Алгоритмы YouTube: как попасть в рекомендации

Категории

Vladyslav Goncharenko

11 июня | 2021

Vladyslav Goncharenko

11 июня | 2021

Если видео попадает в раздел «Рекомендованное» на YouTube, то видеохостинг начинает его продвигать самостоятельно. Ролик показывается людям, которые искали или уже просмотрели видео схожей тематики.

Теперь остается узнать, как попасть в рекомендации Ютуб, и что для этого нужно.

Алгоритмы YouTube: как работает видеохостинг

Попасть в раздел «Рекомендованное» стремятся блогеры, авторы образовательных, развлекательных и новостных платформ.

Сделать это легче, если знаешь, как работают алгоритмы YouTube и «подгоняешь» под них контент.  Среди главных показателей, на которые ориентируется платформа при формировании раздела «Рекомендованное» — поведенческие факторы. Система учитывает:

• Ролики с конкретного канала, который вы посещали в течение 24-48 часов;
• Видео, похожие на те, что вы смотрели за последнюю неделю или месяц. Их подбирают по ключевым словам, указанным в описании, тегах, комментариях;
• Тематику роликов, недосмотренных до конца.

Как же сделать так, чтобы видео попало в поле зрения пользователей видеохостинга.

Для этого нужно:

• Увеличить количество подписчиков и просмотров: алгоритмы Ютуба 2021 учитывают этот показатель. Но учтите, что больший вес имеют видео с органическим приростом, на которое перешли пользователи, поскольку им интересна тема или мнение автора канала.
• Добиться, чтобы на вас подписалось, как можно больше людей можно только одним способом – созданием контента, интересного вашей целевой аудитории. Для этого нужно провести маркетинговое исследование ЦА (целевой аудитории), выбрать подходящий tone of voice и формат подачи информации.
• Удерживать внимание аудитории: чем больше людей досмотрит видео до конца, тем выше шансы, что оно попадет в раздел «Рекомендованное».

• Увеличить глубину просмотра внимание можно разными способами – от захватывающей истории с раскрытием интриги в конце ролика до обсуждения провокационной темы. У каждого автора – свои методы и «фишки».

Как улучшить позиции видео на YouTube: действенные способы

А как попасть в рекомендации YouTube, если у тебя активная аудитория, но мало подписчиков?

Первое, что нужно пересмотреть – ключевые слова: в заголовке, описании, тегах к видео.

Они должны соответствовать тематике канала и видео. По «ключевикам» пользователи находят контент на Ютубе. Составить семантическое ядро можно при помощи сервисов Wordstat, «Букварис», Google Keyword Planner. Достаточно вписать главную тему канала или видео, и получить список ключевых слов и фраз, которые можно использовать для продвижения.

Второе – искать горячие темы для обсуждения, т.е. те темы, которые интересуют весь мир. Как правило, именно о громких событиях всегда хочется знать чуть больше.

Третье – смотрите аналитику каждого видео, и снимайте ролики на темы, которые вызывали наибольший интерес подписчиков.

Вместе мы разобрались, как работают алгоритмы YouTube, и теперь остается их реализовать и следить за результатами продвижения на YouTube.

• #YouTube

Подписаться

Блог

Vacancy

Подписаться

Блог

Vacancy

Получить спецпредложение

Некорректно введен Email

Пожалуйста, заполните поля отмеченные

UP

Как работают рекомендации YouTube? — AndroidInsider.

ru

Есть ли среди читателей те, кто не посещает YouTube хотя бы один раз в день? Сервис уже стал неотъемлемой частью нашей с вами жизни. Сложно представить, что для просмотра видеороликов мы будем использовать что-то другое. YouTube предлагает огромную базу контента. Всего сервис насчитывает 1,9 млрд активных пользователей каждый месяц. По статистике 79% пользователей Интернета имеют аккаунт на YouTube. Так как же Google удается поддерживать работу такого огромного продукта? В этом материале мы рассмотрим принцип работы алгоритма предложений YouTube, и он интересен, поверьте.

Рекомендации YouTube умнее, чем вам кажется

Основываться данный материал будет на официальной публикации Google, в которой объясняется принцип работы алгоритмов рекомендаций YouTube на основе нейросетей. Почему же я решил изучить данный вопрос? Дело в том, что не так давно перед сном я решил включить звуки водопада (белый шум), чтобы быстрее уснуть. На следующий вечер в то же время я заметил, что на самом первом месте в рекомендациях располагалось то самое видео. Я опять включил его. На третий день в то же время это видео опять было на той же самой первой позиции. И это при том, что в любое другое время YouTube мне рекомендует совсем другие видеоролики.

