Amb més de mil milions d’usuaris i milers de milions d’hores de vídeo, el fet que l’algorisme de YouTube aconsegueixi oferir el que voleu veure quan visiteu el lloc és un testimoni de l’enginyeria de programari. Aleshores, com funciona?

La resposta breu: Ningú en coneix els detalls, ni tan sols YouTube, fins a cert punt. L’algorisme de YouTube utilitza l’aprenentatge automàtic per suggerir vídeos, cosa que significa que no hi ha regles establertes. A més, Google no ens ho diria de totes maneres, ja que això portaria a les persones que les explotessin.

Què sabem

Quan entreneu un model d'aprenentatge de màquines, aporteu un grup d'entrada i, a continuació, classifiqueu els resultats suggerits sobre com són de dret.

Aquí teniu un exemple molt simplificat. Diguem que volia entrenar una IA per indicar la diferència entre imatges de gats i gossos. Essencialment, haureu de proporcionar una IA un munt de fotografies de gats i gossos, que comenceu a triar i, a continuació, el puntueu bé si responia correctament. Com més es corregeix, millor es tria a l’hora d’escollir. El resultat és una màquina que pot identificar gats i gossos. Aquesta formació utilitza una mètrica mitjançant la qual es jutgen els resultats; en el nostre cas, el cat-o-meter, o el percentatge de la imatge és efectivament cat.

La mètrica que fa servir YouTube és el temps de visualització: quant temps mantenen els usuaris al vídeo. Això té sentit perquè YouTube no vol que la gent salti buscant vídeos per veure-hi, ja que això comporta més feina al final i menys temps dedicat a veure.

Tot i això, és molt més matisat que el “temps que vas veure un vídeo”. L’algoritme té en compte molts factors diferents i els classifica en conseqüència: retenció dels espectadors, impressions als clics, interacció dels espectadors i alguns altres factors que no veiem mai. A continuació, YouTube adapta aquests factors al vostre perfil de manera que us pot suggerir vídeos que és més probable que feu clic.

Què s’ha d’aportar d’això

Si sou un aspirant a YouTuber, les dues coses principals a treballar són maximitzar la durada mitjana de la vista i maximitzar el percentatge de clics. Agafeu la següent piràmide cap per avall.

YouTube suggereix el vostre vídeo a un grup de persones, a la pantalla d'inici i a la pestanya suggerida. Per compte, tinc gairebé 750 mil impressions. Sembla molt bé, però només una fracció d'aquestes persones fa clic al vostre vídeo. Aquesta fracció s'anomena percentatge de clics i es mesura en un percentatge (podeu veure en el meu exemple que tinc un percentatge de clics del 4,0%). La figura Visualitzacions mostra el nombre real de persones que hi han fet clic.

Després que algú faci clic al vídeo, YouTube mesura el temps que passen les persones en veure els vídeos.

Podeu veure per què tants creadors de YouTube utilitzen títols i miniatures de clickbait (per obtenir aquests clics) i vídeos llargs i elaborats (fins a un temps de retenció). Aquests són dos trets molt molestos de molts creadors de YouTube, però heu de culpar l'algorisme.

Un estudi de casos

Mirem dos grans canals que adopten diferents enfocaments per abordar l'algorisme. El primer és Primitive Technology, un canal gestionat per un noi que surt al desert i construeix les coses sense cap eina. Tots els seus vídeos són molt llargs, però mantenen un bon nivell de compromís al llarg d'aquest llarg termini: una realització, ja que no hi ha narracions. Aquest fet significa que probablement té una durada de vista mitjana molt elevada, cosa que resulta bona als ulls de l'algorisme.

Com que només fa un vídeo al mes, és sorprenent que tingui més de 8 milions de subscriptors. Probablement això és degut a que el temps llarg entre els vídeos crea una sensació de quelcom nou quan cau el següent. Els seus vídeos són icònics i, sempre que apareixen al meu feed, gairebé sempre els faig clic. Suposo que els altres se senten de la mateixa manera, per la qual cosa probablement també té un percentatge de clics elevat.

El segon canal té un enfocament lleugerament més escarmentat. BCC Trolling, un canal Fortnite "Moments divertits", agafa clips de streamers populars i els edita en vídeos diaris. L'últim any, han dominat l'algorisme i han disparat fins a 7,3 milions de subscriptors. Per maximitzar el temps de visualització, van col·locar el videoclip del títol en algun lloc del centre del vídeo, obligant a la gent a veure-ho una estona abans de venir al clip al qual van fer clic, essencialment els van "enganxar" al vídeo. Per això, el seu temps de vigilància és més gran.

També són excel·lents en les miniatures i títols de clickbait, aportant * NOU * a tots els capsets de molts vídeos i sempre amb miniatures de colors que solen ser fetes a mida i que sovint són molt enganyoses. Però, no són claus; els vídeos es mostren al títol, però és suficient per fer que la gent faci clic.

Aquest és el més important per eliminar el BCC: si aneu a fer clic sobre les vostres miniatures, feu-ho de manera subtil. El fet d’afegir-hi mentides al títol sovint farà enfadar la gent i pot tenir l’efecte contrari que preteniu.

De qualsevol forma, hauríeu de trobar el que us serveixi per utilitzar-lo i aprofitar-lo en benefici. Tingueu en compte el temps i els percentatges de clics, encara que seguiu el vostre format i no deixeu que l'algorisme dicti el contingut.