อธิบายอัลกอริทึมของ YouTube

วิธีทำให้ช่อง YouTube ของคุณเติบโตอย่างรวดเร็วด้วยการทำงานแทนการต่อต้านอัลกอริทึมของ YouTube

ผู้ใช้ YouTube รายเล็กๆ หลายคนพยายามดิ้นรนเพื่อให้ช่องของตนเติบโต

แม้ว่าจะมีสาเหตุหลายประการที่ทำให้ช่อง YouTube ของคุณไม่เติบโต แต่สาเหตุที่พบบ่อยที่สุดข้อหนึ่งก็คือไม่เข้าใจวิธีการทำงานของอัลกอริทึมของ YouTube

ในบทความนี้ ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าอัลกอริทึมของ YouTube ทำงานอย่างไรภายใต้ประทุน

คุณจะได้เรียนรู้วิธีที่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงกำหนดหัวข้อของวิดีโอแต่ละรายการ วิธีจัดกลุ่มช่อง YouTube ที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน ทำความเข้าใจว่าผู้ดูแต่ละรายสนใจอย่างไร และแนะนำวิดีโอและช่องใหม่ที่ผู้ดูไม่ได้ติดตามได้อย่างไร

หากคุณไม่ค่อยสนใจรายละเอียดที่สำคัญของอัลกอริทึมของ YouTube คุณสามารถอ่านคำแนะนำเชิงกลยุทธ์เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการถอดรหัสอัลกอริทึมของ YouTube ได้

อัลกอริทึมของ YouTube เข้าใจหัวข้อของวิดีโอ YouTube อย่างไร

สิ่งสำคัญอันดับต้นๆ ของ YouTube คือการมีความสามารถในการทำความเข้าใจเนื้อหาของแต่ละวิดีโอ ดังนั้นจึงสามารถแนะนำวิดีโอที่ใช่ให้กับบุคคลที่ใช่ได้

YouTube ใช้เทคนิคที่หลากหลายในการวิเคราะห์แต่ละวิดีโอ

ใช้ข้อมูลเมตาทั้งทางตรงและทางอ้อมเพื่อดึงข้อมูลคำหลักจากวิดีโอและการวิเคราะห์วิดีโอและเสียงผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน

การวิเคราะห์ตามข้อความ

การวิเคราะห์ที่ตรงไปตรงมาที่สุดจะขึ้นอยู่กับการแยกคำหลักแบบข้อความ

เพื่อจุดประสงค์นี้ YouTube จะพิจารณาแอตทริบิวต์ข้อความทั้งทางตรงและทางอ้อมเพื่อสรุปคำหลักเชิงอธิบายที่สะท้อนถึงเนื้อหาของวิดีโอได้อย่างแม่นยำ

การวิเคราะห์คำหลักของชื่อ คำอธิบาย และแท็กวิดีโอ

ผู้ใช้สามารถเพิ่มชื่อวิดีโอ คำอธิบายวิดีโอ แท็กวิดีโอ และหมวดหมู่วิดีโอลงในวิดีโอของตนได้

เช่นเดียวกับข้อมูลเมตาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นทั้งหมด ปัญหาคือมักเกิดข้อผิดพลาด ความคลุมเครือ และความไม่สมบูรณ์

ด้วยเหตุนี้ YouTube จึงต้องล้างและปรับปรุงข้อมูลเมตาที่เป็นลายลักษณ์อักษรทั้งหมดก่อนเพื่อให้สามารถใช้งานได้ภายในอัลกอริทึมการแนะนำ

ตัวอย่าง:

บางคนสามารถเขียน Instagram, Insta, gram หรือ IG ได้ทั้งหมดหมายถึงแอปโซเชียลมีเดียเดียวกัน YouTube แก้ปัญหาความกำกวมนี้โดยจัดกลุ่มคำพ้องความหมายที่มีการตั้งชื่อเหมือนกันภายใน

