Recomandarile de pe YouTube au in spate algoritmi sofisticati

De cate ori ne uitam la un clip pe YouTube primim cel putin 10 recomandari de videoclipuri asemanatoare. La inceput pare ca YouTube stie ce ne dorim si ne ofera fix videoclipurile pe care le cautam. In spatele acestor recomandari se afla un algoritm foarte sofisticat care analizeaza la infinit fiecare miscare pe platforma video de socializare si incearca sa intuiasca ce fel de clipuri am urmari.

Algoritmii YouTube se imbunatatesc pe masura ce urmarim mai multe clipuri recomandarile sunt din ce in ce mai multe si mai apropiate de profilul nostru de utilizator. Cum se ajunge la aceste recomandari? Si pe ce se bazeaza de fapt?

YouTube vine cu recomandari de videoclipuri pe care altii le-au apreciat. Chiar daca nu au milioane si miliarde de vizualizari, unele sunt cu vizualizari mai putine decat ne asteptam, ele au un impact asupra publicului tinta si au reusit sa ii tina langa ecran pe cei care au apucat sa le urmareasca. Un studiu recent a demonstrat ca, dintre toate recomandarile facute, YouTube prioritizeaza videoclipurile cu peste un milion de vizualizari. Cele mai recomandate videoclipuri ajung sa fie vazute de peste 450 de milioane de ori fiecare.

Dar ce facem cand avem putine vizualizari, continutul e nou si trebuie sa il recomandam? Algoritmii YouTube stiu sa aleaga acele clipuri care au pontential si care poate pot deveni virale, care vor avea un numar mare de vizualizari intr-un timp record. Odata ce au identificat cele mai bune clipuri noi promovarea lor in paginile de recomandari e de multe ori agresiva, apar de foarte multe ori pana cand le vizualizam.

Videoclipurile recomandate sunt din ce in ce mai lungi, mai populare, reusesc sa atraga mai multi oameni. Ideea de baza este: utilizatorul sa se uite cat mai mult timp la clipuri si sa nu fie dispus sa paraseasca clipul pana ce nu ajunge aproape de final.

Criteriile in functie de care YouTube ofera recomandarile

YouTube foloseste retele neuronale de invatare profunda care isi modifica modul de actiune in functie de datele primite. Sistemele deduc statistic care clipuri sunt mai potrivite pentru profilurile utilizatorilor si incearca sa le integreze in recomandari.

Dar toate recomandarile sunt personalizate in functie de istoricul vizualizarilor si al cautarilor unui user. Si clipurile recomandate apar doar o data in personalizari. Odata ce ajungem sa vedem clipuri din recomandari intram intr-o spirala din care cu greu putem iesi, primim mereu alte si alte recomandari si ajungem sa petrecem ore in fata ecranelor.

Si daca esti de parere ca aceste recomandari nu sunt asa de importante, trebuie sa stii ca peste 70% din totalul vizualizarilor de pe YouTube vin astazi din motorul de recomandari.

Pana sa ajunga in lista, un videoclip ar trebui sa treaca de niste filtre. Care sunt acestea? CTR-ul, Click-Through Rate, cat de probabil e ca un user sa dea click pe video ca sa il deschida, timpul de vizualizare, tipul combinat pe care utilizatorii il aloca unor videoclipuri. Se mai adauga si numarul de videoclipuri pe care un user le-a vazut de la un canal, cat de recenta a fost vizualizarea unui clip pe o anumita tema, ce cautari a facut un utilizator in trecut ca sa ajunga la un clip din recomandari. Se analizeaza si istoricul vizualizarilor de la un user, localizarea, datele demografice.

Nu intra in listele de recomandari filmuletele care nu au continut relevant prin raportare la titlu, cele care incearca doar sa faca vizualizari. Acum se pune accent pe CTR si pe timpul de vizualizare. Castiga cine are continut de calitate si are si titluri reale, foarte bine adaptate continutului.

Inginerii de la Google, care se ocupa de algoritmi si de optimizare incearca mereu sa aiba un echilibru intre CTR si timpul de vizualizare. Daca te bazezi pe CTR ai clickbait, daca te bazezi pe timpul de vizualizare ajungi sa ai in recomandari videoclipuri foarte lungi. Nu e bine sa ai CTR mare si un timp de vizualizare redus pe recomandari.

Idealul YouTube e urmatorul: un thumbnail care atrage atentia, titluri care atrag CTR real si vizualizari cat mai lungi din punctul de vedere al timpului petrecut dupa deschiderea unui video. Asadar, daca vrei sa apari in recomandari si sa ai vizualizari trebuie sa optimizezi videoclipurile pentru CTR si timpul de vizualizare, in acelasi timp.

Mozilla vrea sa imbunatateasca modul in care YouTube recomanda videoclipuri

Mozilla a facut o miscare recenta in ultimele saptamani si a declarat ca isi doreste sa aduca imbunatatiri recomandarilor facute de YouTube. Asta dupa ce inginerii de la Mozilla si-au dat seama ca recomandarile nu sunt deloc utile si bune pentru toata lumea, de multe ori sunt ciudate.

O extensie de la Mozilla, RegretsReporter, isi doreste sa afle de la utilizatori care sunt recomandarile regretabile. In felul acesta si utilizatorii vor intelege mai bine cum functioneaza algoritmul YouTube si Mozilla va corecta intr-un final modul de recomandare pentru videoclipurile de pe YouTube.

Reprezentantii YouTube spun ca demersul Mozilla nu ajuta la nimic si ca ei fac mereu schimbari la nivelul algoritmilor, peste 30 sunt deja operate pentru a face recomandari cat mai bune. Mozilla, de cealalta parte, sustine in continuare ca vrea sa transforme recomandarile YouTube intr-unele transparente, algoritmii sa fie mai simplu de inteles si recomandarile sa fie cat mai corecte, sa se gaseasa anumite probleme de recomandare in viitor.

YouTube nu are incredere inca in Mozilla si va colabora cu organizatia, dar nu va opera schimbari majore la algoritmi in functie de recomandarile „regretabile”, termen pe care echipa YouTube il gaseste complicat de inteles si de aplicat in viata reala. Dupa sase luni de colectare a datelor de la utilizatori Mozilla va prezenta rezultatele YouTube si utilizatorilor.

Faci un comentariu sau dai un răspuns?