Consumer Tech Expert Eugene Wei – Temos busca e distribuição divinas e emoções paleolíticas

Eles realmente precisam continuar movendo seus olhos e processando. E se eles pararem, a coisa para, mas você pode ouvir um podcast enquanto lava a louça ou qualquer outra coisa. Só vai continuar. Da mesma forma que a TV, você para. As pessoas costumavam ficar surpresas que o telespectador mediano da TV assistisse, não sei, cinco horas por dia ou qualquer que fosse a estatística. Ainda é uma quantidade impressionante. E as pessoas diziam: “Quem assiste TV por tanto tempo?” Mas na maior parte do tempo a TV estava apenas em segundo plano-

Paul Greenberg: Certo.

Eugene Wei: Assim como esse meio passivo, quase como se houvesse algum grau em que você vá ver um filme de ação emocionante, é muito estimulante. Você iria ver um filme de terror, é muito intenso. Mas há uma maneira pela qual o meio, se você deixá-lo ligado para sempre, torna-se quase como um narcótico. Começa a infiltrar-se no seu inconsciente e...

Brent Leary: Um hipnótico e um narcótico.

Eugene Wei: O oposto de estimular em alguns aspectos. Então, sim, eu não sei. Eu sinto que é… Eu sei que quando criança, acho que se eu tivesse crescido na era do YouTube, eu definitivamente teria assistido a muitos desses vloggers todas as noites, mas eu não tinha isso, então eu assistia TV ou Leio livros, outros meios. Então, nós somos apenas... eu acho que essas coisas, eles lutam no mercado. Então, todos esses meios estão lutando no mercado. Eles estão todos tentando chamar a atenção de todos. E os que chegarem ao topo serão os que todos escolheremos como público. Se gravitarmos para determinado meio, o dinheiro da publicidade fluirá para esses meios e eles prosperarão e você terá mais pessoas do que para o lado da oferta nesses meios.

TikTok, de certa forma, se você olhar para isso como um exemplo específico, muito do modelo de negócios e do futuro deles dependerão deles ganharem primeiro no mercado de atenção, porque sabemos que a atenção ainda é finita. E então, se eles fizerem isso, eles têm muitas opções, porque, como você disse, você pode usar vídeos curtos para fazer várias coisas. Você já vê marcas tentando fazer TikToks descolados para anunciar seus produtos. Sabemos que isso já está funcionando bem em outros mercados do mundo. Não há razão para não funcionar no maior mercado de anúncios do mundo, que são os EUA. Eles tentaram, na China e em outros lugares, trabalhar a educação como um mercado.

Paul Greenberg: Sim.

Eugene Wei: Então eles vão buscar um monte de oportunidades que vêm do fato de você ter essas oportunidades, se as pessoas estiverem assistindo seu aplicativo com tanta frequência durante o dia. Recentemente, vi esta pesquisa com a turma de alunos de Harvard. É uma pesquisa de um grupo de crianças, então leve com um grão de sal, mas algo como, acho que foi 10% da aula recebida ou 20%, algo como eles assistiram duas horas de TikTok por dia ou algo assim .

Paul Greenberg: Uau.

Brent Leary: Jesus...

Eugene Wei: Foi uma quantia impressionante. E quando eu… Antes mesmo de ByteDance comprar o Musical.ly e transformá-lo em TikTok, eu estava na China e conheci um monte de pessoas que estavam me falando sobre Douyin, que era a imitação do Musical.ly na época. Era o TikTok da China. E as pessoas na China rotineiramente me diziam que precisavam desinstalar o Douyin do telefone porque estavam perdendo muito tempo, horas de tempo produtivo todos os dias. E eles diziam: “Eu não conseguia nem fazer nenhum trabalho porque estava apenas assistindo”. E Douyin na China é ainda mais dominante como meio de comunicação do que o TikTok nos EUA

Paul Greenberg: Oh Deus.

Mídias sociais – Oriente x Ocidente

Eugene Wei: Os EUA são um mercado de mídia tão desenvolvido e avançado que é supercompetitivo. Posso até lembrar em minha memória voltar para a China, e só havia realmente os três canais de TV estatais transmitindo, programação chata. E então, para algo como o TikTok entrar nesse mercado, você fica tipo, “Oh, uau, isso é completamente … Isso é muito mais divertido do que qualquer coisa que tivemos na mídia nacional”. Então, sim, acho que, de muitas maneiras, você pode olhar para a China e dizer: “Esse é um mercado que saltou um pouco à frente para o vídeo curto como apenas um meio para muitos propósitos”. Se você olhar para o Yelp da China ou olhar para aplicativos de namoro na China, você olhar para qualquer tipo de aplicativo que tenha uma contraparte no ocidente, a versão chinesa tem muito mais vídeos curtos. Em grande parte, sua internet cresceu em uma época em que todos os seus smartphones tinham câmeras de vídeo. Portanto, é mais fácil para eles simplesmente pular em frente e dizer: “Ah, tudo bem, devemos aproveitar mais os vídeos curtos”.