И тут я окончательно понял, что алгоритмы YouTube работают куда сложнее, чем нам кажется. Как минимум, они способны адаптироваться под ваши предпочтения в различное время суток. Тогда же я решил изучить, как работают алгоритмы YouTube и наткнулся на интересную информацию, которой готов поделиться с читателями.

Перед разработчиками YouTube при разработке алгоритма стояло несколько проблем:

• Огромное количество видеороликов в различной тематике, что усложняет оптимальный подбор в рекомендациях
• Высокая динамика сервиса. Каждый час на YouTube загружаются сотни-тысячи часов видеороликов. Необходимо, чтобы система рекомендаций была гибкой и динамичной
• Непостоянность интересов зрителей
• Оптимизация ресурсов на подбор рекомендаций, так как работа алгоритмов подбора — сложный процесс, требующий немало мощностей

Архитектура рекомендательной системы YouTube

Алгоритм работы рекомендаций YouTube

На вход в систему подаются миллионы видеороликов, а на выходе она предлагает те самые десятки видео, которые попадают пользователю на экран во вкладке «Рекомендации».

Система состоит из двух сверточных нейронных сетей: «candidate generation» и «ranking» (ранжирование). Первая сеть из миллионов видео отбирает сотни наиболее подходящих, вторая нейросеть ранжирует полученную подборку от наиболее до менее интересных пользователю. При составлении выборки система учитывает всю историю пользователя и контекст. Под контекстом понимается, например, время суток, возраст, пол, географическое положение. Также в момент создания выборки происходит A/B тестирование, когда ради эксперимента пользователю показывают различные выборки, если какая-либо из выборок оказывается более просматриваемой, система самообучается и адаптируется под данную выборку.

При оценке выборки учитывается не только время просмотра но и CTR (click through rate) — число пользователей, которые начали просмотр видеоролика по отношению к числу пользователей, кто увидел видео в рекомендациях.

На этапе ранжирования выборка строится по показателю expected watch time, поэтому чем дольше пользователи смотрят видео, тем выше шанс того, что оно попадет в топ рекомендаций. YouTube не основывается только на click through rate, так как видео может быть простым кликбейтом. Целью обучения нейросети ранжирования является предсказание времени просмотра видео.

Итого

Рекомендации YouTube формируются из двух нейросетей. Первая нейросеть отвечает за подбор видео по теме, нейросеть второго уровня среди отобранных отсекает кликбейт и малоинтересные видеоролики с низкой вовлечённостью пользователей. Именно поэтому видеоролики, которые дольше смотрят, чаще лайкают и комментируют попадают на самые первые места в рекомендациях, если соответствуют тематике, которая интересна пользователю. Интересно, не правда? Давайте обсудим данную тему в Телеграм.

Читайте также: В YouTube на Android теперь можно влиять на работу алгоритма подборки видео

Система действительно сложная и я не стану пытаться объяснять сложные термины и полную архитектуру этапов формирования подборки, просто потому, что сам до конца не понимаю как именно она работает, но очевидно, что подбор рекомендаций наравне с поиском Google — сложнейший алгоритм, над которым работают лучшие умы мира.

По материалам konoden

Теги

• Компания Google
• Мобильные технологии
• Новичкам в Android
• Операционная система Android

Лонгриды для вас

Как узнать электронную почту на телефоне

Электронная почта на телефоне Андроид играет очень важную роль, позволяя не только вступать в переписку, но и проходить авторизацию на различных ресурсах, используя e-mail в качестве логина. У каждого из нас есть почтовый адрес и не один, однако зачастую мы обращаемся к нему всего пару-тройку раз за все время эксплуатации смартфона и быстро забываем его. Если вы не хотите заниматься созданием нового e-mail, то благодаря этому материалу сможете понять, как узнать почту на Андроид.

