Met meer dan een miljard gebruikers en miljarden uur video, het feit dat de YouTube-algoritme slaagt om te leveren wat u wilt zien wanneer u de site bezoekt, is een bewijs van de software engineering. Dus, hoe werkt het?
Het korte antwoord: Niemand kent de details, zelfs niet op YouTube, tot op zekere hoogte. De YouTube-algoritme maakt gebruik van machine learning te suggereren video ‘ s, wat betekent dat er geen vaste regels kunnen wij u vertellen. Daarnaast zou Google niet ons toch te vertellen, als dat zou leiden tot mensen die misbruik van hen.
Wat We Wel Weten
Wanneer u de trein een machine learning model, geeft u hem een bos van ingang en dan de rang van de voorgestelde uitgangen op hoe ze zijn.
Hier is een zeer eenvoudig voorbeeld. Zeggen dat je wilde trein een AI om het verschil te zien tussen de foto ‘ s van katten en honden. In wezen, je zou een AI een heleboel foto ‘ s van katten en honden, hebben in het begin te kiezen, en dan de score van het recht als het antwoord juist is. Hoe meer het wordt juist is, hoe beter het wordt om te kiezen. Het resultaat is een machine identificeren van honden en katten. Deze training maakt gebruik van een metric die resultaten zijn beoordeeld; in ons geval, de cat-o-meter, of welke procent van de afbeelding is inderdaad een kat.
Het gegeven YouTube gebruikt is kijken naar de tijd—hoe lang gebruikers blijf op de video. Dit is logisch omdat YouTube niet wil dat mensen het overslaan van rond op zoek naar video ‘ s om naar te kijken, dat is meer werk op hun einde, en minder tijd kwijt met het kijken naar.
Het is veel genuanceerder dan gewoon “hoe lang u keek naar een video,” wel. Het algoritme houdt rekening met veel verschillende factoren en rangschikt ze op basis hiervan kijker vasthouden, indrukken te klikken, betrokkenheid van kijkers, en een aantal andere achter de schermen factoren die we nooit te zien. YouTube dan kleermakers deze factoren op uw profiel zodat deze kunnen wijzen op video ‘ s u bent meer kans om te klikken.
Wat Weg te Nemen Van Deze
Als je een beginnende YouTuber, de twee belangrijkste dingen om aan te werken zijn het maximaliseren van uw gemiddelde bekijk duur, en het maximaliseren van uw click-through rate. Neem de volgende omgekeerde piramide.
YouTube stelt uw video ‘ s naar een groep mensen, op het home-scherm en in de voorgestelde tabblad. Op mijn account, ik heb bijna 750 duizend vertoningen. Dat lijkt vrij goed, maar slechts een fractie van die mensen op uw video. Deze fractie is de click-through rate, en het is gemeten als een percentage (u kunt zien in mijn voorbeeld heb ik een 4.0% click-through-rate). De Standpunten figuur toont het werkelijke aantal mensen dat u hebt geklikt.
Nadat iemand is klik op de video, YouTube dan meet de hoeveelheid tijd die mensen doorgebracht met het kijken naar de video ‘ s.
U kunt zien waarom zo veel YouTube-makers gebruiken clickbait titels en miniaturen (om die click-throughs) en lange, getrokken uit de video ‘ s (tot maximaal behoud van de tijd). Dit zijn twee zeer vervelende eigenschappen van de vele YouTube-makers, maar hey, de schuld van het algoritme.
Een Case-Study
Laten we een kijkje nemen op twee grote kanalen die verschillende benaderingen voor het aanpakken van het algoritme. De eerste is de Primitieve Technologie, een kanaal geleid door een man die de wildernis in gaat en bouwt dingen zonder gereedschap. Al zijn video ‘ s zijn erg lang, maar houden van een goed niveau van betrokkenheid in die lengte—een hele prestatie want er is geen gesproken tekst. Dit feit betekent dat hij waarschijnlijk heeft een zeer hoge gemiddelde bekijk duur, wat goed is in het algoritme van de ogen.
Want hij maakt alleen een video een maand, is het verwonderlijk dat hij heeft meer dan 8 miljoen abonnees. Dit is waarschijnlijk vanwege de lange tijd tussen de video ‘ s creëert een gevoel van iets nieuws als de volgende druppels. Zijn video ‘ s zijn iconische, en wanneer ze in mijn feed, ik bijna altijd op hen. Ik vermoed dat de anderen zich op dezelfde manier, zodat hij waarschijnlijk heeft ook een hoge click-through rate.
Het tweede kanaal duurt een iets scummier aanpak. BCC Trollen, een Fortnite “Grappige Momenten” kanaal, neemt clips van de populaire streamers en bewerkt ze in de dagelijkse video ‘ s. In het afgelopen jaar hebben ze onder de knie hebt, het algoritme en het schot tot 7,3 miljoen abonnees. Het maximaliseren van tijd, zetten ze de titel fragment van de video ergens in het midden van de video, het dwingen van mensen om naar te kijken voor een tijdje voor we naar de clip die ze er op geklikt wordt, hoofdzakelijk om ze “verslaafd” op de video. Omdat van deze, hun tijd is hoger.
Ze zijn ook uitstekend op clickbait miniaturen en titels, putting *NIEUW* alles in hoofdletters op de vele video ‘ s en altijd met kleurrijke miniaturen die zijn meestal op maat gemaakt, en vaak misleidend. Maar, ze zijn niet voor de hand liggende clickbait; de video ‘ s doen leveren op de titel, maar het is gewoon clickbait genoeg mensen om te klikken.
Dit is het belangrijkste ding om mee te nemen van BCC: als je gaat om te clickbait uw miniaturen, doe het subtiel. Het zetten van regelrechte leugens in de titel wordt vaak maken mensen boos en kan het tegenovergestelde effect dat u wilt.
Één van beide manier, u mag vinden wat voor u werkt, en dat gebruiken om uw voordeel. Kijk houden de tijd en de click-through rates in gedachten naar voren te gaan, maar blijf bij je formaat en laat het algoritme bepalen van uw inhoud.