Kaip veikia „YouTube“ algoritmas?

Su daugiau nei milijardu naudotojų ir milijardų valandų vaizdo, tai, kad „YouTube“ algoritmas sugeba pateikti tai, ko norite žiūrėti, kai lankotės svetainėje, yra programinės įrangos testavimo įrodymas. Taigi, kaip tai veikia?

Trumpas atsakymas: niekas nežino detalių - net „YouTube“. „YouTube“ algoritmas naudoja kompiuterio mokymąsi pasiūlyti vaizdo įrašus, o tai reiškia, kad nėra jokių nustatytų taisyklių, kurias galėtume jums pasakyti. Be to, „Google“ vis tiek nesakys mums, nes tai leistų žmonėms juos išnaudoti.

Ką mes žinome

Kai treniruojate mašinų mokymosi modelį, jūs suteikiate jam daugybę įvesties krūvos ir tuomet nurodote siūlomus rezultatus, kaip jie yra teisingi.

Štai labai supaprastintas pavyzdys. Pasakykite, kad norėjote mokyti AI ir papasakoti skirtumą tarp kačių ir šunų nuotraukų. Iš esmės, jūs suteiktumėte AI katės ir šunų nuotraukų krūvą, pradėtumėte rinktis, ir tada suraskite ją teisingai, jei atsakyta teisingai. Kuo daugiau ji tampa teisinga, tuo geriau ji pasirenka. Rezultatas - tai mašina, galinti identifikuoti katę ir šunis. Šis mokymas naudoja metriką, pagal kurią vertinami rezultatai; mūsų atveju, katė-o-metras, arba koks procentas vaizdo iš tiesų yra katė.

Naudojama „YouTube“ metrika žiūrėti laiką-kiek laiko naudotojai pasilieka vaizdo įraše. Tai yra prasminga, nes „YouTube“ nenori, kad žmonės praleidžiasi ieškodami vaizdo įrašų, kuriuos žiūri, nes tai daugiau darbo jų pabaigoje ir mažiau laiko praleidžia žiūrėti.

Vis dėlto tai yra daug labiau niuansų nei „kiek laiko žiūrėjote vaizdo įrašą“. Algoritme atsižvelgiama į daugelį skirtingų veiksnių ir atitinkamai juos išdėstoma: žiūrovo išlaikymas, paspaudimų paspaudimai, žiūrovo įsitraukimas ir kai kurie kiti užkulisiuose, kuriuos mes niekada nematome. Tada „YouTube“ pritaikys šiuos veiksnius prie jūsų profilio, kad jis galėtų pasiūlyti vaizdo įrašus, kuriuos galite greičiau paspausti.

Ką išeiti iš šio

Jei esate siekiantis „YouTuber“, du pagrindiniai dalykai, kuriuos reikia dirbti, yra maksimalus vidutinės peržiūros trukmės padidinimas ir maksimalus paspaudimų rodiklio padidinimas. Paimkite šią apverstą piramidę.

„YouTube“ siūlo jūsų vaizdo įrašą daugeliui žmonių, pagrindiniame ekrane ir siūlomame skirtuke. Mano paskyroje turiu beveik 750 tūkst. Įspūdžių. Tai atrodo gana gera, tačiau tik dalis tų žmonių spustelėja jūsų vaizdo įrašą. Ši dalis vadinama paspaudimų rodikliu, ir ji matuojama kaip procentas (mano pavyzdyje galite matyti, kad turiu 4,0% paspaudimų rodiklį). Vaizdo rodinyje rodomas tikrasis paspaudusių žmonių skaičius.

Kai kas nors spustelės vaizdo įrašą, „YouTube“ tada matuoja laiką, kurį žmonės praleido žiūrėdami vaizdo įrašus.

Galite pamatyti, kodėl tiek daug „YouTube“ kūrėjų naudoja paspaudimų pavadinimus ir miniatiūras (norėdami gauti šiuos paspaudimus) ir ilgus, ištrauktus vaizdo įrašus (iki išlaikymo laiko). Tai yra du labai erzinantys daugelio „YouTube“ kūrėjų bruožai, bet ne, kaltinkite algoritmą.

Atvejo analizė

Pažvelkime į du didelius kanalus, kurie naudoja skirtingus požiūrius į algoritmą. Pirmasis yra „Primitive Technology“ - kanalas, kurį valdo vaikinas, einantis į dykumą ir kurdamas daiktus be įrankių. Visi jo vaizdo įrašai yra labai ilgi, tačiau išlaikyti gerą įsitraukimo lygį per šį ilgį - gana pasiekimą, nes nėra pasakojimo. Šis faktas reiškia, kad jis tikriausiai turi labai didelę vidutinę peržiūros trukmę, kuri yra gera algoritmo akyse.

Kadangi jis daro tik vieną vaizdo įrašą per mėnesį, tai stebina, kad jis turi daugiau nei 8 milijonus abonentų. Tikriausiai taip yra todėl, kad ilgas laikas tarp vaizdo įrašų sukuria kažką naujo, kai ateina vienas. Jo vaizdo įrašai yra ikoniniai, ir kai jie pasirodo mano pašaruose, beveik visada juos spusteliu. Manau, kiti jaučiasi tokiu pačiu būdu, todėl jis taip pat turi didelį paspaudimų rodiklį.

Antrasis kanalas laikosi šiek tiek skummierinio požiūrio. „BCC Trolling“, „Fortnite“ „Funny Moments“ kanalas, įrašo populiarių srautų klipus ir redaguoja juos į kasdienius vaizdo įrašus. Per pastaruosius metus jie įsisavino algoritmą ir nušovė iki 7,3 mln. Abonentų. Norėdami maksimaliai stebėti žiūrėjimo laiką, vaizdo įrašo pavadinimo klipas kažkur įdėjo į vaizdo įrašo vidurį, verčiant žmones žiūrėti, kol jis ateis į klipą, kurį jie spustelėjo, ir iš esmės juos „užsikabinęs“ vaizdo įraše. Dėl to jų stebėjimo laikas yra didesnis.

Jie taip pat puikiai tinka „clickbait“ miniatiūroms ir pavadinimams, išleidžiant * NEW * visuose daugelio vaizdo įrašų dangteliuose ir visada su spalvingomis miniatiūromis, kurios paprastai yra pagamintos pagal užsakymą ir dažnai yra labai klaidinančios. Bet jie nėra akivaizdūs paspaudimai; vaizdo įrašai pateikiami ant pavadinimo, tačiau tai tiesiog paspaudžia, kad žmonės spustelėtų.

Tai yra pagrindinis dalykas, kurį reikia atimti iš BCC: jei ketinate spustelėti savo miniatiūras, tai atlikite subtiliai. Tiksliai atsidūrus antraštėje dažnai žmonės bus pikti ir gali turėti priešingą poveikį.

Bet kokiu atveju, turėtumėte rasti tai, kas jums tinka, ir naudokite jį naudai. Laikykitės stebėjimo laiko ir paspaudimų rodiklių, nepamirškite eiti į priekį, tačiau laikykitės savo formato ir neleiskite algoritmui diktuoti turinio.