Machine Learning Rahasia Kesuksesan TikTok Revenue: Bagaimana Machine Learning Mendorong Pertumbuhan dan Pendapatan Perusahaan. Apakah Anda pernah bertanya-tanya mengapa video tertentu muncul di For You feed TikTok Anda? Atau bagaimana platform ini bisa begitu cepat menjadi salah satu aplikasi paling populer dan menguntungkan di dunia? Jawabannya terletak pada machine learning (ML) – teknologi cerdas yang memungkinkan TikTok memahami preferensi Anda lebih baik daripada Anda sendiri. Ayo kita selami bagaimana ML merevolusi cara kita menemukan dan berinteraksi dengan konten, sambil mendorong pertumbuhan luar biasa dan pendapatan untuk platform video pendek yang ikonik ini.
Pendiri TikTok, Zhang Yiming, dan tim di balik ByteDance (perusahaan induk TikTok), menghasilkan uang dari machine learning (ML) dengan memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan engagement, mempersonalisasi pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan monetisasi melalui berbagai model bisnis. Machine learning adalah inti dari algoritma TikTok yang memungkinkan platform ini menjadi salah satu aplikasi media sosial paling populer di dunia.
Algoritma Machine Learning dalam TikTok
Berikut adalah cara-cara spesifik bagaimana TikTok menghasilkan uang dengan memanfaatkan machine learning:
1. Optimasi Algoritma Rekomendasi untuk Meningkatkan Engagement
Machine learning adalah fondasi dari For You Page (FYP), fitur utama TikTok yang memberikan rekomendasi video kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka. Algoritma ML menganalisis perilaku pengguna seperti:
- Video yang disukai, dikomentari, atau dibagikan.
- Waktu tonton (berapa lama pengguna menonton video tertentu).
- Interaksi lainnya, seperti klik pada hashtag atau efek.
Algoritma ini terus belajar dari data baru untuk menyempurnakan rekomendasinya. Engagement tinggi yang dihasilkan oleh algoritma ini:
- Menarik lebih banyak pengguna ke platform.
- Meningkatkan waktu yang dihabiskan pengguna di aplikasi.
- Membuat TikTok lebih menarik bagi pengiklan, yang akhirnya membayar untuk iklan.
Menurut (Statista, 2024), pendapatan iklan TikTok mencapai $18 miliar pada tahun 2023, sebagian besar berkat algoritma ML yang membuat pengguna tetap aktif di platform. Dengan memperhatikan metrik keterlibatan yang halus ini, algoritma dapat menangkap apa yang sebenarnya Anda sukai, bahkan jika Anda tidak secara aktif menyukai atau membagikan konten. Hasilnya adalah umpan yang sangat memikat yang menjaga Anda terpaku – dan terus kembali untuk lebih menggulirkan layar.
2. Personalisasi Iklan untuk Meningkatkan Efektivitas
Machine learning digunakan untuk menyediakan iklan yang sangat personal kepada pengguna (Lu, 2024). TikTok menggunakan algoritma ML untuk:
- Menganalisis minat pengguna berdasarkan interaksi mereka dengan konten organik.
- Mengidentifikasi demografi, lokasi, dan bahkan tren musiman yang relevan.
- Menyampaikan iklan yang paling sesuai dengan preferensi pengguna.
Contoh: Jika seorang pengguna sering menonton video tentang produk kecantikan, TikTok akan menampilkan iklan dari merek kosmetik. Ini meningkatkan kemungkinan pengguna berinteraksi dengan iklan tersebut, sehingga meningkatkan pendapatan TikTok dari pengiklan.
Menurut (Wusylko dkk., 2023), personalisasi iklan berbasis ML dapat meningkatkan click-through rate (CTR) hingga 50% lebih tinggi dibandingkan iklan tradisional.
3. Monetisasi Melalui Live Streaming dan Virtual Gifts
Model bisnis TikTok dibangun di atas keterlibatan – semakin lama pengguna menghabiskan waktu di aplikasi, semakin banyak peluang untuk menghasilkan pendapatan melalui iklan, pembelian dalam aplikasi, dan kemitraan merek. Dan ML adalah pendorong utama di balik tingkat retensi dan keterlibatan yang luar biasa dari platform.