Читать далее

Как скачать видео на телефон. Здесь все способы, о которых вы должны знать

Несмотря на то, что большинство из нас привыкло смотреть видео онлайн, порой так и хочется скачать фильм или забавный ролик себе на телефон для возможности просмотра без подключения к интернету. Многие сайты, а также стриминговые сервисы предоставляют такую возможность. К примеру, в YouTube функция загрузки доступна подписчикам YouTube Premium, а в приложении практически любого онлайн-кинотеатра можно скачать фильм или сериал на телефон.

Читать далее

Новый стандарт беспроводной зарядки сделает все телефоны похожими на iPhone

В шуме новогодних праздников как-то незамеченной прошла одна важная и интересная новость с выставки CES 2023. Наверное, в некотором роде ее можно назвать самой важной для индустрии смартфонов. Вот только опять она как-то косвенно связана с Apple. Сразу после выставки CES 2023 консорциум Wireless Power Consortium (WPC) анонсировал Qi2 — преемника популярного стандарта беспроводной зарядки Qi. Qi2 (произносится как «чи два») не только обеспечивает дополнительную ясность для потребителей в отношении поддержки устройств, но также представляет новый профиль регулировки мощности для выравнивания катушек и расширения возможностей аксессуаров. Звучит сложно, но на самом деле все просто и понятно. Давайте разберемся в этом.

Читать далее

1 комментарий

Новый комментарий

Новости партнеров

• В России начали продавать iPhone с MDM. Что это, как отличить его от чистого и удалить привязку

• Что будет с батареей Айфона после установки iOS 16.3

• Что будет с батареей Айфона после установки iOS 16.3

• Сказки для умных на iPad, или Как снова полюбить художественную литературу

В системе рекомендаций YouTube

Внутри YouTube

• Кристос Гудроу
• Вице-президент по инженерным вопросам на YouTube
• 15.09.2021

Более глубокий взгляд на то, как работает система рекомендаций YouTube. Более глубокий взгляд на то, как работает система рекомендаций YouTube.

Когда рекомендации YouTube работают лучше всего, они связывают миллиарды людей по всему миру с уникальным контентом, который вдохновляет, учит и развлекает. Для меня это означает погружение в лекции, посвященные этическим вопросам, стоящим перед современными технологиями, или просмотр ярких моментов футбольных матчей Университета Южной Калифорнии, которые я помню в детстве. Для моей старшей дочери это было найти смех и общение с Vlogbrothers. А для моего старшего сына рекомендации помогли лучше понять линейную алгебру с помощью анимированных пояснений от 3Blue1Brown — с перерывами для просмотра видео KSI.

Рекомендации обеспечивают значительную долю общего количества просмотров на YouTube, даже больше, чем подписка на канал или поиск.

Как показывает моя семья, почти у каждого видео есть аудитория, и задача нашей системы рекомендаций — найти эту аудиторию. Подумайте о том, как сложно было бы ориентироваться во всех книгах в огромной библиотеке без помощи библиотекарей. Рекомендации обеспечивают значительную долю общего количества просмотров на YouTube, даже больше, чем подписка на канал или поиск. Я провел более десяти лет на YouTube, создавая нашу систему рекомендаций, и я горжусь тем, что она стала неотъемлемой частью работы с YouTube для всех. Но слишком часто рекомендации рассматриваются как таинственный черный ящик. Мы хотим, чтобы эти системы были понятны общественности, поэтому позвольте мне объяснить, как они работают, как они развивались и почему мы сделали предоставление ответственных рекомендаций нашим главным приоритетом.

Что такое рекомендательная система?

                                     Рекомендации на главной странице.

Наша система рекомендаций построена на простом принципе: помогать людям находить видео, которые они хотят посмотреть, и это принесет им пользу. Вы можете найти рекомендации по работе в двух основных местах: на вашей домашней странице и на панели «Далее». Ваша домашняя страница — это то, что вы видите при первом открытии YouTube: на ней отображаются персональные рекомендации, подписки, а также последние новости и информация. Панель «Далее» появляется, когда вы смотрите видео, и предлагает дополнительный контент на основе того, что вы сейчас смотрите, наряду с другими видео, которые, по нашему мнению, могут вас заинтересовать.

В 2008 году, когда мы впервые начали создавать нашу рекомендательную систему, опыт был совершенно другим. Допустим, вы в основном смотрите кулинарные видео. Разве не было бы неприятно, если бы ваша домашняя страница рекомендовала вам только последние спортивные и музыкальные видеоклипы, потому что они набрали наибольшее количество просмотров? Это был YouTube в первые дни. Система ранжировала видео по популярности, чтобы создать одну большую страницу «В тренде». Немногие люди смотрели эти видео, и большая часть просмотров YouTube пришлась на поиски или общие ссылки с платформы.

