https://www.youtube.com/watch?v=U7SZQ5F6FX4
En una entrevista en video reciente, YouTube Liaison René Ritchie habló con Todd Beaupré, director senior de crecimiento y descubrimiento de YouTube, para discutir las funciones del sistema de recomendación de la plataforma y lo que los creadores pueden esperar este año.
Su discusión reveló cómo la hora del día, el tipo de dispositivo, la satisfacción del espectador y el advenimiento de los modelos de idiomas grandes (LLM) están remodelando los algoritmos de YouTube.
Esto es lo que necesita saber sobre el sistema de recomendación de YouTube y cómo funciona.
Recomendaciones personalizadas
Uno de los temas centrales de la entrevista es el enfoque de YouTube en coincidir el contenido con las preferencias de los espectadores individuales.
Según Beaupré:
“A menudo, los creadores dirán, oye, el sistema de recomendaciones está presionando mi video a la gente o por qué no está presionando mi video, sí, pueden preguntar eso y la forma en que funciona es … no es tanto. sobre empujarlo tanto como se está tirando … “
Continúa explicando que la feed de YouTube prioriza el contenido en función de lo que es más probable que cada espectador disfrute en cualquier momento dado:
“Cuando abres la página de inicio, YouTube va a decir que Hey Rene está aquí, necesitamos darle a Rene el mejor contenido que hará feliz a Rene hoy”.
Métricas y satisfacción
Mientras que la tasa de clics (CTR) y el tiempo de observación siguen siendo importantes, el sistema de YouTube también representa la satisfacción del usuario obtenida a través de encuestas directas y otras señales de retroalimentación.
Beaupré Notas:
“Presentamos este concepto de satisfacción … estamos tratando de entender no solo sobre el comportamiento del espectador y lo que hacen, sino cómo se sienten sobre el tiempo que pasan”.
Él explica que el objetivo de YouTube es cultivar la satisfacción del espectador a largo plazo:
“… miramos cosas como me gusta, disgustos, estas respuestas de la encuesta … tenemos una variedad de señales diferentes para obtener esta satisfacción … Queremos construir una relación con nuestra audiencia tal como los creadores quieren hacer con sus fanáticos”.
Evergreen y contenido de tendencias
Los algoritmos de YouTube pueden identificar videos más antiguos que se vuelven relevantes nuevamente debido a temas de tendencia, momentos virales o intereses nostálgicos.
Beaupré cita la capacidad del sistema para pivotar:
“… tal vez como ahora hay un video que llega a una cierta audiencia, pero luego como en seis meses … eso hace que este video sea relevante nuevamente … si es relevante y tal vez para una audiencia diferente a la de disfrutar la primera vez”.
Contexto: tiempo, dispositivo y hábitos de visor
Beaupré reveló que el sistema de YouTube puede mostrar diferentes tipos de contenido dependiendo de si alguien está mirando por la mañana o por la noche, en un teléfono móvil o un televisor:
“El sistema de recomendación utiliza hora del día y dispositivo … como algunas de las señales de las que aprendemos para comprender si hay un contenido diferente que es atractivo en esos diferentes contextos … si tiendes a preferir las noticias por la mañana y la comedia en Noche … intentaremos aprender de otros espectadores como usted si tienen ese patrón “.
Fluctuaciones en las vistas
Los creadores a menudo se preocupan si sus puntos de vista bajan, pero Beaupré sugiere que esto puede ser un flujo y flujo natural:
“… lo primero es que eso es natural … no es particularmente razonable esperar que siempre estés en tu nivel de vista más alto desde todos los tiempos … te animo a que no te preocupes por eso …”
También recomienda comparar métricas durante períodos más largos y aprovechar herramientas como Google Trends:
“… Vemos que la estacionalidad puede desempeñar un papel … alentarte a mirar más allá de … 90 días o más para ver el contexto completo”.
Audio de varios idiomas
Muchos creadores están explorando audio multilingüe para ampliar su audiencias.
Beaupré destaca cómo YouTube se ha adaptado para admitir pistas dobladas:
“… necesitábamos agregar algunas capacidades nuevas … consciente de que este video realmente está disponible en varios idiomas … así que si eres un creador interesado en extender tu alcance a través de doblajes … asegúrese de que tus títulos y descripciones … también estén cargados (en ) Títulos y descripciones traducidas … “
También enfatiza la consistencia:
“Hemos visto en creadores particulares que denominan al menos el 80% del … observar el tiempo … tienden a tener más éxito que aquellos que llaman menos …”
Integración de LLM
Mirando hacia el futuro, los modelos de idiomas grandes (LLMS) permiten a YouTube comprender mejor el contenido de video y las preferencias de los espectadores.
Beaupré dice:
“… Hemos aplicado la tecnología de modelos de lenguaje grande a las recomendaciones en YouTube para … hacerlos más relevantes para los espectadores … en lugar de memorizar que este video tiende a ser bueno con este tipo de espectador … en realidad podría comprender los ingredientes del plato mejor y tal vez algunos elementos más del estilo de video … “
Beaupré lo compara con un chef experto que puede adaptar recetas:
“… queremos ser más como el chef experto y menos como la … receta memorizada”.
Takeaways para creadores
Aquí están las principales conclusiones de su conversación de 21 minutos en el sistema de recomendaciones de YouTube.
- El sistema de recomendación se trata de “extraer” contenido para cada espectador, no presionar universalmente.
- Las métricas como CTR y el tiempo de observación son importantes, pero la satisfacción (me gusta, no me gusta, comentarios encuestados) también es esencial.
- YouTube puede resurgir videos más antiguos si surge un interés renovado.
- Hora del día y las recomendaciones de influencia del uso del dispositivo.
- Las fluctuaciones de la vista son normales: la estacionalidad, los eventos de tendencia y los factores externos pueden estar en juego.
- Los títulos de doblaje y traducido pueden ayudar a alcanzar nuevos mercados, especialmente si un alto porcentaje de su contenido está disponible en el mismo idioma.
- Los modelos de idiomas grandes potencian una comprensión más matizada: los creadores deben mantenerse en sintonía con cómo esto afecta el descubrimiento.
Mira la entrevista completa a continuación.
https://www.youtube.com/watch?v=dhyib72l1hu
YouTube planea compartir más actualizaciones en Vidcon a finales de este año.
Imagen destacada: Mamun_Sheikh/Shutterstock
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