Como o YouTube escolhe os vídeos sugeridos?

O sistema de recomendação de vídeo para o YouTube tem apenas um objetivo. Eles querem fornecer a você uma recomendação de vídeo personalizada de alta qualidade que seja apropriada aos seus interesses. Ao fazer isso, eles irão mantê-lo em sua plataforma enquanto você clica e assiste seus anúncios direcionados. Seu histórico de navegação em o Google, Chrome e YouTube influenciam amplamente os resultados de pesquisa de seu Recomendações do YouTube. Você recebe essas sugestões em sua página inicial do YouTube e também como notificações no aplicativo.

Existem vários fatores que influenciam seus resultados de pesquisa e recomendações de vídeo. Estes são alimentados em Algoritmo do YouTube que toma essas decisões sobre quais vídeos você gostaria automaticamente. Ele faz isso olhando para certos dados. Vamos dar uma olhada nos diferentes tipos:

• Fontes de conteúdo: existem duas fontes principais de como o YouTube extrai seus vídeos recomendados e alimenta o algoritmo. Em primeiro lugar, estão os dados de conteúdo que você digita na caixa de pesquisa, como títulos, descrição e metadados e, em segundo lugar, estão os dados de atividade do usuário. É categorizado em vários atributos, como seus favoritos, avaliações, número de visualizações, etc.

• Sua atividade de visualização: antes que o YouTube sugira vídeos recomendados, ele determina o conjunto de vídeos associados que você provavelmente assistirá após a exibição do vídeo. Para fazer isso, ele usa o método de associação ou co-visitação que é feito identificando uma série de vídeos que você assistiu recentemente em uma única sessão. O algoritmo encontra uma conexão entre os vídeos que você assistiu e sugere os vídeos que você pode estar interessado em ver.

• Recomendação de classificação: uma vez que o YouTube gera um conjunto de recomendações, ele as classifica de acordo com uma série de sinais. Em seguida, eles são organizados em diferentes grupos, de acordo com suas especificações do usuário, diversificação e qualidade de vídeo. As especificações do usuário são usadas para apresentar um vídeo semelhante às suas preferências exclusivas. Sinais específicos do usuário são criados com base em seu tempo de visualização e contagem de assistir certos tipos de vídeos. A diversificação é feita identificando vídeos que são muito semelhantes entre si. Vídeos exatamente idênticos são removidos e tipos mais variados de vídeo são introduzidos. A lógica por trás da diversificação é que os usuários têm múltiplos interesses e preferências de visualização relacionadas. Vídeos recomendados que são muito semelhantes entre si podem não refletir as preferências gerais do usuário. A qualidade do vídeo inclui vários Métricas, como avaliações de vídeo, contagem de visualizações, favoritos, comentários e compartilhamentos.

• Engajamento do espectador: O YouTube presta a devida atenção a quantos comentários, gostos e não gostos um vídeo atrai o público. Os vídeos que têm mais sucesso em envolver os espectadores sempre estão no topo das paradas e aparecem em seus vídeos sugeridos. O algoritmo de vídeos sugeridos do YouTube funciona no desempenho de certos vídeos no YouTube. Eles promovem vídeos que têm sucesso em manter os espectadores envolvidos e incentivá-los a curtir e comentar sobre eles. Além disso, os vídeos que recebem muitos gostos e comentários são sempre promovidos pelo YouTube. Vídeos que têm sucesso em receber uma longa retenção de espectador e tempo de exibição são aqueles que mantêm as pessoas engajadas.

• Miniaturas: uma miniatura é a pequena imagem estática do vídeo que você vê com o link de um vídeo. Vídeos com miniaturas relevantes para o título e o conteúdo do vídeo são mais populares entre o público. Vídeos com miniaturas irrelevantes recebem respostas e comentários negativos do público. Assim, vídeos com miniaturas relevantes e atraentes se tornam populares e o YouTube os inclui em suas recomendações de vídeos sugeridos.

