Durante los últimos meses, la reconocida cantante colombiana, Shakira Isabel Mebarak, se ha convertido en la reina de TikTok. De acuerdo con varios expertos, el posicionamiento de la artista se debe al algoritmo de la red social china, el cuál está cambiando radicalmente.

A pesar de que la barranquillera ya era famosa antes de entrar a TikTok, la plataforma ha tenido una reacción distinta frente a los videos que sube la artista y el impacto que tienen en esta red social.

Si bien su viralidad también se debe a lo que sucede actualmente en su vida personal, su éxito en la red social tiene otras características que deben ser tomadas en cuenta, por ejemplo, sus particulares bailes.

Así funciona el algoritmo que ha convertido a Shakira en la reina de TikTok

La ola de Shakira en TikTok empezó antes de que se diera a conocer la noticia de su separación, exactamente cuando lanzó ‘Te felicito’ en colaboración con el reguetonero puertorriqueño, Rauw Alejandro.

Durante el programa de Jimmy Fallon “The tonight show”, la barranquillera revolucionó las redes sociales con los particulares pasos de baile que luego se convirtieron en un nuevo trend de TikTok, lo cual la llevó a tener más de 100 millones de reproducciones en un solo video.

En ese sentido, la presencia de la cantante en TikTok ha ido tomando fuerza con su posicionamiento en esta red social, ya que el mismo algoritmo se encarga de que los nuevos clips que son publicados por la artista, tengan el impacto que se necesita.

Sin embargo, TikTok explica que si bien es probable que un vídeo reciba más visitas si lo publica una cuenta con más seguidores, en la medida en que esa cuenta haya acumulado una mayor base de seguidores, ni el número de seguidores ni el hecho de que la cuenta haya tenido anteriormente vídeos con un alto nivel de rendimiento, son factores directos en el sistema de recomendaciones.

Entonces, ¿cómo funciona el algoritmo de TikTok?

Las interacciones con los usuarios, la información de los videos y la configuración de la cuenta y el dispositivo son los factores que más toma en cuenta el algoritmo de TikTok, es decir, el sistema de recomendación toma en cuenta factores como “me gusta”, comentarios e información de video como subtítulos, audio y contenido usando “hashtags” # “.

FOTO DE ARCHIVO: Logo de TikTok es visto en esta ilustración, 22 agosto del 2022. REUTERS/Dado Ruvic/Illustration

Según TikTok, el feed “Para ti” es parte de lo que permite la conexión y los descubrimientos entre el usuario y el creador. Esta pestaña es fundamental para la experiencia TikTok y donde la mayoría de sus usuarios pasan su tiempo.

Este feed se alimenta de un sistema de recomendaciones que ofrece a cada usuario un contenido que puede ser del interés del usuario. Parte de la magia de TikTok es que no hay un único feed de “Para ti” ya que a pesar de que diferentes personas pueden encontrarse con algunos de los mismos vídeos destacados, el feed de cada persona es único y está adaptado a esa persona específica.

En TikTok, el feed de “Para ti” refleja las preferencias únicas de cada usuario. El sistema recomienda el contenido clasificando los vídeos en función de una combinación de factores partiendo de los intereses que se expresan como nuevo usuario y ajustando también las cosas que indican que no le interesan para crear un feed personalizado.

Las recomendaciones se basan en aspectos como:

- Interacciones del usuario como los vídeos que le gustan o que comparte, las cuentas que sigue, los comentarios que publica y el contenido que crea.

- Información de los videos, que puede incluir detalles como subtítulos, sonidos y hashtags.

- Configuración del dispositivo y de la cuenta, como la preferencia de idioma, la configuración de país y el tipo de dispositivo.

Los creadores de contenido que forman parte del Creativity Program pueden recibir dinero de TikTok por producir contenido de más de 1 minuto. (TikTok)

Todos estos factores son procesados por el sistema de recomendación y son ponderados en función de su valor para el usuario. Un indicador fuerte de interés, como por ejemplo si un usuario termina de ver un vídeo más largo de principio a fin, recibiría mayor peso que un indicador débil, como por ejemplo si el usuario y el creador del vídeo están en el mismo país.

Entonces, los vídeos se clasifican para determinar la probabilidad de que un usuario se interese por un contenido, y se distribuyen a cada feed exclusivo de “Para ti”.