Eugene Wei, experto en tecnología de consumo: tenemos búsqueda y distribución divinas y emociones paleolíticas

Tienen que seguir moviendo los ojos y procesando. Entonces, si se detienen, la cosa se detiene, pero puedes escuchar un podcast mientras lavas los platos o lo que sea. Simplemente va a seguir. De la misma manera que la televisión, te detienes. La gente solía sorprenderse de que el televidente medio mirara, no sé, cinco horas al día o la estadística que fuera. Todavía es una cantidad asombrosa. Y la gente decía: "¿Quién ve la televisión durante tanto tiempo?" Pero la mayor parte del tiempo, la televisión estaba encendida de fondo.

Paul Greenberg: Correcto.

Eugene Wei: Al igual que este medio pasivo, casi como si hubiera un cierto grado en el que vas a ver una película de acción emocionante, es muy estimulante. Irías a ver una película de terror, es muy intensa. Pero hay una forma en que el medio, si lo dejas para siempre, se vuelve casi como un narcótico. Simplemente comienza a filtrarse en tu inconsciente y...

Brent Leary: Un hipnótico y un narcótico.

Eugene Wei: Lo contrario de estimular en algunos aspectos. Entonces, sí, no lo sé. Siento que es... Sé que cuando era niño, creo que si hubiera crecido en la era de YouTube, definitivamente habría visto muchos de estos vloggers todas las noches, pero no tenía eso, así que miraba televisión o Leo libros, otros medios. Así que estamos... Creo que estas cosas luchan en el mercado. Así que todos estos medios están peleando en el mercado. Todos están tratando de llamar la atención de todos. Y los que floten hasta la cima serán los que todos elijamos como público. Si gravitamos hacia cierto medio, los dólares publicitarios fluirán a esos medios y prosperarán y habrá más gente que se irá del lado de la oferta en esos medios.

TikTok, en cierto modo, si solo lo ve como un ejemplo específico, gran parte de su modelo comercial y su futuro dependerán de que primero ganen en el mercado de la atención porque sabemos que la atención aún es finita. Y luego, si lo hacen, tienen un montón de opciones, porque como dijiste, puedes usar videos cortos para hacer muchas cosas. Ya ves marcas allí tratando de hacer pequeños TikToks modernos para publicitar sus productos. Sabemos que eso ya está funcionando bien en otros mercados del mundo. No hay motivo para que no funcione en el mercado publicitario más grande del mundo, que es EE. UU. Han intentado, en China y otros lugares, trabajar en la educación como mercado.

Paul Greenberg: Sí.

Eugene Wei: Entonces van a buscar un montón de oportunidades que surgen del hecho de que obtienes esas oportunidades, si las personas miran tu aplicación con tanta frecuencia durante el día. Hace poco vi esta encuesta de la clase entrante de estudiantes de Harvard. Es una encuesta de un grupo de niños, así que tómalo con cautela, pero algo como, creo que fue el 10% de la clase entrante o el 20%, algo así como que vieron dos horas de TikTok al día o algo así. .

Paul Greenberg: Guau.

Brent Leary: Jesús...

Eugene Wei: Fue una cantidad asombrosa. Y cuando yo... Antes de que ByteDance comprara Musical.ly y lo convirtiera en TikTok, estaba en China y me reuní con un grupo de personas que me hablaban de Douyin, que era su imitación de Musical.ly en ese momento. Era el TikTok de China. Y la gente en China solía decirme que tenían que desinstalar Douyin de su teléfono porque perdían mucho tiempo, horas de tiempo productivo cada día. Y dijeron: "Ni siquiera pude hacer nada porque solo estaba mirando". Y Douyin en China es aún más dominante como medio que TikTok en los EE. UU.

Paul Greenberg: Oh Dios.

Redes Sociales – Este vs. Oeste

Eugene Wei: Estados Unidos es un mercado de medios tan desarrollado y avanzado que es súper competitivo. Incluso puedo recordar en mi memoria volver a China, y allí solo hay tres canales de televisión estatales que transmiten una programación aburrida. Entonces, para que algo como TikTok ingrese a ese mercado, piensas: "Oh, wow, esto es completamente... Esto es mucho más entretenido que cualquier cosa que tuviéramos en los medios nacionales". Entonces, sí, creo que, en muchos sentidos, puedes mirar a China y decir: "Ese es un mercado que saltó un poco al video corto como un medio para muchos propósitos". Si miras el Yelp de China o miras las aplicaciones de citas en China, miras cualquier tipo de aplicación que tenga una contraparte en el oeste, la versión china tiene videos mucho más cortos. En gran medida, su Internet creció en una era en la que todos sus teléfonos inteligentes tenían cámaras de video. Por lo tanto, es más fácil para ellos dar un paso adelante y decir: "Oh, está bien, deberíamos aprovechar más los videos cortos".

