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

#Лайфхак.

Как попасть в рекомендованные видео на YouTube?

Автор статьи: Оля Пильщик, SEO специалист ADINDEX.

Хотите чтобы YouTube советовал ваши видео не только на страницах видео конкурентов, но и на страницах с вашими роликами?

Тогда, ко всем видео на канале, добавляйте в теги несколько одинаковых брендовых запросов (это может быть название канала), а также прописывайте уникальные запросы к серийному контенту (например, название раздела). И не забудьте, что ключевые слова, по которым пользователи могут найти ваше видео, также должны быть в тегах, не удаляйте их.

Немного теории

YouTube любит предлагать всякий треш нам на главной странице и в разделе «Следующее» (многие их называют “Похожие видео”). И если у пользователя включена функция автоматического просмотра, то следующее видео будет автоматически проигрываться. Подборки составляются автоматически на основании многих факторов. Некоторое из них: история просмотров пользователя, ключевые слова к ролику прописаны в названиях, описаниях, тегах, субтитрах, поведение пользователей при просмотре видео и др.

Я решила проверить насколько чувствительным может быть YouTube к оптимизации и расширению тегов.

Эксперимент

Дано. Небольшой канал (примерно 40 видео, 2300 подписчиков), средние показатели органических просмотров в месяц (8-10 тыс.), видео оптимизированные с прописанными тегами названиями, описаниями и субтитрами на двух языках.

Вручную были просмотрены каждый из 14-ти роликов — ни на одном из них не было в разделе “Следующие” видео с этой серии или канала. (Чтобы избежать персонализации выдачи были приняты меры: видео открывались в режиме “Инкогнито” браузера Chrome, отслеживались позиции без входа на сервис YouTube.)

Было сделано. На 14 влогов — роликов с серийным (подобным) контентом одного раздела, были размещены дополнительно по 3 брендовых тега. А именно 2 вариации названия влога и название компании.

Результат

Видео начали ранжироваться в поиске YouTube по добавленным тегам спустя несколько минут. Ролики конкурировали между собой за позиции по этим тегам. Поэтому, не все ролики ранжировались по указанным тегам. Некоторые видео YouTube посчитал подходящим только по одному из трех тегов, некоторые по двум из трех, по всем трём тегам не попало в выдачу ни одно видео.

В течении 15 минут после того как теги получили ранг была проведена новая проверка. Было обнаружено, что на 4-х страницах видео из 14-ти в разделе “Следующее” появилось по одному видео из этой серии на 3-5 позициях.

Вывод

• Теги — весомый фактор ранжирования, ведь с помощью них YouTube понимает о чем контент.
• YouTube чувствителен к тегам, их необходимо корректно заполнять в своих роликах для улучшения видимости видео в разделах сервиса и, соответственно, получать трафик.

Также не стоит забывать, что на YouTube все заработанные позиции должны быть подтверждены поведенческими факторами, т.е. необходимо постоянно анализировать контент и понимать поведение пользователя, иначе никакие теги не помогут.

Много просмотров вам и комментирующих подписчиков!

Вам может быть интересно

Все посты

Автор статьи: Арина Королева, SMM-дизайнер в агентстве Вам нужно красиво показать товар…

Читать

Евгения Мороз HR агентства Автор статьи: Евгения Мороз, HR агентства В современном…

Читать

Евгения Мороз HR агентства Автор статьи Евгения Мороз HR агентстваУспех бизнеса во…

Читать

Вадим ПилипенкоСЕО агентства Автор статьи: Вадим Пилипенко, СЕО агентства интернет-маркетинга ADINDEX Принял…

Читать

Евгения Мороз HR агенства Елена Лебедьproject-менеджер агенства Авторы статьи #ADINDEX — агентство…

Читать

Автор статьи: Марина Калинкина, таргетолог в агентстве В этой статье мы расскажем…

Читать

В SEO-продвижении нет тайных знаний и волшебных инструментов, которые раз и навсегда…

Читать

Автор статьи — Евгения Мороз, HR агентства Кто-то находит работу мечты спустя…

Читать

{{{ data. beforeFields }}}

Как ваши видео рекомендуются зрителям

YouTube только что показал свой собственный алгоритм. В видео, размещенном на Creator Insider, менеджер по продукту YouTube Рэйчел Алвес рассказала, как работает система видеорекомендаций. Она объяснила, как обнаруживаются видео, будь то на главной странице YouTube или в предлагаемых областях контента. Затем она предложила советы, как сделать кликабельные видеоролики для этих мест.