                                     Рекомендации по теме «На очереди».

Чтобы сделать это, мы начнем с знания о том, что у каждого человека есть уникальные зрительские привычки. Затем наша система сравнивает ваши привычки просмотра с теми, которые схожи с вашими, и использует эту информацию, чтобы предложить другой контент, который вы, возможно, захотите посмотреть. Поэтому, если вам нравятся видео о теннисе, и наша система замечает, что другим, которым нравятся те же видео о теннисе, что и вам, нравятся видео о джазе, вам могут порекомендовать видео о джазе, даже если вы никогда раньше не смотрели ни одного из них (для таких категорий, как новости и информация , это может работать по-другому — об этом позже). Несколько лет назад наша система рекомендовала видео Тайлера Окли моей старшей дочери, потому что именно ее в то время смотрели многие из тех, кто смотрел Vlogbrothers. В конце концов, она стала такой большой поклонницей, что позже мы взяли ее с собой на встречу с ним.

Сегодня наша система сортирует миллиарды видео, чтобы рекомендовать контент, соответствующий вашим конкретным интересам. Например, наша система распознала, что я смотрел классический футбольный матч USC, и нашла для меня другие спортивные моменты моей юности. Без рекомендаций я бы никогда не узнал, что эти видео доступны. В отличие от других платформ, мы не подключаем зрителей к контенту через их социальную сеть. Вместо этого успех рекомендаций YouTube зависит от точного предсказания видео, которые вы хотите посмотреть.

Но, конечно, мы также знаем, что не все хотят всегда делиться с нами этой информацией. Поэтому мы создали элементы управления, которые помогут вам решить, какой объем данных вы хотите предоставить. Вы можете приостановить, отредактировать или удалить свой поиск на YouTube и историю просмотров в любое время.

Как мы персонализируем рекомендации

Чтобы обеспечить такое индивидуальное курирование, наша система рекомендаций не работает на основе «книги рецептов» того, что делать. Он постоянно развивается, каждый день изучая более 80 миллиардов единиц информации, которую мы называем сигналами. Вот почему обеспечение большей прозрачности — это не просто перечисление формулы для рекомендаций, а понимание всех данных, поступающих в нашу систему. Ряд сигналов, основанных друг на друге, помогают информировать нашу систему о том, что вас устраивает: клики, время просмотра, ответы на опросы, обмен, лайки и антипатии.

Но еще в 2011 году мы узнали, что нажатие на видео не означает, что вы действительно его смотрели. Допустим, вы искали лучшие моменты Уимблдонского матча того года. Вы прокручиваете страницу и нажимаете на одно из видео, у которого есть миниатюра и название, предполагающие, что оно показывает кадры матча. Вместо этого человек в своей спальне говорит о матче. Вы нажимаете на видео, рекомендованное нашей системой, на панели «На очереди» и видите, что другой фанат рассказывает о матче. Снова и снова вы просматриваете эти видео, пока, наконец, вам не порекомендуют видео с кадрами матча, который вы хотите посмотреть.

Вот почему в 2012 году мы увеличили время просмотра.

• Время просмотра: Ваше время просмотра — какие видео вы смотрели и как долго — предоставляет нашей системе персонализированные сигналы о том, что вы, скорее всего, хотите посмотреть. Таким образом, если наш фанат тенниса просмотрел 20 минут клипов с лучшими моментами Уимблдона и всего несколько секунд видео с анализом матча, мы можем с уверенностью предположить, что они сочли эти лучшие моменты более ценными.

Когда мы впервые включили время просмотра в рекомендации, количество просмотров сразу упало на 20%. Но мы считали, что для нас важнее приносить больше пользы зрителям. Тем не менее, не все время просмотра одинаково. Иногда я не спал допоздна, просматривая случайные видео, когда вместо этого я мог бы изучать новый язык на YouTube или совершенствовать свои кулинарные навыки с помощью учебника. Мы не хотим, чтобы зрители сожалели о видео, на просмотр которых они потратили время, и поняли, что нам нужно сделать еще больше, чтобы измерить, какую ценность вы получаете от своего времени на YouTube.