จากนั้นจะใช้ข้อมูลตามบริบทเพื่อทำความเข้าใจบริบทของคำหลัก "Instagram" มีใครพูดถึงบริษัท Instagram ผลกระทบทางวัฒนธรรมของ Instagram วิธีใช้แอพ Instagram ในฐานะผู้ใช้ หรือเกี่ยวกับการเพิ่มจำนวนผู้ชมบน Instagram ในฐานะผู้สร้างเนื้อหาหรือไม่

จากนั้นเมตาดาต้าที่เป็นหนึ่งเดียวและที่ปรับปรุงแล้วจะถูกบันทึกไว้สำหรับวิดีโอแต่ละรายการเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ฉันแนะนำให้อ่านบทความของฉันเกี่ยวกับวิธีการตั้งชื่อวิดีโอ YouTube ของคุณและวิธีเพิ่มประสิทธิภาพชื่อวิดีโอของคุณสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

บทวิเคราะห์

การถอดเสียงวิดีโอในรูปแบบของคำบรรยายเป็นแหล่งที่ดีที่สุดของข้อมูลเมตาของวิดีโอสำหรับการวิเคราะห์เนื้อหา

หากถอดเสียงอย่างถูกต้อง จะเป็นการแปลงแบบหนึ่งต่อหนึ่งจากคำพูดเป็นคำที่เขียน ซึ่งช่วยให้เข้าถึงเครื่องมือวิเคราะห์แมชชีนเลิร์นนิงของ YouTube ได้

โดยพื้นฐานแล้ว YouTube สามารถใช้เทคโนโลยีขั้นสูงแบบเดียวกับที่บริษัทแม่ของ Google ใช้ในการวิเคราะห์เว็บไซต์ เพจ และบล็อกโพสต์หลายพันล้านรายการสำหรับ SEO

ในขั้นต้น YouTube อาศัยผู้ใช้ในการอัปโหลดหรือถอดเสียงคำบรรยายของตนเอง

เนื่องจากเป็นงานที่น่าเบื่อ มีผู้ใช้ YouTube เพียงไม่กี่รายเท่านั้นที่เพิ่มคำบรรยายลงในวิดีโอของพวกเขา

แม้ว่าคำบรรยายจะดีกว่ามากสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ แต่ก็ไร้ประโยชน์หากมีเพียง 1 ใน 100,000 เท่านั้นที่มีคำบรรยาย

YouTube แก้ไขปัญหานี้โดยลงทุนอย่างหนักในซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงของตัวเอง ซึ่งจะถอดเสียงการอัปโหลดวิดีโอทุกรายการโดยอัตโนมัติและแปลงเป็นคำบรรยาย

ปัญหาของการถอดเสียงเป็นคำของ YouTube คือบางครั้งอาจไม่ถูกต้อง 100%

บ่อยครั้งที่เข้าใจผิดสิ่งที่ผู้คนพูดในวิดีโอแล้วใช้คำที่ไม่ถูกต้องในคำบรรยาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากอุปกรณ์เสียงมีคุณภาพต่ำ เสียงพื้นหลังจะสูงมาก หรือถ้ามีคนเน้นเสียง

สิ่งนี้มีผลกระทบที่อาจเป็นอันตรายอย่างมากสำหรับผู้สร้างเนื้อหา YouTube

ในกรณีที่ดีที่สุด YouTube จะไม่เชื่อมโยงคำหลักสำคัญที่คุณต้องการจัดอันดับกับวิดีโอของคุณ

กรณีที่เลวร้ายที่สุด คำที่ไม่เป็นอันตรายอาจถูกตีความว่าเป็นคำแสลงที่ไม่ดี ส่งผลให้เกิดการทำลายล้างหรือการประท้วงในชุมชนโดยอัตโนมัติ

หากคุณต้องการผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการถอดเสียงและคำบรรยายของคุณ รวมถึงการใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่และเครื่องหมายวรรคตอนที่เหมาะสม ฉันแนะนำให้ตรวจสอบ Descript และ Otter เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

การวิเคราะห์เพลย์ลิสต์

YouTube จะใช้ข้อมูลเมตาตามบริบททางอ้อมเพื่อทำความเข้าใจว่า YouTube นั้นเกี่ยวกับอะไร