• Iniciantes de sessão no YouTube: Sugestões de vídeos no YouTube são principalmente aqueles que começam a ver as sessões para o público. Também considera a forma como um Canal do Youtube inicia uma sessão de visualização e com que frequência. O YouTube tem dados sobre visualizações e tempos de sessão dos espectadores e sugere canais e vídeos que frequentemente começam a visualizar sessões com base nesses dados. Por exemplo, se você visita o YouTube uma vez por semana, sua sessão de visualização pode durar 20 minutos. Se você vem ao YouTube duas vezes por semana, sua sessão de visualização pode durar 50 minutos, e 4 visitas totalizam até 150 minutos de sessão de visualização. Consequentemente, mais sugestões significam mais pessoas acessando o YouTube e mais vídeos sendo apresentados nas recomendações de vídeos sugeridos.

• Fora do YouTube: O YouTube mantém contato com seus usuários fora do YouTube também por meio de listas de e-mail, perfis sociais, conexões de mídia, sites, etc. Mesmo que sejam plataformas muito pequenas, elas ajudam a catalisar sessões iniciais e conhecer as preferências, gostos e desgostos dos usuários. Com base nisso dados, eles aumentam seu público, sugerindo-lhes vídeos relevantes. Em suas páginas do Facebook e outras mídias sociais, eles também programam seus novos lançamentos. Se um homem sabe quando deve voltar para um novo vídeo em um canal, ele pode ir e encontrar seu vídeo quando estiver definido para ir ao vivo. Como isso alimenta o algoritmo, no entanto, nem sempre é bem compreendido. Essa é, em parte, a razão para as recentes mudanças no GDPR que afetaram a Europa^[1].

O YouTube enfrenta vários desafios enquanto escolher vídeos sugeridos para seus usuários. Em primeiro lugar, há uma quantidade impressionante de vídeos sendo enviados ao YouTube todos os dias. Muitos deles são semelhantes entre si, e escolher um deles é uma coisa difícil de fazer. Em segundo lugar, muitos desses vídeos têm títulos irrelevantes, descrições inadequadas, miniaturas estranhas e outros sinais de metadados pobres. Terceiro, os dados que o YouTube usa para avaliar o interesse do usuário são bastante vagos e inadequados às vezes. Por exemplo, quando uma pessoa está assistindo a um vídeo sobre um produto específico, o YouTube não conhece seu propósito. Eles podem estar interessados ​​em comprar o produto, podem estar tentando obter conhecimento sobre ele, podem estar escrevendo conteúdo de marketing sobre ele ou simplesmente tropeçaram naquele vídeo por acaso. Outro desafio é que as recomendações precisam ser atualizadas em intervalos regulares de tempo. Sugerir certos vídeos repetidamente pode não interessar os telespectadores.

Existem alguns outros desafios que surgem no caminho de dominar a coluna de vídeos sugeridos. Um é o recurso ‘up next’ que aparece na primeira posição desta coluna e está configurado para reproduzir automaticamente após o término de um vídeo. O YouTube programou esta unidade algoritmicamente e o próximo vídeo pode não vir do último canal.

O segundo desafio é a seção "Recomendado" na coluna de vídeos sugeridos. A seleção desta seção depende altamente do escolhas pessoais de um visualizador. Manter os espectadores engajados por meio de frases de chamariz e anotações é como o YouTube garante esses lugares para seus próprios vídeos.

Finalmente, é um desafio incluir ou não vídeos no `Página de saída’. É a última página que um visualizador acessa antes de decidir deixar o site. No YouTube, se um vídeo fizer com que várias sessões de visualização sejam encerradas, o YouTube se abstém de incluir esse vídeo em sua lista de vídeos sugeridos. Provavelmente, aquele vídeo era de baixa qualidade, irrelevante para o assunto, ou talvez fora de contexto, por isso o espectador decidiu sair.

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1 https: // www.o guardião.com / technology / 2018 / may / 25 / facebook-google-gdpr-responses-eu-consumer-rights