• Ответы на опрос: Чтобы убедиться, что зрители действительно довольны просматриваемым контентом, мы измеряем так называемое «ценное время просмотра» — время, потраченное на просмотр видео, которое вы считаете ценным. Мы измеряем ценное время просмотра с помощью опросов пользователей, в которых вас просят оценить просмотренное вами видео от одной до пяти звезд, что дает нам показатель, позволяющий определить, насколько контент вас удовлетворил. Если вы оцениваете видео от одной до двух звездочек, мы спрашиваем, почему вы поставили такую ​​низкую оценку. Точно так же, если вы ставите видео от четырех до пяти звезд, мы спрашиваем, почему — оно вдохновляло или имело смысл? Только те видео, которые вы высоко оцениваете с четырьмя или пятью звездами, считаются ценным временем просмотра.

Конечно, не все заполняют анкету при каждом просмотре видео. На основе полученных ответов мы обучили модель машинного обучения прогнозировать потенциальные ответы на опросы для всех. Чтобы проверить точность этих прогнозов, мы намеренно утаиваем некоторые ответы на вопросы от обучения. Таким образом, мы всегда отслеживаем, насколько близко наша система отслеживает фактические ответы.

• Поделиться, Нравится, Не нравится: В среднем люди более удовлетворены видео, которыми они делятся или которые им нравятся. Наша система использует эту информацию, чтобы попытаться предсказать вероятность того, что вы поделитесь другими видео или поставите им лайк. Если вам не нравится видео, это сигнал о том, что, вероятно, вам не понравилось его смотреть.

Как и ваши рекомендации, важность каждого сигнала зависит от вас. Если вы относитесь к тому типу людей, которые делятся любым видео, которое вы смотрите, в том числе тем, которое вы оцениваете в одну или две звезды, наша система будет знать, что не следует сильно учитывать ваши публикации при рекомендации контента. Все это является причиной того, что наша система не следует установленной формуле, а динамично развивается по мере изменения ваших привычек просмотра.

Сосредоточенность на ответственных рекомендациях

Клики, просмотры, время просмотра, опросы пользователей, репосты, отметки «Нравится» и «Не нравится» отлично подходят для получения рекомендаций по таким темам, как музыка и развлечения — то, что большинство людей приходят на YouTube, чтобы посмотреть. Но с годами все больше зрителей приходят на YouTube за новостями и информацией. Будь то последние экстренные новости или комплексные научные исследования, именно в этих темах качество информации и контекст имеют наибольшее значение. Кто-то может сказать, что ему очень нравятся видео, в которых утверждается, что «Земля плоская», но это не значит, что мы хотим рекомендовать этот тип контента низкого качества.

Вот почему рекомендации играют такую ​​важную роль в том, как мы поддерживаем ответственную платформу. Они соединяют зрителей с высококачественной информацией и минимизируют вероятность того, что они увидят проблемный контент.

Вот почему рекомендации играют такую ​​важную роль в том, как мы поддерживаем ответственную платформу. Они соединяют зрителей с высококачественной информацией и минимизируют вероятность того, что они увидят проблемный контент. И они дополняют работу, проделанную нашими надежными Принципами сообщества, которые определяют, что разрешено, а что запрещено на YouTube.

Мы использовали рекомендации по ограничению широкого просмотра низкокачественного контента с 2011 года, когда создали классификаторы для выявления видео с расистским содержанием или насилием и запретили их рекомендовать. Затем, в 2015 году, мы заметили, что на главных страницах появляется сенсационный таблоидный контент, и предприняли шаги по его понижению. Через год мы начали предсказывать вероятность того, что в видео несовершеннолетние попадут в опасные ситуации, и удалили их из рекомендаций. А в 2017 году, чтобы убедиться, что наша система рекомендаций справедлива для маргинализированных сообществ, мы начали оценивать машинное обучение, лежащее в основе нашей системы, на предмет справедливости для защищенных групп, таких как сообщество ЛГБТК+.

Рост дезинформации в последние годы привел к тому, что мы еще больше расширили способы использования нашей системы рекомендаций, включив проблемную дезинформацию и пограничный контент — то есть контент, который близок к нашим принципам сообщества, но не полностью нарушает их. Это включает в себя видео с теориями заговора («посадка на Луну была сфальсифицирована») или другой контент, распространяющий дезинформацию («апельсиновый сок может вылечить рак»).

