Em meio a pressões regulatórias e disputas geopolíticas, o algoritmo do TikTok virou peça central, com ByteDance, Oracle e investidores dos Estados Unidos negociando controle, acesso e governança
O algoritmo do TikTok é visto como a joia da coroa da plataforma, ele impulsiona a personalização que mantém usuários engajados por horas e sustenta a receita global do app.
Nos EUA, um novo desenho empresarial busca separar a tecnologia sensível do restante do negócio, reduzindo tensões políticas e riscos de banimento.
A incerteza sobre quem controla o algoritmo do TikTok ainda persiste, algo que alimenta debates sobre dados, segurança e competição, conforme informou a Reuters.
O que está em jogo no controle do algoritmo
A chinesa ByteDance, controladora do app, assinou acordos vinculantes para criar uma joint venture que entregará o controle das operações do TikTok nos EUA a investidores norte-americanos e globais, incluindo a Oracle.
O acordo é visto como avanço para evitar uma proibição do app nos EUA e aliviar tensões entre Washington e Pequim, mas o destino do algoritmo do TikTok segue pouco claro.
Rush Doshi, ex-integrante do Conselho de Segurança Nacional dos EUA, disse no X que “não está claro se o algoritmo foi transferido, licenciado ou ainda pertence e é controlado por Pequim, com a Oracle apenas fornecendo ‘monitoramento’”.
Segundo fontes ouvidas pela Reuters, a ByteDance manteria a propriedade das operações comerciais nos EUA, enquanto a joint venture ficaria com dados, conteúdo e o algoritmo do TikTok.
A estrutura prevê que o TikTok nos EUA, controlado pela ByteDance, siga como gerador de receita, e a nova joint venture receba parte dessa receita por serviços de tecnologia e dados.
Pequim ainda não se posicionou sobre o novo arranjo, e alterações nas regras de exportação da China, feitas em 2020, exigem aprovação para exportar algoritmos e códigos-fonte, o que adiciona complexidade.
Por que o algoritmo do TikTok é tão eficaz
O algoritmo do TikTok prioriza sinais de interesse do usuário, e não o chamado gráfico social, como em plataformas que dependem de rede de amigos e seguidores para recomendar conteúdo.
Isso significa que cada toque, pausa, repetição e compartilhamento alimenta um modelo que aprende o que prenderá sua atenção, criando um feed hiperpersonalizado na aba Para Você.
O formato de vídeo curto torna o sistema mais dinâmico, permitindo identificar mudanças sutis nas preferências ao longo do dia, algo muito mais difícil em ambientes dominados por textos e fotos.
Executivos do TikTok destacam que o produto nasceu mobile-first, o que garantiu uma experiência fluida em telas pequenas e acelerou a coleta de sinais de comportamento no uso diário do app.
Essa abordagem ajudou o algoritmo do TikTok a antecipar tendências, identificar nichos e oferecer conteúdos altamente relevantes, mesmo para contas novas, com pouca ou nenhuma rede social construída.
O pioneirismo em vídeo curto também contou, o Instagram só lançou o Reels em 2020, e o YouTube, o Shorts em 2021, ficando atrás em experiência de dados e em ciclos de produto específicos para essa linguagem.
Com mais tempo de aprendizado, o algoritmo do TikTok refinou o equilíbrio entre exploração e precisão, mantendo o feed sempre fresco, sem perder relevância para cada perfil.
O que as pesquisas revelam sobre recomendações e exploração
O TikTok afirma que não mostra apenas o que você já gosta, ele também recomenda conteúdos fora da sua zona de interesse para ampliar repertório e testar preferências.
Um estudo de pesquisadores dos EUA e da Alemanha, citado pela Reuters, analisou dados de 347 usuários e cinco bots e concluiu que o algoritmo do TikTok “explora os interesses do usuário em 30% a 50% dos vídeos de recomendação”.
Os autores escreveram ainda que “essa descoberta indica que o algoritmo do TikTok opta por recomendar um grande número de vídeos de exploração em uma tentativa de inferir melhor os interesses do usuário ou maximizar a retenção do usuário”.