Paul Greenberg: O lado da avaliação não é tão estupidamente engraçado quanto parecia na época em que eu estava lendo. O que você acha daquilo?

Eugene Wei: Há muito tempo digo que uma coisa interessante sobre o Ocidente e nossas mídias sociais é que quase todos eles escolheram construir inteiramente em torno de seus gráficos sociais únicos. Twitter, Instagram, Facebook, todos eles são construídos em torno deste feed. Há um feed de conteúdo que você vê e como eles fornecem histórias para esse feed? Eles olham para quem você segue e olham para todas as histórias das pessoas que você segue. E então eles tentam escolher os melhores para mostrar a você. O que é, é um feed construído em um gráfico social.

Mas sabemos que as pessoas têm interesses. O estranho é que o Ocidente em grande parte tenta adivinhar os gráficos de interesse das pessoas com base em um gráfico de acompanhamento. Você segue essas pessoas, então você deve estar interessado no que elas publicam. Mas qualquer um sabe que nossos interesses e as pessoas que conhecemos não se alinham perfeitamente. E então há uma incompatibilidade em alguns aspectos.

Eu acho que o Facebook é o melhor exemplo disso, porque eles têm, em muitos aspectos, o maior gráfico social do Ocidente, onde com o tempo, eles tiveram que começar a colocar algoritmos, porque nem tudo das pessoas que você conhece é interessante ou irá interessá-lo.

Paul Greenberg: Com certeza.

Eugene Wei: Se houver muitas coisas que não lhe interessam no feed, você parará de verificar o feed e eles não serão mais vistos em seus anúncios, e todo o modelo de negócios deles é tentar manter o feed o mais relevante e interessante possível para você. E assim o algoritmo, de fato, é um dispositivo de correção de erros. Ele é imposto no topo do seu gráfico social para tentar remover o ruído e melhorar o sinal no seu feed.

Mas se você pensar sobre isso, é estranho tentarmos aproximar o gráfico de juros com o gráfico social. Por que não apenas construir um gráfico de interesse? De muitas maneiras, é isso que o TikTok está fazendo. Eles permitem que você siga as pessoas, mas eles dizem: “Você pode seguir essas pessoas, mas se eles publicarem um vídeo ruim, não queremos mostrar a você. Ainda queremos que os vídeos sejam de alta qualidade.”

Eu sigo Charli D'Amelio, porque estou interessado em ver como os superstars das mídias sociais usam o meio e interagem com os algoritmos para tentar jogá-los. Mas não vejo um vídeo dela na minha página For You há, sei lá, meses. Eu sei que ela ainda está publicando vídeos, mas eu nunca os vejo.

E a mesma coisa, se você for aos perfis no TikTok o tempo todo, você vê um vídeo e pensa: “Uau, esse vídeo é muito bom. Será que essa pessoa fez outros vídeos populares?” Você pode clicar no perfil deles e geralmente vê que essa pessoa tem um hit do TikTok e um monte de vídeos que quase não têm visualizações.

Isso ocorre porque o TikTok, quando recebe um novo vídeo, o coloca em uma espécie de painel de triagem. Eles pegam um vídeo de alguém e passam por algum processamento visual para tentar identificar objetos e coisas. Eles olham para as tags que você coloca na legenda. Mas eles ainda não sabem se o vídeo é bom. Eles podem conhecer alguns dos objetos nele e alguns dos assuntos, mas eles querem saber se é bom. O que eles fazem, eles testam o vídeo em mil espectadores e veem o que acontece, e se esse painel de mil pessoas realmente não reagir ao vídeo, ou eles simplesmente passarem por ele, esse vídeo será enterrado pelo algoritmo. Eles não vão mostrá-lo a ninguém em sua página Para você.

Paul Greenberg: Uau.

Eugene Wei: Eu trabalhei em um festival de cinema uma vez exibindo inscrições, ou se você já teve que ser um juiz em qualquer tipo de concurso, você sabe que 99% das inscrições são de baixa qualidade, e esse é o seu trabalho como o painel, para filtrar o melhor disso. É impressionante o volume de curtas ou filmes terríveis que eu vi trabalhando nisso. Aprendi a nunca mais aceitar aquele emprego. Mas este é apenas o caminho da internet, certo? Temos mais conteúdo, a maioria é terrível, e como você faz a triagem? Como você cura essas coisas?

O TikTok, essencialmente, tem um muito bom, chame de rim ou qualquer outra coisa, apenas filtrando todas essas coisas e apenas mostrando as coisas que geraram reações positivas de algum grupo de pessoas.