Мы можем сделать это, используя классификаторы, чтобы определить, является ли видео «авторитетным» или «пограничным». Эти классификации основаны на людях-оценщиках, которые оценивают качество информации в каждом канале или видео. Эти оценщики родом со всего мира и проходят обучение с помощью набора подробных общедоступных руководств по оценке. Мы также полагаемся на сертифицированных экспертов, таких как врачи, когда контент включает информацию о здоровье.

Чтобы определить авторитетность, оценщики отвечают на несколько ключевых вопросов. Выполняет ли контент свое обещание или достигает своей цели? Какой опыт необходим для достижения цели видео? Какова репутация спикера в видео и канала, на котором оно находится? Какова основная тема видео (например, новости, спорт, история, наука и т. д.)? Контент в первую очередь предназначен для сатиры? Эти и другие ответы определяют, насколько авторитетным является видео. Чем выше оценка, тем больше продвигается видео, когда речь идет о новостях и информационном контенте.

Любое видео, классифицированное как граница, понижается в рекомендациях.

Чтобы определить пограничный контент, оценщики оценивают факторы, которые включают, помимо прочего, следующее: является ли контент: неточным, вводящим в заблуждение или вводящим в заблуждение; нечувствительный или нетерпимый; и вредными или способными причинить вред. Результаты объединяются, чтобы дать оценку того, насколько вероятно, что видео содержит опасную дезинформацию или находится на грани. Любое видео, классифицированное как граница, понижается в рекомендациях.

Эти оценки людей затем обучают нашу систему моделировать их решения, и теперь мы масштабируем их оценки для всех видео на YouTube.

Ответы на распространенные вопросы о рекомендациях

Рекомендации играют ключевую роль во всем нашем сообществе, знакомя зрителей с любимым контентом и помогая авторам находить новые аудитории. Для общества в целом рекомендации могут иметь значение, помогая остановить распространение вредоносной дезинформации. Хотя клики, время просмотра, опросы пользователей, репосты, отметки «Нравится» и «Не нравится» являются важными сигналами, которые информируют нашу систему, они могут быть отвергнуты нашим обязательством выполнять свои обязательства перед сообществом YouTube и обществом.

Ответы на главные вопросы авторов о рекомендациях.

Есть несколько оставшихся вопросов, которые мне часто задают о нашей системе рекомендаций, и я считаю важным ответить на них:

1. Получает ли пограничный контент наибольшую вовлеченность?

На самом деле, с помощью опросов и отзывов мы обнаружили, что большинство зрителей не хотят, чтобы им рекомендовали пограничный контент, и многих это огорчает и отталкивает. На самом деле, когда мы понизили непристойный или бульварный контент, мы увидели, что время просмотра фактически увеличилось на 0,5% процента в течение 2,5 месяцев по сравнению с тем, когда мы не устанавливали никаких ограничений.

Кроме того, мы не видели доказательств того, что пограничный контент в среднем более привлекателен, чем другие типы контента. Рассмотрим контент от плоскоземельцев. Хотя загружено гораздо больше видео, в которых говорится, что Земля плоская, чем тех, которые говорят, что она круглая, в среднем видео о плоской Земле набирают гораздо меньше просмотров. Опросы показывают, что пограничный контент удовлетворяет лишь очень небольшую часть зрителей на YouTube. Мы вложили много времени и денег, чтобы убедиться, что он не попадет к более широкой аудитории через нашу систему рекомендаций. Сегодня пограничный контент получает большую часть просмотров из источников, отличных от рекомендаций без подписки.

В 2019 году мы впервые начали снижать рейтинг пограничного контента в рекомендациях, что привело к снижению времени просмотра рекомендованного пограничного контента без подписки на 70 % в США.

2.  Увеличивает ли время просмотра контента на YouTube время просмотра пограничного контента?

Для подавляющего большинства людей пограничный контент не соответствует планке времени, проведенного с пользой на YouTube. Вот почему в 2019 году мы впервые начали снижать рейтинг пограничного контента в рекомендациях, что привело к снижению времени просмотра рекомендованного пограничного контента без подписки на 70 % в США. Сегодня потребление пограничного контента из наших рекомендаций значительно ниже 1 %.

3. Приводят ли рекомендации зрителей к просмотру все более экстремального контента?