Paul Greenberg: El lado de la valoración en realidad no es tan estúpidamente divertido como sonaba en el momento en que lo estaba leyendo. ¿Qué piensa usted de eso?

Eugene Wei: Durante mucho tiempo he dicho que algo interesante sobre Occidente y nuestras redes sociales es que casi todas eligieron construir completamente alrededor de sus gráficos sociales únicos. Twitter, Instagram, Facebook, todos están construidos alrededor de este feed. Hay una fuente de contenido que miras, y ¿cómo obtienen historias para esa fuente? Miran a quién sigues y miran todas las historias de las personas que sigues. Y luego intentan elegir los mejores para mostrártelo. Lo que es, es un feed construido en un gráfico social.

Pero sabemos que la gente tiene intereses. Lo extraño es que Occidente intenta en gran medida adivinar los gráficos de interés de las personas basándose en un gráfico de seguimiento. Sigues a estas personas, por lo que debes estar interesado en lo que publican. Pero cualquiera sabe que nuestros intereses y los de las personas que conocemos no se alinean perfectamente. Y entonces hay un desajuste en algunos aspectos.

Creo que Facebook es el mejor ejemplo de esto, porque tienen, en muchos sentidos, la gráfica social más grande de Occidente, donde con el tiempo, tuvieron que empezar a poner algoritmos, porque resulta que no todo lo de las personas que conoces es interesante. o te interesará.

Paul Greenberg: Por supuesto.

Eugene Wei: Si hay muchas cosas que no te interesan en el feed, dejarás de revisar el feed, y luego no verán sus anuncios, por lo que todo su modelo comercial consiste en tratar de mantener el feed lo más relevante e interesante posible para usted. Y así, el algoritmo, de hecho, es un dispositivo de corrección de errores. Se impone en la parte superior de su gráfico social para tratar de eliminar el ruido y mejorar la señal en su feed.

Pero si lo piensas bien, es extraño que intentemos aproximar el gráfico de interés con el gráfico social. ¿Por qué no simplemente construir un gráfico de interés? En muchos sentidos, eso es lo que está haciendo TikTok. Te permiten seguir a personas, pero te dicen: “Puedes seguir a estas personas, pero si publican un video malo, no queremos mostrártelo. Todavía queremos que los videos sean de alta calidad”.

Sigo a Charli D'Amelio porque me interesa ver cómo las superestrellas de las redes sociales usan el medio e interactúan con algoritmos para tratar de engañarlos. Pero no he visto un video de ella en mi página Para ti desde hace, no sé, meses. Sé que sigue publicando videos, pero nunca los veo.

Y lo mismo, si vas a los perfiles en TikTok todo el tiempo, ves un video y dices: “Guau, este video es bastante bueno. Me pregunto si esta persona ha hecho otros videos populares”. Puede hacer clic en su perfil y, a menudo, verá que esa persona tiene un éxito de TikTok y un montón de videos que apenas tienen vistas.

Esto se debe a que TikTok, cuando obtiene un video nuevo, lo pasa por una especie de panel de selección. Obtienen un video de alguien y lo procesan visualmente para tratar de identificar objetos y cosas. Miran las etiquetas que pones en el pie de foto. Pero todavía no saben si el video es bueno. Puede que conozcan algunos de los objetos y algunos de los temas, pero quieren saber si es bueno. Lo que hacen, prueban el video en mil espectadores y ven qué sucede, y si ese panel de mil personas realmente no reacciona al video, o simplemente pasan de largo, ese video queda oculto por el algoritmo. No se lo van a mostrar a nadie en su página Para ti.

Paul Greenberg: Guau.

Eugene Wei: Trabajé en un festival de cine una vez que proyecté entradas, o si alguna vez tuviste que ser juez en algún tipo de concurso, sabes que el 99% de las entradas son de muy baja calidad, y ese es tu trabajo como el panel, para descartar lo mejor de eso. Es asombroso, el volumen de cortometrajes o películas simplemente terribles que he visto trabajando en eso. He aprendido a nunca volver a tomar ese trabajo. Pero esto es solo el camino de Internet, ¿verdad? Tenemos más contenido, la mayor parte es terrible, y ¿cómo se filtra? ¿Cómo curas esas cosas?

TikTok, esencialmente, tiene un muy buen, llámalo riñón o lo que sea, simplemente filtrando todas esas cosas y mostrándote las cosas que han generado reacciones positivas de algún grupo de personas.

Paul Greenberg: Guau.

