Несколько фактов о системе рекомендаций YouTube 1. Алгоритм Y | Шарим трафик и CPA

Несколько фактов о системе рекомендаций YouTube

1. Алгоритм YouTube на самом деле состоит из двух алгоритмов – алгоритма домашней страницы и алгоритма предлагаемых видео. Эти два алгоритма называются системой рекомендаций.
2. Большая часть трафика генерируется системой рекомендаций YouTube, а не результатами поиска.
3. Система рекомендаций предлагает видео для каждого пользователя по отдельности. Когда пользователь посещает YouTube, система рекомендаций собирает видео и ранжирует лучших кандидатов в соответствии с тем, что этот пользователь, скорее всего, будет смотреть.
4. Приоритеты ранжирования алгоритмов YouTube за несколько лет изменились: в 2011 году клики и просмотры были сигналом для попадания в рекомендации, в 2012 главным показателем стало общее время просмотра. Ранжирование видео на основе общего количества кликов и просмотров оказалось неэффективным, поскольку привело к обилию кликбейта с вводящими в заблуждение заголовками и миниатюрами. С 2015 года по сегодняшний день главным сигналом является удовлетворенность зрителей.
5. YouTube использует комбинацию опросов и сигналов для измерения удовлетворенности зрителей. YouTube узнает, что нравится пользователям, периодически показывая опросы о том, как они относятся к просмотренным видео. Клик на кнопку «Не интересует» является одним из сигналов удовлетворенности зрителя. Симпатии и антипатии - это тоже сигналы, как и средняя продолжительность просмотра и средний процент просмотра.
6. Рейтинг на главной странице YouTube основан на сочетании производительности и персонализации.
7. Производительность: используя скорость кликов и среднюю продолжительность просмотра, YouTube измеряет, насколько видео привлекло других зрителей, когда они увидели его на своей домашней странице.
8. Персонализация основана на предыдущей активности пользователя: на основе истории его просмотров и того, как часто он взаимодействует с определенным каналом или темой.
9. Видео, показанные в предлагаемом разделе YouTube, являются как персонализированными, так и связанными с текущим видео.
10. Внешние факторы могут повлиять на рекомендации YouTube по видео — это интерес к теме, сезонность и конкуренция.