Fitur live streaming di TikTok memungkinkan pengguna untuk melakukan siaran langsung dan berinteraksi dengan audiens mereka. Selama live streaming, penonton dapat memberikan virtual gifts (hadiah virtual) kepada pembuat konten. TikTok mengambil persentase dari setiap hadiah virtual yang diberikan.
Bagaimana machine learning berperan dalam hal ini:
- ML memprediksi kapan pengguna cenderung memberikan hadiah berdasarkan pola perilaku mereka.
- ML juga membantu TikTok menampilkan konten live streaming yang paling relevan kepada pengguna tertentu, meningkatkan peluang donasi.
Contoh: Jika seorang pengguna sering mendukung kreator favorit mereka dengan hadiah virtual, TikTok akan menampilkan lebih banyak live streaming dari kreator tersebut.
4. Optimalisasi E-Commerce (TikTok Shop)
Social Commerce: TikTok bereksperimen dengan fitur belanja dalam aplikasi yang memungkinkan pengguna membeli produk yang ditampilkan langsung dalam video. Algoritme ML dapat merekomendasikan item berdasarkan preferensi dan membantu merek menargetkan audiens yang sangat tertarik.
TikTok Shop adalah fitur e-commerce yang memungkinkan pengguna membeli produk langsung dari aplikasi. Machine learning digunakan untuk:
- Rekomendasi Produk : ML menganalisis preferensi pengguna berdasarkan interaksi mereka dengan video dan iklan untuk merekomendasikan produk yang paling relevan.
- Optimasi Penjualan : ML memprediksi produk mana yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pengguna tertentu.
- Deteksi Fraud : ML digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan, seperti transaksi palsu atau penipuan.
TikTok menghasilkan uang dari TikTok Shop melalui:
- Komisi Penjualan : TikTok mengambil persentase dari setiap transaksi.
- Promosi Berbayar : Penjual membayar untuk mempromosikan produk mereka melalui iklan atau hashtag challenges.
Menurut (Liu, 2024), TikTok Shop telah berkembang pesat di pasar seperti Asia Tenggara, dengan pertumbuhan pendapatan yang signifikan dari komisi dan promosi berbayar.
5. Deteksi Konten dan Moderasi Otomatis
Machine learning digunakan untuk memindai dan memoderasi konten secara otomatis. Teknologi ini membantu TikTok menjaga platform tetap aman dan sesuai dengan regulasi global. ML digunakan untuk:
- Mendeteksi konten sensitif, seperti kekerasan, ujaran kebencian, atau pelanggaran hak cipta.
- Memastikan konten yang ditampilkan kepada pengguna sesuai dengan standar komunitas.
Meskipun ini bukan sumber pendapatan langsung, deteksi otomatis berbasis ML membantu TikTok menghindari potensi denda atau sanksi hukum dari regulator, yang dapat merugikan perusahaan secara finansial.
6. Lisensi Teknologi Machine Learning
ByteDance tidak hanya menggunakan machine learning untuk TikTok tetapi juga melisensikan teknologi ini kepada perusahaan lain. Misalnya:
- Algoritma rekomendasi TikTok “For You”: Jantung dari kesuksesan TikTok adalah algoritma rekomendasi For You yang sangat dipersonalisasi. Algoritma ML yang canggih ini menganalisis setiap interaksi Anda dengan aplikasi – video mana yang Anda suka, berapa lama Anda menonton, komentar dan ulasan yang Anda buat – untuk mempelajari minat dan preferensi Anda secara personal. Ini kemudian menggunakan wawasan tersebut untuk menyajikan aliran konten yang tak ada habisnya yang disesuaikan dengan selera unik Anda. Tapi bukan hanya data eksplisit yang dipertimbangkan oleh algoritma. Ia juga memanfaatkan isyarat implisit seperti:
- Apakah Anda menonton video sampai selesai atau menggulir setelah beberapa detik?
