Douyin の推奨ストリームが「ひっくり返り」、全員から苦情が寄せられました。カスタマーサービス: 調査を急いでいます

要約:

9 月 1 日、Douyin のレコメンデーション サービスで大規模な異常が発生しました。多くのユーザーから、ホームページ上のおすすめフローが個人の興味から大きく逸脱しており、AIの短編ドラマ、ヘルスケア、子育て、映画解説など、自分の好みとは関係のないコンテンツが集中的に押し出されており、あたかも「中高年のチャンネルに嵌り込んだ」かのように報告されている。ユーザーをさらに混乱させるのは、ビデオを繰り返し長押しして「興味なし」をクリックしても、同様の低品質コンテンツが繰り返し表示されることです。一部のユーザーは、空の人気リストや読み込みの遅延など、基本的な機能異常に遭遇することさえあります。

「Douyin の推奨は醜い」「Douyin が中高年向けのチャンネルに誤って入った」などの関連ワードが Weibo ですぐにホット検索になり、白熱した議論が巻き起こりました。これに対し、DouyinカスタマーサービスはPear Videoに対し、ユーザーからのフィードバックを受けており、プラットフォームはそれを非常に重視しており、現在この問題を緊急に調査していると回答した。具体的な理由については、気長にお待ちください。ユーザーはアプリを再起動して回復を試みることができます。

Douyin カスタマー サービスの対応 画像出典: Li Video

ソーシャル メディア上の多くのユーザーからのフィードバックによると、このレコメンデーションの異常は 8 月 31 日の夜に初めて発生し、今朝まで完全に回復していませんでした。影響を受けたユーザーに共通して感じられているのは、「いいね！」、視聴記録、興味タグに基づく毎日のパーソナライズされた推奨フローが突然記憶を失い、大量の均質で低品質の汎エンターテイメント コンテンツに置き換わったということです。

ある若いユーザーは、普段はテクノロジー、金融、デジタル コンテンツに注目しているが、一晩で見たのはヘルスケア、中高年の感情的な引用、AI が生成した短いドラマだけだったと不満を述べました。 「お父さんが私の携帯電話を取り上げたような気がします。」一部のユーザーは、推奨ストリームがランダムに配信されているようで、受信したコンテンツは自分の興味とほとんど相関がないと報告しました。同じ動画を連続で押し続けるケースもありました。

今回ユーザーから苦情が寄せられたAIショートドラマコンテンツは、現在のショートビデオプラットフォームで最も急速に成長しているコンテンツカテゴリの1つです。データによると、今年上半期の国内のAI短編ドラマユーザーは6億人を超え、Douyinネイティブの新作AIドラマと漫画の数は22万1900本に達し、累計再生量は5157億3800万回に達した。同時に、多くの粗悪な AI 短編ドラマが露出を得るためにプラットフォームのトラフィック分散に依存しています。推奨アルゴリズムが逸脱すると、この種のコンテンツは簡単にユーザーの視界に溢れてしまいます。

今年 6 月 15 日、Douyin は AI ビデオのトラフィック分配ルールを調整し、準拠した AI コンテンツ用の専用トラフィック プールを確立し、AI トレースの明示的なラベル付けに優れた仕事をしたクリエイターに追加の自然トラフィックを許可し、テンプレートをバッチで適用した低品質の AI ビデオのフローを制限しました。しかし、明らかに統治のスピードが供給の拡大に追いついていませんでした。

Douyin のような国家レベルのアプリケーションの場合、推奨アルゴリズムの短期間の局所的な異常であっても、数千万人のユーザーのエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 QuestMobileが発表した「2026年上半期の中国モバイルインターネットの強みと価値リスト」によると、DouyinのメインAPPの月間アクティブユーザー数は10億2,900万人に達し、国内のスーパーアプリケーションとしてはWeChatに次いで2番目の月間アクティブユーザー数10億人に達した。 1 日のアクティブ ユーザー数は約 8 億 3,000 万人、1 日の平均使用時間はほぼ 2 時間、1 日の平均ビデオ再生回数は 200 億回以上です。

膨大な数のユーザーを前に、Douyin のレコメンデーション アルゴリズムを局所的に調整すると、連鎖反応が引き起こされる可能性があります。 Douyin の安全性とトラスト センターが開示したアルゴリズム原則によると、推奨システムの中核となるロジックは、完了、いいね、コメント、コレクション、共有、「興味がない」などの肯定的なシグナルと否定的なシグナルを含むユーザーの行動フィードバックを包括的に予測し、最も高いフィードバック値を持つ動画を一致するユーザーにプッシュすることです。プロセス全体には、行動確率の予測、価値モデルの評価、分単位のリアルタイム フィードバックなどの複数のリンクが含まれます。

2025 年末、Douyin は、以前のシングルタワー コンテンツ モデルから「クリエイター プラス コンテンツ」のデュアルタワー モデルへの、レコメンデーション システムの近年最大のアップグレードを完了しました。このシステムは、単一のコンテンツの品質を判断するだけでなく、オリジナリティ率、ファン滞在時間、インタラクションの深さ、コンテンツ品質記録、ファン復帰率などの多面を含む、クリエイターの総合的な重みを評価します。このような複雑なシステムの日常運用では、モデルの更新、パラメータの調整、サーバー クラスターの障害などにより、一部のユーザーの推奨フローが逸脱する可能性があります。