Как я уже объяснял, мы активно понижаем некачественную информацию в рекомендациях. Но мы также делаем дополнительный шаг, показывая зрителям авторитетные видео на темы, которые могут их заинтересовать. Скажем, я смотрю видео о вакцине от COVID-19. На моей панели «На очереди» я увижу видео из авторитетных источников, таких как Vox и Bloomberg Quicktake, и не увижу видео, содержащие вводящую в заблуждение информацию о вакцинах (в той мере, в какой наша система может их обнаружить).

Наряду с новостями о COVID-19 и обучающими видеороликами я также буду получать персональные рекомендации по другим темам, основанным на моей истории просмотров, — зарисовку из шоу «Субботним вечером в прямом эфире» или выступление на TEDx Talk об эффекте Супер Марио. Это персонализированное разнообразие помогает зрителям получать доступ к новым темам и форматам по сравнению с одним и тем же типом видео снова и снова.

Все больше независимых исследователей изучают, как технологические платформы влияют на потребление пограничного контента, и, несмотря на продолжающееся исследование, в недавно опубликованных документах делается вывод о том, что рекомендации YouTube на самом деле не направляют зрителей к экстремальному контенту. Вместо этого потребление новостей и политического контента на YouTube в более общем плане отражает личные предпочтения, которые можно увидеть в их онлайн-привычках.

4. Приносит ли пограничный контент деньги?

Во-первых, наши правила, ориентированные на рекламодателей, уже запрещают монетизацию большого количества пограничного контента. Многие рекламодатели сообщали нам, что они не хотят, чтобы их контент ассоциировался с этим типом контента на YouTube, и часто отказываются от рекламы, связанной с ним. Это означает, что каждое просмотренное пограничное видео — это упущенная возможность монетизации, что приводит к реальной потере доходов YouTube. Точно так же такой контент порождает недоверие и вызывает озабоченность не только у партнеров по рекламе, но и у общественности, прессы и политиков. Реальность такова, что по мере того, как росла наша работа над ответственностью, росла и наша компания, и вся экономика создателей. Ответственность полезна для бизнеса.

При всем при этом, почему бы нам просто не удалить пограничный контент? Дезинформация имеет тенденцию быстро меняться и развиваться, и, в отличие от таких областей, как терроризм или безопасность детей, часто отсутствует четкий консенсус. Кроме того, дезинформация может варьироваться в зависимости от личной точки зрения и опыта. Мы понимаем, что иногда это означает отказ от спорного или даже оскорбительного контента. Поэтому мы по-прежнему уделяем большое внимание созданию ответственных рекомендаций и предпринимаем значимые шаги, чтобы наша система не рекомендовала этот контент широко.

Наша цель — добиться того, чтобы количество просмотров контента, находящегося на границе рекомендаций, не превышало 0,5 % от общего числа просмотров на YouTube.

В совокупности вся наша ответственная работа над рекомендациями дала реальные результаты. Время просмотра авторитетных новостей резко увеличилось, а количество пограничных просмотров сократилось. Это не означает, что мы решили проблемы — это просто означает, что нам нужно продолжать совершенствовать и инвестировать в наши системы, чтобы продолжать совершенствоваться. Наша цель — добиться того, чтобы количество просмотров контента, находящегося на границе рекомендаций, не превышало 0,5 % от общего числа просмотров на YouTube.

Миссия YouTube — дать каждому возможность высказаться и показать им мир. Это сильно изменило жизнь моей семьи. Видео, которые принесли уроки терпимости и сочувствия, оказали глубокое и положительное влияние на характер моей старшей дочери. Мой сын пережил несколько трудных моментов на уроке линейной алгебры. Я узнал много полезного о контексте и нюансах из лекций лидеров в области технологической этики. И наша приверженность открытости породила новые голоса и идеи, которые в противном случае не нашли бы платформы. Такие авторы, как Marques Brownlee, MostlySane или NikkieTutorials, вдохновили миллионы людей своим опытом, защитой интересов и честностью.

Наша система рекомендаций становится лучше с каждым днем ​​благодаря вашим отзывам, но она всегда может быть лучше. Моя команда и я стремимся продолжать эту работу и предоставлять вам максимально полезный и ценный опыт.

Похожие темы

• Продукты и функции

Как YouTube рекомендует видео

YouTube предлагает самое подробное объяснение своего механизма рекомендаций и того, как он выбирает видео для отображения на вашей домашней странице.