มีวิดีโอที่รวมอยู่ในเพลย์ลิสต์วิดีโอตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไปที่สร้างโดยช่องของคุณหรือโดยผู้อื่นหรือไม่ ถ้าใช่ มีคำหลักใดบ้างในชื่อและคำอธิบายของเพลย์ลิสต์

จากนั้น YouTube อาจวิเคราะห์แต่ละเพลย์ลิสต์โดยรวมชื่อวิดีโอทั้งหมดภายในเพลย์ลิสต์แต่ละรายการ จากนั้นใช้อัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบเพื่อระบุคำหลักร่วมกันที่อธิบายความเหมือนกันในวิดีโอทั้งหมดได้อย่างแม่นยำ

ความคล้ายคลึงกันเหล่านี้ในเพลย์ลิสต์สามารถใช้เป็นข้อมูลเชิงบริบทเพิ่มเติมสำหรับวิดีโอที่ฝังไว้แต่ละรายการ

หากเพลย์ลิสต์ใดมีข้อมูลและสัญญาณรบกวนที่ไม่ต่อเนื่องกัน เช่น YouTube จะไม่สนใจข้อมูลดังกล่าวเนื่องจากมีผู้รวมวิดีโอที่ไม่เกี่ยวข้องมารวมกัน

คุณสามารถจัดระเบียบเพลย์ลิสต์ที่มีอยู่ได้อย่างรวดเร็วด้วย Playlists Action Tool ของ TubeBuddy

วิเคราะห์ความคิดเห็น

แหล่งข้อมูลเมตาของวิดีโออีกแหล่งหนึ่งคือความคิดเห็นของ YouTube สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องมากกว่าสำหรับช่องขนาดใหญ่ที่ได้รับความคิดเห็นจำนวนมากอย่างสม่ำเสมอสำหรับวิดีโอแต่ละรายการ

YouTube สามารถค้นหาคำสำคัญและรูปแบบที่ระบุคำอธิบายได้

ตัวอย่าง:

"ขอบคุณมาก วิดีโอของคุณช่วยให้ฉันเข้าใจวิธีดึงดูดผู้คนให้ติดตามช่อง YouTube ของฉันมากขึ้น"

ในกรณีนี้ รูปแบบการค้นหาแบบใดแบบหนึ่งอาจมีคำว่า "how to …"

อีกครั้ง สิ่งสำคัญที่ต้องพูดถึงคือ YouTube จะไม่รับความคิดเห็นตามมูลค่าที่ตราไว้ มิฉะนั้น มันจะเป็นเรื่องง่ายสำหรับนักต้มตุ๋นที่จะเล่นระบบเพื่อให้ได้เปรียบที่ไม่เป็นธรรม

แต่ YouTube จะใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อเพิ่มระดับความมั่นใจโดยยืนยันความสอดคล้องในทุกจุดข้อมูล

หากคุณต้องการดูว่า YouTube กำลังดูอะไรอยู่ ให้ลองดูที่ Word Cloud ความคิดเห็นของ TubeBuddy

การ์ดข้อมูลและการวิเคราะห์ตอนท้าย

แหล่งข้อมูลเมตาของวิดีโอล่าสุดคือการ์ดข้อมูลและ End Screen

การ์ดฝังตัวใดๆ ที่ลิงก์ไปยังวิดีโอ เพลย์ลิสต์ หรือเว็บไซต์ภายนอกที่เฉพาะเจาะจงหรือไม่

ถ้าเป็นเช่นนั้น ชื่อและคำอธิบายของการ์ดแต่ละใบมีข้อความใดบ้าง

ในกรณีของวิดีโอ YouTube ข้อมูลเมตาและกลุ่มเนื้อหาใดที่เชื่อมโยงกับแต่ละวิดีโอ มีความคล้ายคลึงและทับซ้อนกันระหว่างวิดีโอต้นทางและเป้าหมายหรือเพลย์ลิสต์หรือไม่?

ในกรณีของเว็บไซต์ URL, ชื่อหน้า, และเนื้อหา HTML ของแต่ละหน้าคืออะไร?