Это ценная информация для создателей, и все же это не совет, который изменит вашу жизнь, чтобы помочь вам стать вирусным. Хорошо бы понять, как работает система. Но если это ваша единственная цель, рост на YouTube будет такой же проблемой, как и всегда.

Подробнее: Как создать канал на YouTube – 10 блестящих советов

В центре внимания должна быть ваша аудитория, а не алгоритм. Зрители — это сердце системы, и механизм поддерживает их намерения.

«Система рекомендаций YouTube предназначена для поиска видео для зрителей, а не зрителей для видео», — говорит Алвес.

Прежде всего, Алвес хочет, чтобы вы усвоили это утверждение. В видео ниже каждый секрет алгоритма сопровождается оговоркой: Изучите свою аудиторию.

Хотите узнать, как YouTube рекомендует видео? Просто продолжайте читать. Вы можете использовать приведенные ниже секреты, а также данные об аудитории, чтобы сделать контент лучше.

Как YouTube рекомендует ваши видео зрителям

Алгоритм YouTube преследует две цели при рекомендации видео:

1. Помочь зрителям найти видео, которые они хотят посмотреть платформе, потому что им нравилось там находиться. Но поиск наилучшего способа сделать это занял годы испытаний и исправлений.

   Раньше клики и просмотры были превыше всего. YouTube рекомендовал зрителям популярные видео, даже если они содержали кликбейтные заголовки и миниатюры. Примерно в 2011 году зрители поделились своими отзывами, и они не были положительными. Пользователи не хотели сенсационного или вводящего в заблуждение контента на своих домашних страницах.

   Чтобы исправить это, в 2012 году YouTube начал отдавать приоритет времени просмотра. Теоретически то, как долго кто-то смотрит видео, должно показывать, насколько оно ему понравилось. Но, как и клики и просмотры, время просмотра не было идеальным показателем. То, что кто-то смотрит 15-минутное видео о дрессировке собак, не означает, что ему понравилось. Могли быть и другие причины, по которым они досмотрели до конца. Может быть, их щенок испортил три диванные подушки, и хозяину очень нужно было исправить поведение.

   «Я уверен, что вы все провели время за просмотром сериала, который вы смотрели часами, но после этого вам все равно не нравилось», — говорит Алвес. «Мы хотели определить, как мы определяем качество или ценное время просмотра».

   В конце концов, YouTube решил, что удовлетворение указывает на ценность видео. Вместо определения того, как долго кто-то смотрел, лучше задать вопрос: понравилось ли им? Сделали бы они это снова?

   Как YouTube измеряет удовлетворенность зрителей, катализатор видеорекомендаций

   С 2015 года по настоящее время YouTube ставит во главу угла удовлетворение зрителей. Он также делает акцент на продвижении ответственного контента, который помогает зрителям реализовать свои поисковые намерения. Например, если вы ищете способы борьбы с гиперпигментацией, лучше всего узнать об этом из авторитетного источника на YouTube — возможно, у косметолога или дерматолога.

   YouTube делает три вещи, чтобы находить и продвигать достойный и ответственный контент:

   • Спрашивать зрителей, что им нравится (с помощью опросов), и оптимизировать для этих вещей.
   • Продвигайте авторитетный контент.
   • Уменьшить недопустимое содержание.
   Опросы YouTube

   YouTube обучает свои модели прогнозирования с помощью опросов — их миллионы. Даже при большом количестве проводимых опросов зрители не завалены запросами обратной связи. Алвес говорит, что они могут получать один или два опроса каждый месяц. В опросах запрашиваются оценки видео и почему зрителю понравилось видео. Они могут выбирать такие слова, как «информативный», «изменяющий жизнь», «вдохновляющий» и другие. Цель состоит в том, чтобы определить, какие видео действительно доставляют удовольствие, а не просто смотрибельны.

   «Мы больше не считаем все время просмотра на YouTube равным, — говорит Алвес. «Мы действительно ориентируемся на удовлетворение. Опросы — один из самых важных элементов данных, которые мы используем для обучения».

   Эти данные пока недоступны создателям, но Алвес говорит, что YouTube работает над этим.