Стремясь демистифицировать рекомендации YouTube, вице-президент компании по инженерным вопросам опубликовал сообщение в блоге и видео с ответами на наиболее распространенные вопросы зрителей и создателей.

Если говорить об этом, самое важное, о чем следует помнить, это то, что система рекомендаций YouTube предназначена для того, чтобы помочь каждому зрителю найти видео, которое оставит его довольным.

YouTube говорит, что единственный способ добиться этого — персонализация, поэтому вы обнаружите, что важность многих факторов зависит от отдельного вошедшего в систему пользователя.

Зная это, вот краткое изложение всей ключевой информации, которой поделился вице-президент.

Факторы рекомендации YouTube

Что важнее — время просмотра или удержание?

Создатели YouTube часто спрашивают, что система рекомендаций ценит больше между удержанием зрителей и общим временем просмотра.

Иными словами, 50% 5-минутного видео лучше или хуже, чем 3 минуты 10-минутного видео?

В данном случае 3 минуты – это более длительное время просмотра, но это всего лишь 30 % от 10 минутного видео, которое удерживает меньше, чем 50 %.

Данные YouTube показывают, что люди, как правило, более удовлетворены, когда они смотрят больший процент видео. Но это не обязательно означает, что удержание ценится выше, чем время просмотра.

Невозможно сказать, какой фактор важнее, потому что он зависит от пользователя и видео.

Известно, что некоторые типы видео имеют низкий коэффициент удержания, но зрители все равно могут уйти довольными, если получат то, что хотят увидеть.

Рекомендации индивидуальны для каждого пользователя, что означает, что время просмотра не одинаково для всех.

Для одного зрителя 5 минут просмотра могут быть много, если они обычно смотрят видео в течение 2-3 минут. Для другого зрителя 5 минут могут показаться мало, если они обычно смотрят видео в течение 10 минут или дольше.

Нет доминирующего фактора между временем просмотра и удержанием. Это зависит от видео и от того, кто его смотрит.

Как долго ждать рекомендации?

В какой-то момент создатели YouTube могут задаться вопросом, сколько времени требуется, чтобы видео попало в систему рекомендаций.

Иногда бывает так, что видео появляются на главной странице только через несколько месяцев после публикации.

Однако это не предусмотрено замыслом, так как видео должны сразу же получать рекомендации.

YouTube не всегда может это сделать, если у него недостаточно данных, чтобы понять, кому следует рекомендовать видео. Обычно это относится к новым каналам, о которых YouTube мало что знает.

Вот почему старые видео появляются на главной странице вместе с новыми видео с известных каналов. Доступно больше данных, чтобы сопоставить контент с релевантной аудиторией.

Почему маленькие каналы не рекомендуются чаще?

И зрители, и авторы жалуются на то, что YouTube недостаточно часто рекомендует небольшие каналы.

Опять же, это восходит к последнему пункту о том, что YouTube имеет ограниченные данные, чтобы определить, кто является подходящей аудиторией для видео.

Личное мнение:
Добавлю сюда немного личного мнения как заядлого зрителя YouTube и человека, изучающего алгоритм.

Я обнаружил, что могу добавить больше небольших каналов на свою домашнюю страницу, если буду просто взаимодействовать с ними как можно больше.

Это означает лайкнуть видео, оставить комментарий, включить уведомления, просмотреть страницу канала и так далее.

Для новых/маленьких каналов это может показаться клише, но вы должны попросить об этом.

Есть причина, по которой успешные пользователи YouTube повторяют фразу: «Нравится, подписывайтесь и нажимайте на колокольчик!» YouTube зависит от этих сигналов, чтобы рекомендовать видео.

Интересно, что TikTok может найти релевантную аудиторию для новых видео с ограниченным или нулевым участием, но более авторитетный веб-сайт, такой как YouTube, утверждает, что у него недостаточно данных.

Влияют ли подписки на рекомендации?

Среди создателей YouTube существует теория, согласно которой необходимо поддерживать идеальное соотношение просмотров и подписчиков, чтобы успокоить систему рекомендаций.

Эта теория не соответствует действительности, поскольку влияние подписки зависит от пользователя.

Если пользователь подписывается на канал, но редко смотрит его видео, то YouTube не будет рекомендовать контент канала этому пользователю.

Неважно, насколько высок показатель отношения просмотров к числу подписчиков канала.