, dan lain-lain.

3. Scenario Data

Data ini melacak skenario pengguna seperti konten apa yang paling sering ditonton ketika sedang bekerja, bepergian, atau sedang berada di rumah saja.

Setelah semua data terkumpul, data akan dikirimkan ke dalam RE untuk kemudian masuk ke tahapan penyusunan profil pengguna. Pada langkah ini, konten akan dikelompokkan dalam kelompok pengguna tertentu, seperti penggemar olahraga, dance, memasak, dan lain-lain.

Duo-Review untuk Menyaring Konten

Menyajikan rekomendasi bukanlah hal yang mudah. TikTok memiliki jutaan konten yang diunggah setiap harinya. Tak jarang konten-konten negatif bisa dengan mudah menyusup. Oleh karena itu, duo-review digunakan untuk menyaring konten video.

Secara umum, model duo-review (berbasis computer vision) dapat mengidentifikasi gambar dan kata kunci video. Jika dicurigai melanggar, konten akan ditahan oleh model dan ditandai untuk ditinjau oleh manusia. Konten yang ditandai mencurigakan akan ditinjau secara manual. Jika diidentifikasi sebagai konten yang melanggar, video akan dihapus dan akun pengunggah akan ditangguhkan.

Konten yang lulus tinjauan duo-review akan dimasukan ke dalam kumpulan traffic pool. Misalnya, setelah video baru dari pengguna melewati proses peninjauan, TikTok akan mencari 200 s.d. 300 TikTokers (pembuat konten TikTok) aktif di mana video baru ini akan ditampilkan dengan harapan dapat viral. Selanjutnya, setelah video ini mendapat respon baik dari para Tiktokers terkait, video akan dibagikan secara otomatis kepada para pengguna sesuai dengan personalia masing-masing.

AI untuk Membantu Membuat Konten

Bagi para TikTokers, AI menolong dalam membuat dan menghasilkan konten-konten yang berpeluang besar menjadi viral. Caranya adalah dengan memberikan saran musik, hashtag, filter, dan beragam fitur lainnya yang sedang populer sehingga konten yang dihasilkan akan sesuai dengan topik yang sedang populer.

Dengan memanfaatkan AI, TikTok dapat menyajikan konten-konten yang didasarkan pada algoritma penyaringan berbasis konten yang kolaboratif. Algoritma akan terus memperhatikan berbagai tren dan peristiwa terkini yang sedang populer di kalangan pengguna untuk digunakan dalam proses penyajian konten baru terhadap pengguna. Terkadang pengguna akan disuguhi konten acak yang tidak sesuai dengan riwayat tontonan mereka dengan harapan pengguna akan terlibat dengan konten tersebut dan siklus dapat terus berulang.

Penggunaan AI (artificial intelligence) dan produk turunannya seperti ML (machine learning) dan RE (recommendation engine) menjadi salah satu kekuatan dari TikTok untuk bersaing dengan berbagai kompetitornya, seperti halnya Instagram dan Snapchat. Hal ini karena data yang dihasilkan oleh AI sangatlah bagus dan algoritma yang dimilikinya sangatlah andal dalam menghubungkan pengguna ke konten yang ingin mereka konsumsi sehingga pengguna tidak akan merasa bosan ketika menggunakan TikTok.

Referensi

Wang, Catherine. 2020. Why TikTok Made Its User So Obsessive? The AI Algorithm That Got You Hooked. https://towardsdatascience.com/why-tiktok-made-its-user-so-obsessive-the-ai-algorithm-that-got-you-hooked-7895bb1ab423 (diakses tanggal 19 April 2022)

Mage. 2022. How Does TikTok Use Machine Learning?. https://dev.to/mage_ai/how-does-tiktok-use-machine-learning-5b7i (diakses tanggal 19 April 2022)

Membedah Artificial Intelligence Pada Aplikasi TikTok. https://www.ithb.ac.id/article/Membedah-Artificial-Intelligence-Pada-Aplikasi-TikTok-24 (diakses tanggal 19 April 2022)

---

Penulis utama: Kartika Salma (Mahasiswi Prodi Informatika – Program Sarjana)

Tim Editor: (Mahasiswa/i Prodi Informatika – Program Sarjana)

• Nanang Kurniawan
• Syafnides Wulan S
• Muhammad Dimas Haryo S

[/FA]