   Сигналы «Нравится», «Не нравится», «Поделиться» и «Не заинтересован»

   Когда кому-то нравится ваше видео, это говорит YouTube, что ваш контент удовлетворяет. Та же логика применяется к общим видео. Кроме того, YouTube обращает внимание на уровень интереса или на то, как часто зрители говорят, что им «не интересно» видео.

   Теперь, когда вы знаете, что симпатии и антипатии служат определенной цели на YouTube, всегда стремитесь угодить. И обязательно скачайте vidIQ, чтобы увидеть процент лайков и дизлайков на каждом видео. Эти проценты отображаются зеленым цветом, когда у видео много лайков, и красным, когда больше не нравится. В дальнейшем вы можете провести аудит своего канала и посмотреть, какие видео вызывают больше лайков, чем дизлайков. Видео в категории «не нравится» могут показать, что вы можете изменить в своей контент-стратегии.

   
   Как YouTube ранжирует видео

   По словам Алвеса, для большинства каналов главной страницей YouTube и рекомендуемыми разделами контента являются основные источники трафика. Главная страница рекомендует видео на основе истории просмотров пользователя. Предлагаемый контент отображается рядом с видео, которое кто-то смотрит в данный момент.

   Как бы вы ни старались, статистически вы ничего не можете сделать, чтобы повлиять на эти зоны движения.

   «Многие авторы спрашивают: «Как мне оптимизировать свой контент, чтобы получать больше просмотров с главной страницы или предлагаемых видео», — говорит Алвес. «Сложный ответ: вы не можете. Вы не можете оптимизировать для источника трафика. Вы можете оптимизировать только для людей или зрителей».

   Ранжирование видео на домашней странице зрителя

   YouTube использует две категории для ранжирования видео на главной странице. Во-первых, это видео производительности. Вот некоторые из этих показателей:

   • Рейтинг кликов
   • Средняя продолжительность просмотра
   • Различные сигналы удовлетворенности
   • И многие другие факторы

   Все это связано с тем, как видео работает на домашних страницах. Прежде чем дать рекомендацию, YouTube хочет знать, смотрели ли люди эти видео, выбирали ли они «не интересно» или выполняли ли другие действия.

   Персонализация — вторая категория. YouTube обращает внимание на историю просмотров зрителей, в том числе на то, как часто они смотрят видео с определенных каналов.

   3 способа выделить свои видео на главной странице YouTube
   1. Создавайте лучшие миниатюры. Сделайте их привлекательными, но понятными менее чем за секунду. Помните, что на главной странице многие зрители впервые узнают о контенте. Использование красочной графики с минимальным текстом — хороший способ привлечь их внимание.
   2. Хорошее название. В основном это сводится к исследованию ключевых слов. Знание «языка» вашей аудитории поможет вам использовать термины и фразы, которые они уже ищут на YouTube.
   3. Будьте последовательны. Люди любят рутину. Вы можете научить своих зрителей ожидать еженедельных видео, придерживаясь расписания. Подсознательно это может побудить их нажать на ваши видео, когда они появятся на главной странице.

   Подробнее: Как сделать собственные эскизы — основное руководство!

   Вам нужна помощь в улучшении эскизов? Инструмент предварительного просмотра эскизов vidIQ покажет, как ваша графика выглядит по сравнению с графикой других создателей. Вы можете ввести ключевое слово и посмотреть, какие стили используют каналы для любой темы. Тогда вы будете точно знать, что нужно сделать, чтобы выделиться.

   Загрузите vidIQ бесплатно, чтобы начать использовать этот инструмент. Затем прочитайте наше руководство о том, как использовать инструмент предварительного просмотра эскизов.

   Рейтинг контента для системы «Рекомендуемые видео»

   YouTube предлагает зрителям видео на основе двух факторов:

   1. того, что они уже посмотрели
   2. того, что они, скорее всего, посмотрят в следующий раз

   Иногда все идет еще глубже. Видео, которые просматриваются одно за другим, а также тематический контент — это честная игра.