Essa exploração intencional é chave para manter a curva de descoberta ativa, ela faz o sistema aprender continuamente, atualizar clusters de interesse e evitar que o feed fique repetitivo.
Ao mesmo tempo, a personalização fina reduz o atrito, cada recomendação busca otimizar a chance de retenção, o que ajuda a explicar a alta média de tempo gasto por sessão.
Na prática, o algoritmo do TikTok combina sinais explícitos, como curtidas, com sinais implícitos, como tempo de visualização, e testa hipóteses com vídeos de nichos adjacentes.
Quando a resposta é positiva, mais conteúdos similares entram no seu fluxo, quando é negativa, o sistema recua e tenta outras rotas, ajustando o mapa de interesses em ciclos curtos.
É um mecanismo que evolui em tempo quase real, já que cada vídeo tem poucos segundos, multiplicando o volume de interações úteis para calibrar o modelo de recomendação.
Governança de dados, Oracle e a disputa pela confiança
No novo arranjo desenhado, a Oracle aparece como parceira de infraestrutura e monitoramento, com acesso aos sistemas que tratam dados de usuários dos EUA e ao algoritmo do TikTok.
Fontes consultadas pela Reuters indicam que a joint venture operará como suporte à entidade norte-americana, cuidando de dados e tecnologia, enquanto a ByteDance separa áreas comerciais, como e-commerce e publicidade.
Esse desenho tenta responder a críticas sobre segurança e soberania de dados, ao mesmo tempo em que preserva valor do ativo tecnológico central, o algoritmo do TikTok.
A dúvida apontada por Rush Doshi, se há transferência, licença ou um modelo de monitoramento, mostra que o debate sobre controle efetivo ainda está aberto.
As mudanças de 2020 na legislação chinesa, que exigem aprovação para exportação de algoritmos e códigos-fonte, criam uma camada adicional de autorização, com impacto direto no cronograma do acordo.
Para o mercado, a questão prática é como a governança será auditada, quem terá poder de veto técnico e como incidentes de segurança serão tratados de forma transparente.
Sem clareza, a percepção de risco regulatório persiste, o que pode afetar parcerias comerciais, publicidade e planos de crescimento do ecossistema do TikTok nos EUA.
Impactos competitivos e o que observar a seguir
Se a joint venture realmente assumir o controle operacional de dados e do algoritmo do TikTok nos EUA, concorrentes vão acompanhar de perto como isso afeta velocidade de inovação.
Qualquer atrito técnico pode reduzir a cadência de testes A B, que é essencial para manter o feed relevante e o engajamento em alta em ciclos semanais.
O Instagram e o YouTube continuam investindo em seus formatos, mas seguem atrás em maturidade de dados específicos para vídeo curto, acumulados pelo TikTok ao longo de anos.
Ao fortalecer a governança local, o TikTok busca reduzir incertezas para marcas e criadores, preservando o coração do negócio, o algoritmo do TikTok, que define quem vê o quê, e por quanto tempo.
Para usuários, a promessa é manter a experiência fluida, com recomendações precisas e exploração constante, sem que mudanças de bastidores prejudiquem a personalização.
Para reguladores, o foco está em garantias verificáveis, incluindo quem acessa dados, como são armazenados e como decisões do algoritmo do TikTok podem ser auditadas.
Enquanto isso, o papel da Oracle como guardiã técnica será observado, especialmente se o monitoramento descrito se traduzir em controle efetivo e mensurável sobre processos críticos.
No curto prazo, o roteiro depende da posição de Pequim, que ainda não foi anunciada, e do detalhamento contratual que definirá a governança do algoritmo do TikTok nos EUA.
Em qualquer cenário, o valor estratégico do motor de recomendação segue intocado, porque é ele que transforma sinais mínimos de interesse em horas de atenção e receita recorrente.
Com uma base massiva de dados e ciclos rápidos de teste, o algoritmo do TikTok continua sendo referência global em personalização, e a disputa por seu controle, um capítulo central da internet atual.
