Thuật toán gợi ý đọc bạn chủ yếu qua hành vi, không qua lời nói: xem bao lâu, xem hết hay bỏ giữa chừng, bỏ qua bài hát sau mấy giây, tua đến đâu, nghe lại bao nhiêu lần. Những tín hiệu ngầm này nhiều gấp bội các cú bấm thích hay đánh giá, nên thường quyết định gợi ý nhiều hơn.
Hiểu từng loại tín hiệu giúp bạn đọc được vì sao trang chủ đổi theo cách nó đổi, và điều chỉnh hành vi một cách có ý thức khi cần. Bài viết mô tả xu hướng chung được nhắc trong tài liệu công khai về hệ thống gợi ý và kinh nghiệm sử dụng phổ biến; mỗi nền tảng có công thức riêng không công bố, nên đừng coi đây là quy tắc tuyệt đối.
Tín hiệu rõ ràng và tín hiệu ngầm
Giới làm hệ thống gợi ý chia tín hiệu làm hai loại. Tín hiệu rõ ràng là khi bạn chủ động nói ra ý kiến: bấm thích, không thích, đánh giá sao, thêm vào danh sách, theo dõi nghệ sĩ. Tín hiệu ngầm là khi hệ thống tự suy ra từ hành vi: bạn mở gì, xem bao lâu, bỏ qua gì, quay lại lúc nào.
Tín hiệu rõ ràng chính xác hơn nhưng hiếm. Phần lớn người dùng hiếm khi đánh giá thứ họ xem. Tín hiệu ngầm thì dồi dào, mỗi phút sử dụng sinh ra hàng chục bản ghi, nhưng nhiễu: xem lâu có thể vì thích, cũng có thể vì ngủ quên với tivi còn bật. Hệ thống gợi ý hiện đại dựa phần lớn vào tín hiệu ngầm, dùng tín hiệu rõ ràng để hiệu chỉnh.
Hệ quả thực tế cho người dùng: điều bạn làm quan trọng hơn điều bạn nói. Bấm thích một bộ phim tài liệu nhưng không bao giờ xem hết phim tài liệu nào thì hệ thống sẽ tin vào hành vi. Ngược lại, chẳng bao giờ bấm thích nhưng nghe một nghệ sĩ mỗi sáng thì nghệ sĩ đó vẫn được ưu tiên.
Tín hiệu quan trọng khác nhau theo loại nội dung
Mỗi loại hình giải trí có nhịp sử dụng khác nhau nên tín hiệu được đọc khác nhau. Bảng dưới là khái quát theo hiểu biết chung về cách các hệ thống này thường được thiết kế.
| Loại nội dung | Tín hiệu dương thường được coi trọng | Tín hiệu âm thường được coi trọng |
|---|---|---|
| Phim dài | Xem quá nửa, xem hết, xem phần tiếp theo cùng loạt | Dừng trong vài phút đầu, không quay lại |
| Phim bộ | Xem nhiều tập liền, quay lại xem tập kế ngay hôm sau | Bỏ sau tập đầu, bỏ lửng giữa mùa |
| Video ngắn | Xem hết, xem lại, chia sẻ, lưu, theo dõi người đăng | Vuốt đi trong một hai giây |
| Nhạc | Nghe trọn bài, nghe lặp, thêm vào danh sách phát của mình | Bỏ qua trong vài chục giây đầu |
| Podcast, sách nói | Nghe nhiều tập của cùng chương trình, nghe với tốc độ đều | Bỏ ngang tập, huỷ theo dõi |
Chú ý khác biệt về thời gian: một lần vuốt đi trong video ngắn được xử lý gần như tức thì, còn tín hiệu bỏ ngang phim bộ có khi phải vài ngày mới được hiểu là bỏ thật hay chỉ tạm dừng.
Những tín hiệu âm ít người để ý
Bỏ qua bài hát trong vài chục giây đầu. Trên ứng dụng nhạc, đây là một trong những tín hiệu âm rõ nhất. Một bài bị bỏ qua nhanh nhiều lần sẽ thưa dần trong các danh sách phát tự động, dù bạn từng thêm nó vào danh sách yêu thích.
Tua qua đoạn mở đầu hoặc tua nhiều lần. Tua có thể chỉ là bỏ phần giới thiệu, nhưng tua liên tục qua phần thân thường được hiểu là nội dung chưa đủ hấp dẫn. Với video dài, những đoạn bị nhiều người tua qua cũng cho nền tảng biết phần nào kém thu hút.
Mở rồi đóng trang chi tiết mà không phát. Bạn đọc phần giới thiệu, xem ảnh bìa, rồi quay lại. Hành vi này cho biết tác phẩm gây tò mò nhưng không đủ thuyết phục.
Thoát hẳn ứng dụng ngay sau một nội dung. Nếu nhiều người đóng ứng dụng ngay sau một video, video đó có thể bị coi là làm người xem rời đi. Với cá nhân bạn, đây là tín hiệu yếu, nhưng cộng dồn lại có ý nghĩa.