   4 совета, как сделать ваш контент заслуживающим внимания
   1. Создайте серию видеороликов на определенные темы. Это дает YouTube больше контента, который можно предложить людям, которые смотрят видео на ту же тему.
   2. Не позволяйте людям покидать ваш контентный домен. Используйте плейлисты и конечные заставки, чтобы держать их в цикле, постоянно отображая лучший контент вашего канала.
   3. Попросите людей смотреть больше контента. Звучит просто, но вы получаете то, что просите. Сделайте устную просьбу и посмотрите, сколько зрителей согласится.
   4. Используйте единый стиль миниатюр. Сильный брендинг помогает зрителю запомнить вас и ваш контент. Люди должны иметь возможность идентифицировать ваши видео в списке предлагаемого контента.
   Как создавать видео, которые удовлетворят вашу аудиторию

   Когда YouTube отслеживает удовлетворенность зрителей, это означает одно для вас и вашего контента: Вы не можете просто снимать информативные видео и рассчитывать на увеличение количества просмотров. Они тоже должны приносить удовольствие, иначе YouTube их не порекомендует.

   Но как сделать приятное видео?

   Вы можете начать с копирования того, что делает YouTube. Вы можете спросить свою аудиторию , что они думают о ваших видео, и призвать их оставлять комментарии. Возможно, вы тестируете новый фон для съемок или другой метод обучения на YouTube. Чтобы узнать, действительно ли ваши видео доставляют удовольствие, получите отзыв.

   Есть много маленьких способов сделать приятное видео. Вы должны всегда:

   1. Пусть ваша личность сияет. Будьте остроумны, раскованы, дружелюбны — в зависимости от того, что вас представляет.
   2. Используйте наглядные пособия, чтобы помочь зрителям понять ваше сообщение.
   3. Используйте главы видео, чтобы люди могли ссылаться на видео позже.
   4. Будьте общительны, показывая свои уязвимые места.

   Когда YouTube рекомендует ваши видео зрителям, это подарок. Но готовы ли вы к следующему шагу? Как только у вас появятся новые зрители на вашем канале, узнайте, как заставить их вернуться.

   Как YouTube генерирует и ранжирует рекомендуемые видео

   Еще в 2008 году я был одним из первых писателей в отрасли, которые заметили, что YouTube обошла Yahoo! стать второй по величине поисковой системой в мире, уступая только Google.

   В то время я писал для Search Engine Watch, и моя статья называлась «Обогнал ли YouTube Yahoo в расширенном поиске?»

   (Осторожно, спойлер: ответ на риторический вопрос в заголовке: «Да»). существующая система?»

   Этот вопрос не риторический, потому что я не знаю ответа.

   Но я знаю, что предлагаемые видео — это множитель силы для алгоритма поиска YouTube, который вам нужно понять.

   Я намекал на это в прошлом году в статье Search Engine Journal «Алгоритм YouTube: 7 ключевых выводов, которые вы должны знать».

   Я сказал: «Чтобы максимизировать свое присутствие в поиске YouTube и предлагаемых видео, вам все равно нужно убедиться, что ваши метаданные хорошо оптимизированы. Это включает в себя название вашего видео, описание и теги».

   Приношу свои извинения, потому что затем я объяснил, как оптимизировать заголовок, описание и теги вашего видео.

   Я полностью пропустил фразу «ваше присутствие в поиске YouTube и предлагаемых видео». Но позвольте мне исправить это упущение прямо сейчас.

   Большинство оптимизаторов сосредотачиваются на результатах поиска, потому что это главное в Google.

   Но большинство маркетологов YouTube знают, что появление в предлагаемых видео может генерировать почти столько же просмотров, сколько появление в результатах поиска YouTube.

   Почему?

   Потому что зрители, как правило, просматривают несколько видео во время сеансов, которые в среднем длятся около 40 минут.

   Итак, зритель может выполнить один поиск, посмотреть видео, а затем перейти к просмотру предложенного видео.

   Другими словами, вы можете получить два или более просмотренных видео для каждого поиска на YouTube.

   Вот что делает предлагаемые видео множителем силы для алгоритма поиска YouTube.

   Застенчиво признаюсь, что воспользовался этим явлением еще в 2008 году.

   В то время одним из наших клиентов был STACK Media, ведущий в стране производитель и дистрибьютор материалов о спортивных достижениях, тренировках и образе жизни для спортсменов старших классов.

   Мы оптимизировали 137 видеороликов для каналов STACKVids, STACK Football, STACK Baseball и Stack Basketball на YouTube, в которых были представлены советы экспертов по спортивным тренировкам и истории от лучших спортсменов мира.

