Nếu TikTok là nền tảng đưa video ngắn trở thành xu hướng toàn cầu, thì Instagram Reels là câu trả lời của Meta trước làn sóng đó.
Chỉ sau vài phút sử dụng, cả hai nền tảng đều có khả năng đề xuất những video khiến người dùng khó rời mắt.
Điều này khiến nhiều người đặt câu hỏi:
Instagram Reels có sử dụng thuật toán giống TikTok không?
Câu trả lời là:
Có, nhưng không hoàn toàn.
Cả hai đều sử dụng Machine Learning và Recommendation System, nhưng dữ liệu đầu vào và cách đánh giá nội dung lại có những điểm khác biệt đáng chú ý.
Điểm giống nhau
Cả TikTok và Instagram Reels đều có chung mục tiêu:
Hiển thị video mà bạn có nhiều khả năng xem tiếp nhất.
Để làm được điều đó, Machine Learning liên tục phân tích:
- Thời gian xem (Watch Time).
- Tỷ lệ xem hết video.
- Lượt thích.
- Bình luận.
- Chia sẻ.
- Lưu video.
- Theo dõi tài khoản sau khi xem.
Những tín hiệu này giúp hệ thống dự đoán mức độ quan tâm của từng người dùng đối với từng video.
Nhưng Instagram có một lợi thế khác
TikTok gần như bắt đầu từ con số 0.
Instagram thì không.
Meta đã sở hữu rất nhiều dữ liệu từ trước.
Ví dụ:
- Những tài khoản bạn theo dõi.
- Những bài viết bạn thích.
- Người bạn thường nhắn tin.
- Story bạn xem.
- Trang bạn thường ghé thăm.
- Chủ đề bạn tương tác trong nhiều năm.
Điều này giúp Instagram hiểu người dùng ngay từ khi họ bắt đầu xem Reels.
Machine Learning không cần học lại từ đầu.
TikTok học nhanh hơn
TikTok lại có một lợi thế khác.
Thuật toán của TikTok phụ thuộc rất mạnh vào hành vi hiện tại.
Ví dụ:
Bạn vừa bắt đầu xem nhiều video về AI.
Chỉ sau vài phút, trang For You đã thay đổi đáng kể.
TikTok phản ứng rất nhanh với những thay đổi trong sở thích.
Đó là lý do nhiều người cảm thấy TikTok “đọc vị” mình nhanh hơn.
Instagram hiểu mối quan hệ xã hội
Một điểm khác biệt lớn nằm ở hệ sinh thái.
Instagram không chỉ biết bạn thích nội dung gì.
Nó còn biết:
- Bạn thân với ai.
- Bạn thường tương tác với tài khoản nào.
- Bạn hay xem Story của ai.
- Bạn bình luận dưới bài viết nào.
Những tín hiệu này giúp Reels ưu tiên nhiều hơn các nội dung từ:
- Bạn bè.
- Người theo dõi.
- Nhà sáng tạo mà bạn đã tương tác trước đó.
TikTok ít phụ thuộc vào các mối quan hệ xã hội hơn.
Recommendation của hai nền tảng
Có thể hình dung như sau:
TikTok
Hành vi hiện tại
+
Watch Time
+
Completion Rate
↓
RecommendationTikTok ưu tiên:
Điều bạn muốn xem ngay lúc này.
Instagram Reels
Lịch sử sử dụng Instagram
+
Quan hệ xã hội
+
Hành vi trên Reels
↓
RecommendationInstagram ưu tiên:
Điều phù hợp với cả sở thích và mạng lưới kết nối của bạn.
Vì sao cùng một video nhưng kết quả khác nhau?
Một video có thể đạt hàng triệu lượt xem trên TikTok nhưng lại không nổi bật trên Reels.
Ngược lại, có những nhà sáng tạo phát triển rất mạnh trên Instagram nhưng không thành công trên TikTok.
Nguyên nhân là vì:
Hai nền tảng sử dụng Recommendation System khác nhau.
Machine Learning đánh giá giá trị của nội dung dựa trên những tín hiệu khác nhau.
Do đó, cùng một video có thể nhận hai mức phân phối hoàn toàn khác nhau.
Mục tiêu cuối cùng vẫn giống nhau
Dù cách triển khai khác nhau, cả TikTok và Instagram đều hướng đến một mục tiêu chung:
- Giữ chân người dùng lâu hơn.
- Đề xuất đúng nội dung.
- Tăng mức độ tương tác.
- Giúp nhà sáng tạo tiếp cận đúng đối tượng.
Machine Learning chính là công nghệ đứng sau toàn bộ quá trình đó.
Kết luận
Instagram Reels và TikTok đều sử dụng Machine Learning để xây dựng hệ thống Recommendation mạnh mẽ.
Tuy nhiên:
- TikTok nổi bật nhờ khả năng phản ứng rất nhanh với hành vi mới của người dùng.
- Instagram Reels tận dụng lợi thế từ hệ sinh thái Meta và dữ liệu về các mối quan hệ xã hội.
Hiểu được sự khác biệt này giúp chúng ta thấy rằng Recommendation System không chỉ là “đề xuất nội dung”, mà còn là nghệ thuật kết hợp giữa dữ liệu, hành vi và ngữ cảnh của từng người dùng.
Tham khảo:
Meta Engineering: https://engineering.fb.com/
Tác giả: Bùi Đình Tuyển – Data Analyst tại MCNA Technology School
📞 Hotline: 0939.866.825 (Mr. Minh Khang)
🌐 Website: mcna.vn
📍 Hà Nội: 30 Trung Liệt, Đống Đa | Liền kề 44B TT2 Văn Quán, Hà Đông
📍 TP.HCM: 50B Phan Tây Hồ, Cầu Kiệu