Lướt qua nhiều lần không bấm. Một ô gợi ý hiện trên trang chủ nhiều lần mà bạn không bấm, dần dần sẽ bị thay bằng thứ khác. Đây là tín hiệu âm chậm nhất, đòi hỏi kiên nhẫn.
Tín hiệu ngữ cảnh: giờ giấc, thiết bị, cách xem
Giờ trong ngày. Gợi ý buổi sáng và buổi tối có thể khác nhau nếu thói quen của bạn khác nhau. Người nghe nhạc nhẹ khi đi làm và nhạc sôi động khi tập thể dục buổi chiều có thể thấy danh sách khác nhau tuỳ giờ mở ứng dụng.
Thiết bị. Trên tivi, phim dài và phim bộ thường được đẩy lên; trên điện thoại, nội dung ngắn hơn được ưu tiên. Hệ thống học được bạn xem gì trên thiết bị nào.
Thời lượng phiên. Phiên ngắn vài phút trong giờ nghỉ trưa và phiên dài tối cuối tuần có thể dẫn đến gợi ý khác nhau về độ dài nội dung.
Cách phát. Mở một danh sách phát do người khác tạo khác với phát nhạc theo chế độ ngẫu nhiên từ nghệ sĩ bạn chọn. Nghe nhạc nền khi làm việc thường bị coi nhẹ hơn nghe chủ động, tuỳ hệ thống.
Vị trí và mạng. Đi du lịch sang tỉnh khác hay ra nước ngoài, bạn có thể thấy hàng nội dung địa phương hoặc kho bản quyền khác đi. Kết nối mạng chậm cũng có thể khiến ứng dụng ưu tiên nội dung nhẹ hoặc giảm chất lượng phát, dù không trực tiếp đổi gu được gợi ý.
Vì sao nút thích nhẹ ký hơn bạn tưởng
Nhiều người ngạc nhiên khi bấm thích rất nhiều mà trang chủ vẫn không đổi. Lý do đầu tiên là số đông: chỉ một phần nhỏ người dùng thường xuyên bấm thích, nên hệ thống không thể dựa chủ yếu vào nút này để gợi ý cho tất cả mọi người. Nó được dùng như phần bổ sung, không phải xương sống.
Lý do thứ hai là độ tin cậy. Người ta bấm thích vì nhiều động cơ: ủng hộ một người quen, đồng tình với bình luận, thích ảnh bìa, hay chỉ để lưu lại xem sau. Hành vi xem thật thì khó giả hơn: không ai ngồi xem trọn một bộ phim hai tiếng chỉ để lấy lòng ai đó. Vì vậy khi tín hiệu rõ ràng và tín hiệu ngầm mâu thuẫn, hệ thống thường nghiêng về phía hành vi.
Điều này không có nghĩa nút thích vô dụng. Nó có ích nhất ở hai trường hợp: khi hồ sơ còn mới, chưa có nhiều lịch sử, và khi bạn muốn đánh dấu rõ một điều mà hành vi chưa nói được, ví dụ không thích một phim dù đã xem hết vì cả nhà cùng xem. Nút không thích, ở chiều ngược lại, thường có trọng lượng lớn hơn vì người dùng ít khi bấm nó mà không có lý do.
Một thử nghiệm nhỏ để tự quan sát tín hiệu
Cách tốt nhất để hiểu thuật toán của ứng dụng mình dùng là quan sát nó phản ứng. Thử nghiệm dưới tốn khoảng một tuần, chỉ cần một ghi chú trên điện thoại.
- Chụp lại trang chủ của ứng dụng (che ảnh đại diện nếu định chia sẻ), ghi ra năm hàng đầu tiên gồm những thể loại gì.
- Chọn một thể loại bạn chưa từng xem nhưng không ngại, ví dụ phim tài liệu về thiên nhiên hoặc nhạc truyền thống một vùng miền.
- Trong ba ngày, mỗi ngày xem trọn một nội dung thuộc thể loại đó. Không bấm thích, không đánh giá, chỉ xem.
- Ngày thứ tư, ghi lại trang chủ. Đếm có bao nhiêu ô thuộc thể loại mới.
- Trong ba ngày tiếp, mỗi lần thấy thể loại đó trên trang chủ thì lướt qua không bấm, thỉnh thoảng chọn không quan tâm.
- Ngày thứ bảy, ghi lại trang chủ lần cuối và so sánh ba lần chụp.
Bạn sẽ thấy rõ tín hiệu xem trọn mạnh đến đâu, và tín hiệu âm làm dịu nhanh hay chậm trên đúng ứng dụng của mình. Kết quả mỗi người khác nhau; chính sự khác nhau đó cho thấy thuật toán cá nhân hoá thật.