Eugene Wei: Pero apareció TikTok y dijo: "Bueno, no hemos renunciado a los sistemas de recomendación para videos cortos, aunque reconocemos que existen desafíos". De la misma manera, existen desafíos al recomendar podcasts. Mientras que las recomendaciones de música se han descifrado en gran medida, ¿verdad? Si solo elige una canción en Spotify y dice: "Solo en base a esta sola canción, genere una lista de reproducción". Esas listas de reproducción son bastante buenas. Frecuentemente solo uso eso.

Pero todavía están tratando de descifrar el código de los podcasts. Y dices: “¿Cuál es la diferencia? Ambos son formatos de audio”. Bueno, resulta que hay muchas diferencias, cualitativamente. De la misma manera que recomendar películas es difícil. Las películas y los podcasts son realmente largos. Tiende a verlos o escucharlos solo una vez. Un podcast puede tratar sobre varios temas en el lapso de una hora o dos horas. Gran parte de si una película es atractiva para ti tiene que ver con cómo se trata, de qué se trata. Hay diferencias muy sutiles sobre por qué a alguien le puede gustar o no una película, incluso si está dentro del género que le gusta, así que ese es un problema difícil.

Gráficos de seguidores frente a gráficos de interés

TikTok, con estos videos extraños, es como, "¿Cómo descifras el código para recomendarles los videos correctos?" Bueno, uno, tienes que saber de qué se tratan estos videos cortos. Dos, debe comprender cómo se siente esta persona con respecto al video, pero sin hacer que el proceso sea demasiado pesado para ella. Hicieron algo que, ya sea por diseño o por casualidad, es bastante brillante. Al ver un algoritmo, que fue mi segundo artículo en TikTok, escribí sobre cómo todo el diseño de la aplicación está destinado a verte viendo el video. No mirarte literalmente. No encienden la cámara. No quiero que la gente se vuelva paranoica con eso. En primer lugar, muestran el video a pantalla completa. Está en la pantalla en TikTok. A diferencia de otras redes sociales en Occidente, solo hay una cosa en la pantalla. Lo hacen porque necesitan saber cómo te sientes específicamente con respecto a ese video. Mientras que, Twitter, Facebook, Instagram, tienes tantas cosas en la pantalla a la vez que es difícil saber a qué está reaccionando la persona.

TikTok ahora sabe, está bien, estás viendo este video. Luego miran todo lo que haces. ¿Dejas que el video se repita tres veces? ¿Tocas el botón Me gusta? ¿Se lo compartes a alguien? ¿Sigues a esa persona? Cada señal positiva es rastreada. También pueden rastrear señales negativas. Si ni siquiera dejas que el video termine y lo pasas sin reaccionar, eso se trata como una señal negativa. Y ahora están recibiendo comentarios muy precisos. Cuando digo que muestran ese video a mil personas, como un panel de prueba, no sé a cuántas se lo muestran, pero se lo muestran a un pequeño número de personas. Están mirando todas estas señales. Y resulta que incluso con solo probar un video en mil personas, obtienes una lectura bastante precisa sobre si el video será un éxito o no.

Lo que aprendimos sobre el aprendizaje automático y los algoritmos de recomendaciones de aprendizaje automático en la última década, diría que una de las grandes lecciones es que con suficientes datos puede lograr estos cambios de fase en la calidad. Usted puede lograr estos avances. Es como la traducción de texto o la generación de texto, la predicción de texto. Muchos de esos en los primeros días eran ridículos. Todo el mundo tiene historias divertidas sobre el uso de Google Translate o Babel Fish en el pasado para intentar enviar un correo electrónico a alguien en otro país, y la gente simplemente se ríe de lo que se les ocurrió. Y luego, un día es bueno, y luego la gente dice: "Oh, el aprendizaje automático no puede vencer a un juego como el Go o el ajedrez", al principio, y luego venció al ajedrez, y luego rápidamente conquistó el Go.

Lo que sucede es que cuando ocurren estos cambios de fase, todos estamos asombrados porque es como malo, malo, malo, malo y luego genial. Fue lo mismo con TikTok, ¿verdad? Las recomendaciones de video, diría en gran medida que las personas son muy escépticas sobre la calidad de las recomendaciones de video. Si bien no creo que TikTok muestre la forma de descifrar el código en las recomendaciones de películas, TikTok realmente descifró el código en las recomendaciones de videos cortos. Generan un sistema de retroalimentación de circuito cerrado, que es muy, muy eficiente.

Esto es parte de la serie de entrevistas uno a uno con líderes de opinión. La transcripción ha sido editada para su publicación. Si se trata de una entrevista de audio o video, haga clic en el reproductor integrado de arriba o suscríbase a través de iTunes o Stitcher.