- Berapa kali Anda memutar ulang klip?
- Pada titik apa Anda menjeda atau meninggalkan video?
- Teknologi deteksi konten: ML tidak hanya memberdayakan penemuan konten TikTok; Ini juga membantu pembuat konten memaksimalkan jangkauan dan keterlibatan mereka. Melalui analisis teks dan computer vision, algoritma TikTok secara otomatis menandai dan mengkategorikan video berdasarkan faktor-faktor seperti:
- Objek, orang, dan pemandangan yang terdeteksi
- Legenda, tagar, dan teks dalam video
- Audio dan efek yang digunakan
- Filter & Efek Kreatif: Algoritma computer vision yang canggih dapat mengubah filter powered ML menjadi alat narasi yang kuat, memungkinkan pembuat konten memanipulasi adegan secara real-time dan menambahkan efek visual memikat ke video mereka untuk meningkatkan dampaknya.
Ini menciptakan aliran pendapatan tambahan bagi ByteDance, meskipun tidak langsung terkait dengan TikTok.
7. Analitik Data untuk Pengiklan
TikTok memiliki akses ke data besar yang dihasilkan oleh pengguna, termasuk preferensi, perilaku, dan tren konsumsi konten. Machine learning digunakan untuk menganalisis data ini dan menyediakan wawasan berharga kepada pengiklan. Contohnya:
- Consumer Insights : Perusahaan dapat membeli laporan tentang tren konsumen berdasarkan data TikTok.
- Targeted Advertising : TikTok menggunakan ML untuk menawarkan iklan yang lebih tersegmentasi kepada pengiklan.
Ini membuat TikTok menjadi platform yang sangat menarik bagi pengiklan, yang bersedia membayar mahal untuk kampanye iklan yang dipersonalisasi.
8. Ekspansi Layanan Berlangganan
Meskipun masih dalam tahap awal, TikTok sedang menjajaki model berlangganan untuk layanan premium. Machine learning digunakan untuk:
- Mengidentifikasi pengguna yang paling mungkin berlangganan layanan premium.
- Menyediakan rekomendasi konten eksklusif berdasarkan preferensi pengguna.
Contoh: Pengguna dapat membayar untuk menghilangkan iklan, mendapatkan akses ke fitur eksklusif, atau menikmati konten premium. TikTok menggunakan ML untuk memastikan bahwa layanan berlangganan ini relevan dan bernilai bagi pengguna.
Kesimpulan
Pendiri TikTok, Zhang Yiming, dan tim ByteDance menghasilkan uang dari machine learning dengan memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan engagement, mempersonalisasi pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan monetisasi melalui iklan, e-commerce, live streaming, dan analitik data. Machine learning adalah inti dari algoritma TikTok yang membuat platform ini sangat menarik bagi pengguna dan pengiklan, sehingga menghasilkan pendapatan yang signifikan.
Kesuksesan TikTok membuktikan bahwa machine learning adalah salah satu teknologi paling kuat untuk membangun platform digital modern yang adaptif, personal, dan efisien. Dengan pendekatan yang inovatif, TikTok terus menciptakan aliran pendapatan baru melalui penerapan ML.
Daftar Pustaka
- Liu, D. (2024). Content Moderation, Platformised Speech Governance, and Legitimacy: TikTok in South and Southeast Asia. In Companion Publication of the 16th ACM Web Science Conference (pp. 27-31). https://doi.org/10.1145/3630744.3658613
- Lu, Z. (2024). Personalized Marketing and Recommendation Systems on TikTok. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 88, 46-50. https://doi.org/10.54254/2754-1169/88/20240874
- Statista. (2024). TikTok net advertising revenue growth worldwide 2022-2023. Published by Statista Research Department.
- Wusylko, C., Weisberg, L., Opoku, R. A., Abramowitz, B., Williams, J., Xing, W. & Vu, M. (2024). Using machine learning techniques to investigate learner engagement with TikTok media literacy campaigns. Journal of Research on Technology in Education, 56(1), 72-93. https://doi.org/10.1080/15391523.2023.2266518