Nhờ chatbot AI giúp đọc thói quen của chính mình
Bạn không xem được dữ liệu bên trong thuật toán, nhưng có thể nhờ chatbot giúp diễn giải những gì mình quan sát được. Vài câu lệnh mẫu:
- “Mình ghi lại trang chủ ứng dụng xem phim ba lần trong một tuần [dán danh sách thể loại từng lần, không kèm tên tài khoản]. Hãy chỉ ra thay đổi rõ nhất và đoán những hành vi nào của mình có thể gây ra thay đổi đó.”
- “Mình hay bỏ qua bài hát sau khoảng hai mươi giây khi nghe danh sách phát tự động. Giải thích hành vi này có thể ảnh hưởng thế nào tới các danh sách gợi ý sau, và cách nghe để danh sách đa dạng hơn.”
- “Liệt kê các tín hiệu hành vi mà một hệ thống gợi ý video ngắn thường dùng, xếp theo nhóm tín hiệu dương, âm và ngữ cảnh, giải thích mỗi loại một câu cho người không biết kỹ thuật.”
Câu trả lời của chatbot là suy luận chung, không phải thông tin nội bộ của nền tảng nào. Khi dán dữ liệu quan sát, chỉ giữ thể loại và tên tác phẩm, bỏ thông tin cá nhân như tên tài khoản, ảnh đại diện, tên người thân dùng chung hồ sơ.
Những điều không cần lo quá mức
Biết nhiều về tín hiệu dễ khiến người ta căng thẳng với từng cú bấm. Thực tế không cần như vậy:
- Một lần xem lạc lõng không làm hỏng hồ sơ. Hệ thống nhìn xu hướng, và tín hiệu đơn lẻ sẽ chìm đi nếu không lặp lại.
- Bạn không phải xem hết mọi thứ để “đối xử công bằng” với thuật toán. Dừng một phim dở là quyền của người xem.
- Không cần bấm thích từng bài hát. Nghe nhiều đã là tín hiệu đủ mạnh.
- Bật nhạc nền lúc làm việc không cần lo lệch gu; nếu thấy lệch, tách sang danh sách phát riêng hoặc dùng chế độ nghe phù hợp nếu có.
- Không cần dùng mẹo như để video chạy cả đêm để “đẩy” một chủ đề. Cách đó làm gợi ý nhiễu hơn và tốn dữ liệu mạng.
Mục tiêu khi hiểu tín hiệu không phải là điều khiển thuật toán từng li, mà là biết nên làm gì khi trang chủ lệch quá xa. Phần còn lại, cứ giải trí bình thường.
Câu hỏi thường gặp
Xem phim với tốc độ nhanh hơn có bị tính là không thích không?
Không có thông tin công khai cho thấy tăng tốc độ phát bị coi là tín hiệu âm. Điều thường được đo là bạn có xem hết hay không. Tuy vậy mỗi nền tảng một khác, nên không nên suy diễn quá nhiều từ một hành vi đơn lẻ.
Để tivi chạy khi ngủ quên có làm sai gợi ý không?
Có thể, vì hệ thống ghi nhận như bạn xem trọn nhiều tập. Nhiều nền tảng có hỏi bạn còn xem không sau vài tập liên tiếp, một phần để tránh tín hiệu sai này. Nếu lỡ, vào lịch sử xoá những tập bạn không thật sự xem.
Bỏ qua quảng cáo có ảnh hưởng tới gợi ý nội dung không?
Thường quảng cáo và gợi ý nội dung là hai hệ thống khác nhau, dù có thể dùng chung một phần dữ liệu. Bỏ qua quảng cáo chủ yếu ảnh hưởng tới quảng cáo bạn thấy sau đó, không làm thay đổi đáng kể phim hay nhạc được gợi ý.
Nghe một bài hát nhiều lần trong ngày có làm danh sách gợi ý toàn bài giống vậy không?
Nghe lặp là tín hiệu dương mạnh, nên các bài cùng phong cách, cùng nghệ sĩ dễ xuất hiện nhiều hơn trong danh sách tự động kế tiếp. Nếu muốn đa dạng, xen kẽ nghe thêm vài nghệ sĩ khác hoặc dùng chức năng khám phá của ứng dụng.
Đọc bình luận có được tính là tín hiệu không?
Mở phần bình luận, viết bình luận, bấm thích bình luận thường được ghi nhận là mức độ quan tâm tới nội dung. Với video ngắn và mạng xã hội, tương tác bình luận có thể làm nội dung và chủ đề đó được đề xuất nhiều hơn.
Tín hiệu của mình có ảnh hưởng tới gợi ý cho người khác không?
Có, ở mức gộp. Với lọc cộng tác, hành vi của bạn góp vào bức tranh chung về những ai thích gì, từ đó ảnh hưởng gợi ý cho người có gu tương tự. Dữ liệu cá nhân của bạn không hiện ra cho người khác, nhưng xu hướng của nhóm thì được dùng.