เครื่องมือประมวลผลจำนวนมากของ TubeBuddy สำหรับการ์ดข้อมูลและ End Screen จะช่วยคุณประหยัดเวลาได้มาก

การวิเคราะห์ด้วยสายตา

YouTube ใช้เครื่องมือวิเคราะห์รูปภาพที่ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ภาพขนาดย่อของวิดีโอและเฟรมวิดีโอแต่ละรายการตาม Cloud Vision AI ของ Google

สิ่งที่น่าทึ่งเกี่ยวกับ Cloud Vision AI ของ Google คือคุณสามารถเข้าถึงได้อย่างเปิดเผยเพื่อประเมินภาพขนาดย่อของวิดีโอของคุณเอง

คุณสามารถดูบทความของฉันเกี่ยวกับวิธีออกแบบภาพขนาดย่อของ YouTube ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการสอนทีละขั้นตอน

วัตถุบางอย่างที่ YouTube และ Cloud Vision สามารถรับรู้ได้มีดังนี้

• ประชากร
• ใบหน้า
• อารมณ์
• ท่าทาง
• เสื้อผ้า
• วัตถุและคุณลักษณะ
• สีเด่น
• สไตล์
• โลโก้
• การจดจำข้อความ
• คะแนนการค้นหาปลอดภัย
  • ผู้ใหญ่
  • หลอก
  • ทางการแพทย์
  • ความรุนแรง
  • Racy

พูดตามตรง มันค่อนข้างน่ากลัวว่า AI ที่แม่นยำแค่ไหนในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

YouTube ใช้เทคโนโลยีเดียวกันในการวิเคราะห์วิดีโอแต่ละเฟรมต่อเฟรม

ส่วนใหญ่ใช้เพื่อระบุเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์และเนื้อหาใด ๆ ที่อาจส่งผลให้เกิดการละเมิดหลักเกณฑ์ของชุมชน

ประโยชน์รองคือ YouTube จะระบุบุคคลและวัตถุภายในวิดีโอแต่ละรายการของคุณ

หากชื่อวิดีโอของคุณคือ "วิธีทำสลัดมะเขือเทศที่สมบูรณ์แบบ" การ "ดู" มะเขือเทศจริงๆ ในวิดีโอของคุณเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล

ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้ YouTube ต่อสู้กับชื่อคลิกเบตปลอมเท่านั้น แต่ยังเป็นแหล่งรวมข้อมูลเมตาที่ยอดเยี่ยมที่อาจแสดงเป็นข้อความได้ยาก

สมมติว่าคุณมีวิดีโอชื่อ "3 แห่งที่ประเมินค่าต่ำเกินไปในลอนดอน" และสถานที่สามแห่งที่คุณแสดงในวิดีโอของคุณคือ "Borough Market", "Thames Barrier Park" และ "Richmond Park"

หาก AI ของ YouTube สามารถจดจำสถานที่ใดสถานที่หนึ่งโดยอาศัยการจดจำภาพเพียงอย่างเดียว เช่น โดยการแปลงการลงชื่อเข้าใช้เป็นข้อความผ่านเทคโนโลยี OCR

จากนั้น YouTube จะแนะนำวิดีโอของคุณให้กับผู้ที่ค้นหา "ตลาดอาหารที่ดีที่สุดในลอนดอน"

วิธีนี้ใช้ได้ในหลายกรณี แม้ว่าคุณจะไม่ได้รวมไว้ในชื่อ คำอธิบาย แท็ก หรือคำบรรยาย

การวิเคราะห์เสียง

YouTube ยังวิเคราะห์ทุกช่วงเวลาของเพลง เสียง และคำพูดของวิดีโอทั้งหมด

เหตุผลที่ชัดเจนที่สุดคือการระบุเพลงที่มีลิขสิทธิ์สำหรับระบบ Content ID ของ YouTube อีกครั้ง

ข้อมูลเสียงเพิ่มเติมยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในวิดีโอแต่ละรายการ

