Hogyan működik a YouTube algoritmus?
A több mint egymilliárd felhasználóval és milliárd órányi videóval az a tény, hogy a YouTube algoritmusa képes megjeleníteni, amit meg szeretne nézni, amikor meglátogatja a webhelyet, a szoftverfejlesztés bizonyítéka. Szóval, hogyan működik?
A rövid válasz: Senki sem ismeri a részleteket - még a YouTube-ot sem. A YouTube algoritmusa a gépi tanulást javasolja videók bemutatására, ami azt jelenti, hogy nincsenek beállított szabályok, amiket meg tudunk mondani. Emellett a Google nem mondaná el nekünk, mivel ez az embereket kihasználná.
Mit tudunk
Ha gépi tanulási modellt képez, akkor egy csomó bemenetet ad, majd rangsorolja a javasolt kimeneteket a megfelelő jogukra.
Itt van egy nagyon túlzottan egyszerűsített példa. Mondja, hogy egy AI-t szeretne kiképezni, hogy elmondja a különbséget a macskák és a kutyák képei között. Lényegében, egy AI-nek egy csomó képet adhatna macskákról és kutyákról, kezdje el választani, majd pontosan, ha helyesen válaszol. Minél jobban lesz helyes, annál jobb választás. Az eredmény egy olyan gép, amely képes macskákat és kutyákat azonosítani. Ez a képzés olyan metrikát használ, amellyel az eredményeket megítélik; a mi esetünkben a macska-mérő, vagy a kép százaléka valóban macska.
A YouTube által használt metrika a nézési idő-mennyi ideig maradnak a felhasználók a videón. Ez azért van értelme, mert a YouTube nem akarja, hogy az emberek átugorjanak nézni a videókat, mivel ez több munkát végez a végükön, és kevesebb időt vesz igénybe.
Sokkal árnyaltabb, mint „mennyi ideig figyelte a videót”. Az algoritmus számos különböző tényezőt vesz figyelembe, és ennek megfelelően rangsorolja őket: a néző megtartása, a kattintások megjelenése, a néző elkötelezettsége, és néhány más a színfalak mögött, amelyeket soha nem látunk. Ezután a YouTube ezeket a tényezőket a profiljához igazítja, hogy javasoljon olyan videókat, amelyekre nagyobb valószínűséggel kattint.
Mit kell tennünk innen
Ha Ön egy törekvő YouTuber, a két fő dolog, amellyel dolgozhatsz, az átlagos megtekintési időtartam maximalizálása, és az átkattintási arány maximalizálása. Vegyük a következő fejjel lefelé tett piramisot.
A YouTube javasolja a videót egy csomó embernek, a kezdőképernyőn és a javasolt lapon. A számlámon közel 750 ezer megjelenésem van. Ez elég jónak tűnik, de az emberek csak töredéke kattint a videójára. Ezt a frakciót az átkattintási aránynak nevezik, és ez százalékban mérhető (a példámban látható, hogy 4,0% -os átkattintási arányom van). A Nézetek ábrán látható az emberek tényleges száma.
Miután valaki rákattint a videóra, a YouTube azt méri, hogy mennyi időt töltöttek a videók megtekintésével.
Láthatja, hogy a YouTube-alkotók miért használják a clickbait-címeket és a bélyegképeket (hogy megkapják ezeket a kattintásokat) és hosszú, húzott videókat (akár a retenciós időig). Ezek a két YouTube-alkotó két nagyon bosszantó tulajdonsága, de hé, hibáztatjuk az algoritmust.
Egy esettanulmány
Vessünk egy pillantást két nagy csatornára, amelyek különböző megközelítéseket alkalmaznak az algoritmus kezelésére. Az első a Primitive Technology, egy olyan fickó által vezetett csatorna, aki a pusztába megy, és eszközöket nem épít. Az összes videója nagyon hosszú, de tartsa a megfelelő szintű elkötelezettséget ezen a hosszúságon - egészen egy olyan eredményként, mert nincs elbeszélés. Ez a tény azt jelenti, hogy valószínűleg nagyon magas átlagos nézetideje van, ami jó az algoritmus szemében.
Mivel havonta csak egy videót készít, meglepő, hogy több mint 8 millió előfizetője van. Ez valószínűleg azért van, mert a videók közötti hosszú idő egy új érzés érzését eredményezi, amikor a következő csepp. Videói ikonikusak, és amikor előfordulnak a feedemben, szinte mindig rájuk kattintok. Azt hiszem, mások ugyanúgy érzik magukat, így valószínűleg magas átkattintási aránya is van.
A második csatorna kissé scummier megközelítést alkalmaz. A BCC Trolling, a Fortnite „Funny Moments” csatornája, a népszerű streamerekről készít felvételeket és szerkeszti azokat a napi videókba. Az elmúlt évben elsajátították az algoritmust és 7,3 millió előfizetőt vettek fel. Ahhoz, hogy maximalizálják az órát, a videofelvétel közepén helyezték el a videó címcímeit, és arra kényszerítik az embereket, hogy egy ideig figyeljék, mielőtt eljöttek a klipre, amire rákattintottak, és lényegében „rögzítették” őket a videóra. Emiatt az órájuk magasabb.
Ők is kiválóak a clickbait bélyegképeken és címeken, és * NEW * -ot helyeznek el sok videofelvételben, és mindig színes bélyegképekkel, amelyek általában egyedi, és gyakran nagyon félrevezetőek. De nem nyilvánvaló, hogy rákattintanak; a videók a címben kerülnek átadásra, de csak kattanni kell ahhoz, hogy az emberek kattintsanak.
Ez a fő dolog, amit el kell távolítani a BCC-től: ha rákattintasz a bélyegképeire, akkor finoman csinálja. Egyenesen a címben rejlik abban, hogy az emberek gyakran dühösek, és ellentétes hatással lehetnek.
Akárhogy is, meg kell találnia, hogy mi működik az Ön számára, és használja ezt az előnyeire. Tartsa szem előtt az órát és az átkattintási arányokat, de tartsa be a formátumát, és ne hagyja, hogy az algoritmus diktálja a tartalmát.