   Например, у нас было видео, в котором Уилл Бартоломью рассказывал о тренировке жима гантелей лежа, которую Пейтон Мэннинг использовал в межсезонье.

   Какие ключевые слова мы использовали в заголовке?

   Что ж, если вы посмотрите на название видео, ответ довольно очевиден: Тренировка Пейтона Мэннинга.

   И описание видео никого не оставит в недоумении по поводу поисковых запросов, на которые мы ориентировались:

   «Пейтон Мэннинг тренируется в D1 в межсезонье. См. полную тренировку Мэннинга (со ссылкой для отслеживания на соответствующую статью на веб-сайте STACK)».

   Но какие теги мы использовали?

   Ну, тогда YouTube все еще показывал, какие теги использует видео.

   Это уже не так. Но я поделился этим примером на выставке SES в Сан-Хосе в 2008 году, поэтому я получил разрешение от моего клиента раскрыть, что мы использовали следующие теги:

   • «Пейтон Мэннинг»
   • «Тренировка Пейтон Мэннинг»
   • «тренировка защитника»
   • «тренировка защитника»
   • «Тренировка Пейтон Мэннинг»
   • «жим лежа»
   • «Жим защитника лежа»
   • «Жим гантелей лежа»
   • «Укомплектованная тренировка»

   Как мы придумали эти теги?

   Мы просмотрели видео с самым высоким рейтингом на предмет термина «тренировка Пейтона Мэннинга», а затем использовали как можно больше тегов, которые также имели отношение к нашему видео.

   Таким образом, мы повысили наши шансы попасть в число рекомендуемых видео после того, как кто-то посмотрел это видео с самым высоким рейтингом.

   В наши дни трудно найти видео, которое занимало первое место по этому термину в 2008 году. », и № 5 для «Тренировки Пейтон Мэннинг».

   Как сегодня YouTube находит и ранжирует рекомендуемые видео?

   Так работали предлагаемые видео, когда пользователи каждую минуту загружали на YouTube 13 часов видеоконтента.

   Итак, как YouTube находит и ранжирует рекомендуемые видео теперь, когда каждую минуту на YouTube загружается более 500 часов видеоконтента?

   До недавнего времени единственным ответом, который я мог найти, был видеоролик на канале YouTube Creators под названием «Как работают рекомендуемые видео на YouTube».

   Как поясняется в описании видео, состоящем из 300 слов:

   «Предлагаемые видео — это персонализированная коллекция видео, которые отдельному зрителю может быть интересно посмотреть в следующий раз на основе предшествующей активности».

   Создатели никак не могут повлиять на предыдущее поведение зрителя, но это также означает, что спортивный канал может подключиться к спортивным фанатам.

   «Они показываются зрителям в правой части страницы просмотра в разделе «Далее», под видео в мобильном приложении и в качестве следующего видео в автовоспроизведении».

   Более 70 % времени просмотра на YouTube приходится на мобильные устройства, поэтому вам нужна стратегия, ориентированная на мобильные устройства, для рекомендуемых видео.

   «Исследования потребления YouTube показали, что зрители, как правило, смотрят намного больше, когда они получают рекомендации от различных каналов, и предлагаемые видео делают именно это. Предлагаемые видео ранжируются для максимального вовлечения зрителя».

   Таким образом, оптимизация ваших метаданных по-прежнему помогает, но вам также необходимо создать привлекательное начало ваших видео, поддерживать и вызывать интерес на протяжении всего видео, а также привлекать аудиторию, поощряя комментарии и взаимодействуя со своими зрителями в рамках ваш контент.

   Согласно описанию, предлагаемые видео с большей вероятностью будут следующими:

   • «Видео… тематически связанные. Это могут быть видео с того же или с другого канала». Другими словами, спортивные видео для любителей спорта либо с вашего канала, либо с другого спортивного канала.
   • «Видео из истории прошлых просмотров зрителя». Если у вас нет машины времени DeLorean, вы никак не сможете повлиять на прошлую историю просмотров зрителя.

   В описании видео также сообщается создателям:

   «Вы можете увидеть, какие видео привлекают зрителей на ваш канал из рекомендуемых видео в отчете «Источники трафика» (в YouTube Analytics), щелкнув поле «Предлагаемые видео».

