https://www.youtube.com/watch?v=U7SZQ5F6FX4
В текущем видео интервьюСвязь на YouTube Рене Ричи поговорила с Тоддом Боппром, старшим директором по росту и открытию с YouTube, чтобы обсудить функции рекомендационной системы платформы и того, что создатели могут ожидать в этом году.
Ваше обсуждение, такое как время суток, показало разнообразный тип, удовлетворение аудитории и продвижение больших голосовых моделей (LLMS) Алгоритмы с YouTube.
Вы должны знать следующее о системе рекомендаций YouTube и о том, как она работает.
Содержание
Персонализированные рекомендации
Одна из центральных тем интервью — в центре внимания YouTube на матче с контентом с отдельными настройками зрителя.
По словам Боппра:
«Создатели часто говорят: Эй, система рекомендаций дает мне видео или почему бы не написать мое видео. Об этом, чтобы вытолкнуть его так же, как и … «
Он также объясняет, что дом на YouTube -в корне приоритет контенту на основе того, что каждый зритель любит, скорее всего, в определенный момент времени:
«Если вы откроете домашнюю страницу, YouTube скажет, что Hey Rene здесь. Мы должны дать Rene лучший контент, который Rene сделает счастливым сегодня».
Метрики и удовлетворение
В то время как скорость кликов (CTR) и время важны, система YouTube также учитывает удовлетворенность пользователя, которое получается с помощью прямых опросов и других сигналов обратной связи.
Beaupré Примечания:
«Мы представили эту концепцию удовлетворения … мы не только пытаемся понять поведение зрителя и то, что вы делаете, но и то, что вы чувствуете в то время, когда вы проводите».
Он объясняет цель YouTube, чтобы способствовать долгосрочному удовлетворению аудитории:
«… мы смотрим на такие вещи, как лайки, не любит, эти ответы на опрос … у нас есть множество различных сигналов для достижения этого удовлетворения. Мы хотим построить отношения с нашей аудиторией, а создатели хотят делать со своими Поклонники. «
Вечнозеленый и тренд -контент
Алгоритмы с YouTube могут идентифицировать более старые видео, которые снова актуальны из -за трендов, вирусных моментов или ностальгических интересов.
Beaupré цитирует способность системы вращаться:
«… Может, теперь есть видео, к которому достигает определенная аудитория, но, как и через шесть месяцев … что это видео снова актуально … если оно наслаждается для другой аудитории, чем в первый раз».
Контекст: время, привычки устройства и зрителя
Beaupré сообщил, что система YouTube может показывать различные типы контента, в зависимости от того, можно ли увидеть кого -то на мобильном телефоне или телевизоре утром или ночью:
«Система рекомендаций использует ежедневно и время устройства … как некоторые сигналы, которые мы понимаем, есть ли в этих различных контекстах различный контент. Ночь … мы постараемся учиться у других зрителей, таких как вы, когда у вас будет этот шаблон. «
Колебания в взглядах
Создатели часто обеспокоены, когда их взгляды погружаются, но Бопер предполагает, что это может быть естественным приливом и потоком:
«… во -первых, это, конечно, … это не особенно разумно, что вы всегда будете на своем высшем виде во все времена … Я бы посоветовал вам не беспокоиться об этом …»
Он также рекомендует сравнивать метрики в течение более длительных периодов и использовать такие инструменты, как Google Trends:
«… мы видим, что сезонность может сыграть роль … поощрять смотреть за пределы … 90 дней или более, чтобы увидеть полный контекст».
Многократный звук
Многие создатели исследуют многоязычный звук, чтобы расширить свою аудиторию.
Beaupré показывает, как YouTube адаптировался для поддержки упомянутых треков:
«… Мы должны были добавить несколько новых функций … вы знаете, что это видео фактически доступно на нескольких языках. Поэтому, если вы создатель, который заинтересован в расширении вашего охвата через дабы … Убедитесь, что ваши названия и описания также загружены [in] Переведенные названия и описания … «
Он также подчеркивает последовательность:
«Мы видели, в частности, создатели, которые наблюдают не менее 80% … времени наблюдения … имеют тенденцию иметь больший успех, чем те, кто называет меньше …»
Интеграция LLM
С учетом будущего большие голосовые модели (LLMS) включают лучше на YouTube, видеоконтент и настройки зрителя.
Бопр говорит:
«… мы применили технологию большой языковой модели на рекомендации на YouTube, чтобы … сделать их более актуальными для зрителей … вместо того, чтобы просто помнить, что это видео хорошо подходит для этого типа зрителя … это может на самом деле иметь возможность на самом деле уметь лучше понимать ингредиенты суда и, возможно, еще несколько элементов видео -стиля … »
Beaupré сравнивает его с опытным поваром, который может адаптировать рецепты:
«… мы хотим быть больше похожими на экспертного шеф -повара и меньше таких … запоминающийся рецепт».
Важные закуски для создателя
Вот лучшие закуски из их 21-минутного разговора в системе рекомендаций YouTube.
- Система рекомендаций посвящена «вытягиванию» контента для каждого зрителя, а не повсеместно нажимающим видео.
- Метрики, такие как CTR и время, также необходимы для удовлетворения (предпочтения, антипатии, изучаемая обратная связь).
- YouTube может снова превзойти старые видео, если есть еще один интерес.
- Ежедневное время и потребление устройств.
- Взглядные колебания являются нормальными — сезон, модные события и внешние факторы могут быть в игре.
- Синхронизация и переведенное название могут помочь в достижении новых рынков, особенно если высокий процент вашего контента доступен на том же языке.
- Крупные модели обеспечивают более нюансированное понимание — создатели должны быть настроены на то, как это влияет на открытие.
Взгляните на полное интервью ниже.
https://www.youtube.com/watch?v=DHYIB72L1HU
YouTube планирует поделиться дальнейшими обновлениями в VIDCON в конце этого года.
Выбранная картина: mamun_sheikh/shutterstock
