¿Cómo elige youtube los videos sugeridos??

El sistema de recomendación de videos para YouTube tiene un solo objetivo. Quieren brindarle una recomendación de video personalizada de alta calidad que sea apropiada para sus intereses. Al hacerlo, lo mantendrán en su plataforma mientras hace clic y mira sus anuncios dirigidos. Tu historial de navegación en Google, Chrome y YouTube influyen en gran medida en los resultados de búsqueda de su Recomendaciones de YouTube. Recibe estas sugerencias en su página de inicio de YouTube y también como notificaciones en la aplicación.

Hay varios factores que influyen en los resultados de la búsqueda y las recomendaciones de videos. Estos se alimentan en Algoritmo de YouTube que toma estas decisiones sobre qué videos le gustaría automáticamente. Lo hace mirando ciertos datos. Echemos un vistazo a los diferentes tipos:

• Fuentes de contenido: hay dos fuentes principales de cómo YouTube dibuja sus videos recomendados y alimenta el algoritmo. En primer lugar, están los datos de contenido que escribe en el cuadro de búsqueda, como títulos, descripción y metadatos y, en segundo lugar, los datos de la actividad del usuario. Está categorizado en varios atributos, como sus favoritos, calificaciones, número de visitas, etc.

• Tu actividad visual: antes de que YouTube le sugiera videos recomendados, determina el conjunto de videos asociados que probablemente verá después del video que está viendo actualmente. Para ello, utiliza el método de asociación o co-visita que se realiza identificando una serie de videos que has visto recientemente en una sola sesión. El algoritmo encuentra una conexión entre los videos que ha visto y le sugiere los videos que podría estar interesado en ver.

• Recomendación de clasificación: una vez que YouTube genera un conjunto de recomendaciones, las clasifica según una serie de señales. Luego, se organizan en diferentes grupos, según su especificación de usuario, diversificación y calidad de video. La especificación del usuario se utiliza para presentar un video similar a sus preferencias únicas. Las señales específicas del usuario se crean en función del tiempo de visualización y el recuento de ver cierto tipo de videos. La diversificación se realiza identificando videos que son muy similares entre sí. Se eliminan videos exactamente idénticos y se incorporan tipos más variados de video. La lógica detrás de la diversificación es que los usuarios tienen múltiples intereses y preferencias de visualización relacionadas. Es posible que los videos recomendados que son demasiado similares entre sí no reflejen las preferencias generales de un usuario. La calidad de video incluye una serie de métrica, como calificaciones de videos, recuento de vistas, favoritos, comentarios y compartidos.

• Participación del espectador: YouTube presta la debida atención a cuántos comentarios, me gusta y no me gusta un video se basa en la audiencia. Los videos que tienen más éxito en atraer a los espectadores siempre encabezan las listas y se muestran en sus videos sugeridos. El algoritmo de videos sugeridos de YouTube funciona en el rendimiento de ciertos videos en YouTube. Promueven videos que tienen éxito en mantener a los espectadores interesados ​​y animarlos a que les gusten y comenten sobre ellos. Además, los videos que obtienen muchos me gusta y comentarios siempre son promocionados por YouTube. Los videos que tienen éxito en recibir una retención prolongada de espectadores y tiempo de reproducción son aquellos que mantienen a las personas involucradas.

• Miniaturas: una miniatura es la pequeña imagen fija del video que ve con el enlace de un video. Los videos que tienen miniaturas relevantes para el título y el contenido del video son los más populares entre la audiencia. Los videos que tienen miniaturas irrelevantes reciben respuestas y comentarios negativos de la audiencia. Entonces, los videos con miniaturas relevantes y atractivas se vuelven populares y YouTube los incluye en sus recomendaciones de videos sugeridos.

• Iniciadores de sesión de YouTube: Sugerencias de videos de YouTube son en su mayoría los que comienzan a ver sesiones para la audiencia. También considera la forma en que un Canal de Youtube inicia una sesión de visualización y con qué frecuencia. YouTube tiene datos sobre las vistas y los tiempos de sesión de los espectadores, y sugiere canales y videos que a menudo comienzan a ver sesiones en función de esos datos. Por ejemplo, si visita YouTube una vez a la semana, su sesión de visualización puede durar 20 minutos. Si vienes a YouTube dos veces por semana, tu sesión de visualización puede durar 50 minutos y 4 visitas en total hasta 150 minutos de sesión de visualización. En consecuencia, más sugerencias significan que más personas visitan YouTube y que se incluyen más videos en las recomendaciones de videos sugeridos.

• Fuera de YouTube: YouTube también se mantiene en contacto con sus usuarios fuera de YouTube a través de listas de correo electrónico, perfiles sociales, conexiones de medios, sitios web, etc. Incluso si se trata de plataformas muy pequeñas, ayudan a catalizar las sesiones de inicio y a conocer las preferencias, los gustos y los disgustos de los usuarios. Basado en esto datos, aumentan su audiencia sugiriéndoles videos relevantes. En su Facebook y otras páginas de redes sociales, también programan sus nuevos lanzamientos. Si un hombre sabe cuándo debe volver para ver un nuevo video en un canal, puede venir y buscar su video cuando esté configurado para transmitirse en vivo. Sin embargo, no siempre se comprende bien cómo se alimenta esto en el algoritmo. Esta es en parte la razón de los cambios recientes en GDPR que han afectado a Europa^[1].

YouTube enfrenta una serie de desafíos mientras elegir videos sugeridos para sus usuarios. En primer lugar, hay una cantidad asombrosa de videos que se cargan en YouTube todos los días. Muchos de ellos son similares entre sí, y elegir uno de ellos es algo difícil de hacer. En segundo lugar, muchos de estos videos tienen títulos irrelevantes, descripciones inapropiadas, miniaturas extrañas y otros signos similares de metadatos deficientes. En tercer lugar, los datos que utiliza YouTube para comprender el interés de los usuarios son bastante vagos e inapropiados en ocasiones. Por ejemplo, cuando una persona mira un video sobre un producto en particular, YouTube no conoce su propósito. Pueden estar interesados ​​en comprar el producto, pueden estar tratando de obtener conocimientos sobre él, pueden estar escribiendo contenido de marketing al respecto o simplemente se tropezaron con ese video por casualidad. Otro desafío es que las recomendaciones deben actualizarse a intervalos regulares de tiempo. Sugerir ciertos videos una y otra vez puede no interesar a los espectadores.

Hay algunos otros desafíos que surgen en el camino de dominar la columna de videos sugeridos. Una es la función "a continuación" que aparece en la primera posición de esta columna y está configurada para que se reproduzca automáticamente después de que finaliza un video. YouTube ha programado esta unidad algorítmicamente y es posible que el próximo video no provenga del último canal.

El segundo desafío es la sección "Recomendados" en la columna de videos sugeridos. La selección de esta sección depende en gran medida de la elecciones personales de un espectador. Mantener a los espectadores interesados ​​a través de llamadas a la acción y anotaciones es la forma en que YouTube asegura estos lugares para sus propios videos.

Por último, es un desafío incluir o no videos en la "Salir de la pagina". Es la última página que visita un espectador antes de que decida abandonar el sitio web. En YouTube, si un video provoca la finalización de varias sesiones de visualización, YouTube se abstendría de incluir ese video en su lista de videos sugeridos. Probablemente, ese video era de baja calidad, irrelevante para el tema o tal vez fuera de contexto, por lo que el espectador decidió abandonar.

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1 https: // www.el guardián.com / technology / 2018 / may / 25 / facebook-google-gdpr-quejas-eu-consumer-rights