   Эм, да. Но разве подавляющее большинство создателей YouTube уже не знают об этом?

   Наконец, описание включает следующие советы для авторов:

   • Включите в свои видео убедительные призывы к действию, чтобы посмотреть еще одно видео из вашей серии.
   • Убедите зрителей, почему они должны пойти и посмотреть еще одно видео из вашей серии.
   • Помните о том, как заканчиваются ваши видео, потому что длинные концовки могут отбить у зрителей желание смотреть больше видео.
   • Используйте плейлисты, ссылки, карточки и конечные заставки, чтобы предложить следующее видео для просмотра.
   • Разработайте серию органично связанных видеороликов.
   • Создавайте видео, связанные с популярными форматами на YouTube, такими как задачи или списки.

   Сейчас у этого видео 394 000 просмотров.

   Итак, можно с уверенностью предположить, что несколько сотен тысяч выпускников того, что раньше называлось YouTube Creator Academy, знают как минимум столько же о том, как работают предлагаемые YouTube видео.

   Так что это не даст вам большого конкурентного преимущества.

   Тем не менее, есть более подробная информация, хотя она была надежно спрятана на виду, пока анонимный источник, который может быть ботаном, а может и не быть, не прислал мне ссылку, где я могу ее найти.

   Ссылка привела меня к статье, которая была опубликована 15 сентября 2016 года и сейчас находится в архиве Google Research.

   Эта старая исследовательская работа была написана Полом Ковингтоном, Джеем Адамсом и Эмре Саргином из Google. Он называется «Глубокие нейронные сети для рекомендаций YouTube».

   Как системы рекомендаций YouTube генерируют и ранжируют рекомендуемые видео?

   Если вы ищете серьезное конкурентное преимущество, вам следует загрузить PDF-файл и прочитать эту исследовательскую работу для себя.

   Но, если вам нужно убедиться, что чтение 8-страничного академического документа, которому более трех с половиной лет, стоит вашего времени и внимания, то позвольте поделиться некоторыми из основных моментов, которые я обнаружил в памяти. в «Глубокие нейронные сети для рекомендаций YouTube».

   Для начала Ковингтон, Адамс и Саргин сообщают, что обширная система рекомендаций YouTube состоит из «двух нейронных сетей: одной для генерации кандидатов и одной для ранжирования».

   Это важно.

   Или, как торжественно говорит Мон Мотма (Кэролайн Блэкистон) в «Звездных войнах: Эпизод VI: Возвращение джедая» (1983), «многие ботаны погибли, чтобы донести до нас эту информацию».

   В их документе говорится:

   «Сеть генерации кандидатов принимает события из истории действий пользователя на YouTube в качестве входных данных и извлекает небольшое подмножество (сотни) видео из большого массива. Эти кандидаты должны быть в целом релевантными пользователю с высокой точностью».

   Теперь мы не можем оптимизировать наши видео для прошлой истории просмотров зрителя, если у нас нет машины времени.

   Но мы можем создавать видео, ориентированные на аудиторию, которую YouTube также использует для таргетинга видеокампаний.

   Другими словами, ваше видео не попадет в небольшое подмножество (сотни) видео, если оно посвящено совершенно другой теме, чем другие видео на вашем канале, или если оно нацелено на совершенно другую демографическую группу, чем у вас в группе. прошлое.

   О, и даже не думайте создавать новое видео, ориентированное на «фанатов музыки», если все остальные видео, которые смотрели подписчики вашего канала, были ориентированы на «фанатов спорта».

   Как я отметил в статье под названием «Тенденции платформ: как вертикализация контента увеличивает охват на YouTube и Facebook», которая была опубликована на Tubular Insight в сентябре 2018 года, полдюжины издателей, ориентированных на цифровые технологии, уже придерживаются вертикальной стратегии. .

   Сюда входят: Axel Springer SE, Group Nine, BuzzFeed, UNILAD, Jungle Creations, The LADbible Group и 9Кляп.

   Вот риторический вопрос, который я задал в этой статье:

   «Итак, зачем всем этим издателям сегментировать свою собственность на несколько вертикалей вместо того, чтобы просто размещать широкий спектр контента на гигантских горизонтальных… каналах YouTube? Потому что в растущей конкурентной экосистеме онлайн-видео у вас больше шансов привлечь аудиторию контентом, узко ориентированным на их особые интересы, чем случайным набором контента, который может соответствовать или не соответствовать их общим интересам. Другими словами, лучше идти вглубь, чем широко».

