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YouTube營銷

2020年YouTube演算法是如何運作? 以獲得更多觀眾,並訂閱您的頻道

我想增加更多YouTube影片觀看次數,並吸引用戶訂閱我的頻道。首先,第一步:了解YouTube各個功能演算法,以及它是如何評估您的影片。 YouTube演算法指的是最終用戶體驗,有多少人在YouTube上觀看影片。針對特定影片類型,有多少族群正在觀看。每一部影片過去觀眾都來自哪裡。根據每一位觀眾行為,提供更好更優質的影片內容。 如果您想為自己的YouTube頻道增加觀看次數和訂閱用戶,並拓展品牌,那麼YouTube演算法很重要,當您熟悉YouTube演算法後,您就會知道如何優化自己的頻道和影片,並取得最佳平衡點。 YouTube演算法歷史 YouTube的第一部影片是在2005年上傳的。15年後,人們每分鐘向該平台上傳500個小時影片。 那麼20億用戶是如何找到他們想要觀看的影片?答案是,運用大數據和AI。 2005-2012:觀看次數(又名點擊次數) 在最初的7年中,YouTube開放了點擊計算功能,以鼓勵更多人上傳影片,製造流量。 但隨著人們開始使用機器刷觀看次數,因此YouTube開始改變了觀看次數規則。 2012年:觀看時間(又名觀看時數) 2012年,YouTube宣布增加識別系統,指系統可識別人們實際想要觀看的影片。優先考慮具有吸引力的影片(以及增加用戶在整個平台花費的時間),YouTube向廣告客戶保證,正在為人們提供有價值高質量的體驗。 同時,YouTube還鼓勵創作者不要再為演算法優化而煩惱(即使影片更短以獲得更高的保留率,或者延長影片時間以延長觀看時間)。 相反,YouTube仍然像今天一樣鼓勵人們“製作人們想要觀看的影片”。 2016:機器學習(又名演算法) 在2016年,YouTube發布了引起轟動的白皮書。產品工程師在其中描述了深度神經網絡和機器學習在平台推薦系統中的作用。 (來源:適用於YouTube的深度神經網絡推薦,2016年) 當然,這白皮書並不能說明一切,但至少會讓您的YouTube有經營方向,雖然我們不知道YouTube演算法細節,但我們知道,它可以跟踪觀眾的滿意度,從而建立令人上癮的個性化推薦流。 2016-2020年:黃標,移除不當內容,其檢舉高風險影片 人工與系統判斷:YouTube 依靠技術和人為判斷和技術來檢舉不當內容,落實前述規範。由於平台上影片眾多,針對違反社群規範的影片內容,將先由系統進行過濾及辨識後,再由人工審查員確認是否違反社群規範。 認證檢舉人制度:YouTube 也仰賴「認證檢舉人」計劃的成員(非政府組織、政府機關和個別使用者),以及廣大的 YouTube 社群使用者協助進行不當內容的檢舉。 YouTube演算法在2020年是如何運作? YouTube表示,該演算法基本上是“實時反饋循環,可根據每個觀看者的不同興趣來定制影片”。它決定將哪些影片推薦給各個用戶。 該算法的目標是雙重的:為每個觀看者找到合適的影片,並讓觀看者繼續觀看。因此,該算法正在密切關注用戶行為,就像密切關注影片性能一樣。 該算法影響的兩個最重要的地方是搜尋結果和推薦流。 YouTube演算法是如何影響搜尋結果 當您搜尋「韓劇推薦」,那麼YouTube會根據影片元數據(標題,說明,關鍵字)以及與用戶查詢的匹配程度,影片的參與度(喜歡,評論,觀看時間),來顯示推薦影片。 YouTube演算法是如何影響推薦影片 推薦流是該算法的兩個過程。 首先,它會根據效果分析數據為影片分配分數,從而對影片進行排名。(向下滾動以獲取所有已知因素的列表。) 其次,它會根據觀看者的觀看歷史以及類似觀看者的觀看情況將影片與他們進行匹配。 這個想法不是要識別“好”影片,而是要使觀看者與他們想要觀看的影片匹配。最終目標是使他們在平台上花費盡可能多的時間(因此可以盡可能看到多個廣告。) 作為記錄,該算法在其他三個方面產生了重大影響: 您的YouTube主頁 熱門影片 您的訂閱 您的通知 如何確定YouTube演算法 儘管我們不在Google工作,但下面列出了YouTube多年來在各種演算法公開討論中提到的所有不同因素。 在對影片進行排名時,演算法會查看效果: 人們是否點擊影片(aka展示次數與觀看次數:此處的縮圖和標題很重要) 人們花多少時間觀看影片(觀看時間或保留時間) 影片獲得了多少頂,評論或分享(又名參與度) 影片的受歡迎程度快速增長或下降的速度(這稱為觀看速度,增長率) 影片的新穎程度(新影片可能會引起更多關注,以便讓他們有滾動的機會) 頻道多久上傳一次新影片 人們在觀看影片後在平台上花費了多少時間(會話時間) 當影片與潛在觀眾匹配時,該算法將查看個性化設置: 他們過去看過哪些頻道和主題? 他們過去從事什麼工作? 他們花多少時間看電視? ...

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