Paul Greenberg: Uau.

Eugene Wei: Mas o TikTok apareceu e disse: “Bem, não desistimos dos sistemas de recomendação para vídeos curtos, embora reconheçamos que existem desafios”. Da mesma forma, existem desafios em recomendar podcasts. Considerando que as recomendações de música foram amplamente quebradas, certo? Se você apenas escolher uma música no Spotify e disser: “Baseado apenas nesta única música, gere uma lista de reprodução”. Essas playlists são muito boas. Eu frequentemente apenas uso isso.

Mas eles ainda estão tentando decifrar o código em podcasts. E você diz: “Qual é a diferença? Ambos são formatos de áudio.” Bem, acontece que há muitas diferenças, qualitativamente. Da mesma forma que recomendar filmes é difícil. Filmes e podcasts são muito longos. Você tende a assistir ou ouvir apenas uma vez. Um podcast pode ser sobre vários tópicos no espaço de uma hora ou duas horas. Muito se um filme é atraente para você é sobre como é, sobre o que é. Existem diferenças muito sutis em por que alguém pode gostar de um filme ou não, mesmo que seja dentro do gênero que eles gostam, então esse é um problema difícil.

Gráficos de seguidores vs. Gráficos de interesse

O TikTok, com esses vídeos estranhos, é como: “Como você decifra o código ao recomendar os vídeos certos para eles?” Bem, um, você tem que saber sobre o que são esses vídeos curtos. Segundo, você precisa entender como essa pessoa se sente em relação ao vídeo, mas sem tornar esse processo muito pesado para ela. Eles fizeram algo que, seja por design ou por acaso, é muito brilhante. Ao ver um algoritmo, que foi meu segundo artigo no TikTok, escrevi sobre como todo o design do aplicativo deve assistir você assistindo ao vídeo. Não assistir você literalmente. Eles não ligam a câmera. Não quero que as pessoas fiquem paranóicas com isso. Eles exibem o vídeo em tela cheia, em primeiro lugar. Está na tela do TikTok. Ao contrário de outras mídias sociais no Ocidente, há apenas uma coisa na tela. Eles fazem isso porque precisam saber como você se sente especificamente sobre esse vídeo. Considerando que, Twitter, Facebook, Instagram, você tem tantas coisas na tela ao mesmo tempo que é difícil dizer a que a pessoa está reagindo.

O TikTok agora sabe, ok, você está vendo este vídeo. Então eles olham para tudo o que você faz. Você deixa o vídeo em loop três vezes? Você toca no botão curtir? Você compartilha para alguém? Você segue essa pessoa? Cada sinal positivo é rastreado. Eles também podem rastrear sinais negativos. Se você simplesmente não deixar o vídeo terminar e passar por ele sem reagir, isso é tratado como um sinal negativo. E agora eles estão recebendo um feedback muito preciso. Quando eu digo que eles mostram aquele vídeo para mil pessoas, como um painel de teste, não sei para quantos eles mostram, mas eles mostram para um número pequeno de pessoas. Eles estão olhando para todos esses sinais. E acontece que, mesmo testando um vídeo em mil pessoas, você obtém uma leitura bastante precisa sobre se o vídeo será um sucesso ou não.

O que aprendemos sobre aprendizado de máquina e algoritmos de recomendações de aprendizado de máquina na última década, eu diria, uma das grandes lições é que, com dados suficientes, você pode alcançar essas mudanças de fase na qualidade. Você pode alcançar esses avanços. É como tradução de texto ou geração de texto, previsão de texto. Muitos daqueles nos primeiros dias eram risíveis. Todo mundo tem histórias engraçadas sobre como usar o Google Tradutor ou o Babel Fish no passado para tentar enviar e-mail para alguém em outro país, e as pessoas apenas riem do que surgiu para eles. E então um dia é bom, e então as pessoas estão dizendo, Ah, o aprendizado de máquina não pode vencer um jogo como Go ou xadrez”, no início, e depois venceu o xadrez e rapidamente conquistou o Go.

O que acontece é que quando essas mudanças de fase acontecem, todos nós ficamos surpresos porque é como ruim, ruim, ruim, ruim e então ótimo. Foi o mesmo com o TikTok, certo? As recomendações de vídeo, em grande parte, eu diria que as pessoas são muito céticas sobre a qualidade das recomendações de vídeo. Embora eu não ache que o TikTok mostre a maneira de decifrar o código nas recomendações de filmes, o TikTok realmente decifrou o código nas recomendações de vídeos curtos. Eles geram um sistema de feedback de circuito fechado, que é muito, muito eficiente.

Isso faz parte da série de entrevistas individuais com líderes de pensamento. A transcrição foi editada para publicação. Se for uma entrevista em áudio ou vídeo, clique no player incorporado acima ou assine via iTunes ou via Stitcher.