   Это подводит нас ко второй нейронной сети для ранжирования.

   Ковингтон, Адамс и Саргин признают, что существует множество способов ранжировать рекомендуемые видео. Но они раскрывают:

   «Рейтинг по рейтингу кликов (CTR) часто продвигает вводящие в заблуждение видео, которые пользователь не завершает («наживка»), тогда как время просмотра лучше отражает вовлеченность».

   Поэтому избегайте вводящих в заблуждение, кликбейтных или сенсационных заголовков и эскизов.

   Да, раньше работали.

   Но они пошли по пути дронта, когда YouTube заменил «просмотры» на «время просмотра» в своем алгоритме еще в октябре 2012 года.

   Итак, вторая нейронная сеть не использует CTR в качестве сигнала. Какие еще сигналы он использует?

   Авторы статьи отмечают, что «самые важные сигналы» включают в себя:

   • Как пользователь ранее взаимодействовал с самим видео и другими подобными видео?
   • Сколько видео пользователь просмотрел с этого канала?
   • Когда в последний раз пользователь смотрел видео на эту тему?

   Ковингтон, Адамс и Саргин говорят:

   «Эти непрерывные функции, описывающие прошлые действия пользователя над связанными элементами, особенно эффективны, поскольку они хорошо обобщают разрозненные элементы. Мы также сочли важным распространять информацию из генерации кандидатов в ранжирование в виде функций, например. какие источники номинировали это видео кандидатом? Какие баллы они выставили?»

   Они добавляют:

   «Функции, описывающие частоту прошлых показов видео, также имеют решающее значение для введения «оттока» в рекомендации (последовательные запросы не возвращают идентичные списки). Если пользователю недавно рекомендовали видео, но он его не смотрел, то модель естественным образом понизит этот показ при следующей загрузке страницы. Предоставление с точностью до секунды впечатления и истории часов само по себе является инженерным достижением, выходящим за рамки этой статьи, но жизненно важным для получения точных рекомендаций».

   Ковингтон, Адамс и Саргин разглашают:

   «Наша цель — предсказать ожидаемое время просмотра на основе обучающих примеров, которые являются либо положительными (показ видео был нажат), либо отрицательным (показ не был нажат). Положительные примеры аннотируются количеством времени, которое пользователь потратил на просмотр видео. Чтобы предсказать ожидаемое время просмотра, мы используем метод взвешенной логистической регрессии, который был разработан для этой цели».

   Другими словами, если вы хотите оптимизировать свое видео для рекомендательных систем YouTube, вам нужно помочь зрителям найти видео, которые они хотят посмотреть, а затем максимизировать их долгосрочное участие и удовлетворение.

   Это сложно.

   Но, поскольку каждую минуту на YouTube загружается более 500 часов видеоконтента, это то, что вам нужно делать в наши дни.

   Что это значит для вас?

   Но подождите, это еще не все!

   Авторы статьи также рассказали, что YouTube использует «глубокое обучение» для разработки, итерации и обслуживания «массовой системы рекомендаций» с 2016 года. еще тогда.

   Это может не мешать вам спать по ночам.

   Но если Google выпустит то, чему они научились, например, Google Shopping, то держу пари, что это создаст кошмар для исследователей и разработчиков Amazon.

   Итак, что это значит для вас?

   Я понимаю, что вы сосредоточены на цифровом маркетинге, поисковой оптимизации, контент-маркетинге и платном поиске. Ну, это зашло так далеко.

   Что насчет следующих четырех лет?

   Что ж, если вы или кто-то из вашей команды уже понимаете TensorFlow (ранее известный как Google Brain), то вы готовы к работе.

   Но если в вашей команде нет исследователя или разработчика, который понимает, как использовать всеобъемлющую и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества TensorFlow для продвижения передовых технологий машинного обучения (ML ) для создания и развертывания приложений на базе машинного обучения для вашей организации или клиентов, то вам нужно найти его… быстро.

   Почему?

   Потому что со временем ваша судьба — и судьба вашей организации или клиентов — будет зависеть от рекомендательных систем.

   Вот почему сегодня стоит потратить время и внимание на чтение «Глубокие нейронные сети для рекомендаций YouTube».