เพลงเฉพาะจะเชื่อมโยงกับศิลปินที่เฉพาะเจาะจง ประเภทของเพลง และเพลงอื่นๆ ที่อาจเล่นด้วยกันได้ดี

เสียงและเอฟเฟกต์เสียงมักสื่อถึงเหตุการณ์เฉพาะ ตัวอย่างเช่น เสียง "เมี๊ยว" จะบ่งบอกว่ามีแมวอยู่

คำพูดสามารถบ่งบอกว่ามีบุคคลใดบุคคลหนึ่งอยู่ในวิดีโอของคุณ

การวิเคราะห์บริบท

YouTube ยังใช้ข้อมูลตามบริบทที่กว้างขึ้นเพื่อให้เข้าใจหัวข้อของแต่ละวิดีโอได้ดีขึ้น

ช่อง

• เรารู้อะไรบ้างเกี่ยวกับช่อง YouTube ที่กำลังอัปโหลดวิดีโอ
• ช่อง YouTube เชื่อมโยงกับกลุ่มเนื้อหาใดบ้าง
• เรารู้อะไรเกี่ยวกับผู้ใช้ที่กำลังดูวิดีโอจากช่องนี้บ้าง
• ผู้ชมกลุ่มใดจำนวนมากขึ้นที่ดูวิดีโอจากช่องนี้
• กลุ่มประชากรใดกำลังดูวิดีโอจากช่องนี้

เว็บไซต์ภายนอก

• วิดีโอนี้ถูกฝังในเว็บไซต์ภายนอกหรือไม่
• ถ้าใช่ เราจะคาดการณ์ข้อมูลเพิ่มเติมจากเนื้อหาหน้าเว็บที่มีการฝังวิดีโอใดไว้ได้อย่างไร
• เว็บไซต์นี้เผยแพร่อะไรอีก
• ใครเป็นผู้เขียนบทความเฉพาะ?
• ผู้เขียนคนนี้รู้จักในหัวข้อใด
• คะแนนอำนาจหน้าที่เว็บไซต์คืออะไร?

การวิเคราะห์ผู้ชม

• ผู้ชมโต้ตอบกับวิดีโอนี้อย่างไร
• มีการดูช่วงเวลาใดและบ่อยแค่ไหน?
• ข้ามช่วงเวลาใดและบ่อยแค่ไหน?
• อัตราการคลิกผ่านของผู้ดูแต่ละรายในการแสดงผลวิดีโอเป็นเท่าใด
• เวลาในการรับชมของผู้ชมเป็นนาที/เปอร์เซ็นต์คือเท่าใด
• เรารู้อะไรบ้างเกี่ยวกับกลุ่มผู้ชมที่มีเปอร์เซ็นต์เวลาในการดูต่ำ
• เรารู้อะไรบ้างเกี่ยวกับกลุ่มผู้ชมที่มีเปอร์เซ็นต์เวลาในการรับชมสูง

อัลกอริทึมของ YouTube ค้นหาช่อง YouTube ที่คล้ายกันเพื่อแนะนำได้อย่างไร

อัลกอริทึมของ YouTube เชื่อมโยงช่อง YouTube กับแต่ละหัวข้อ หมวดหมู่ และกลุ่มเนื้อหาอย่างไร

เมื่อคุณดูวิดีโอที่โพสต์บนช่อง CNN YouTube คุณอาจเข้าใจว่าวิดีโอเหล่านี้เน้นที่การผลิตเนื้อหาข่าวเป็นหลัก

แต่ YouTube จะระบุช่อง YouTube นับล้านช่องได้อย่างไร

แนวทางที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือขอให้ช่อง YouTube แต่ละช่องจัดประเภทด้วยตนเอง

เพียงเลือกหมวดหมู่ที่เหมาะสมจากรายการหมวดหมู่ช่องยาวๆ แล้วทุกอย่างจะเรียบร้อย?

ดีนะที่ไม่เร็ว...

ปัญหาเกี่ยวกับการจัดประเภทตนเองคือมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด

ผู้สร้างเนื้อหา YouTube อาจไม่มีทิศทางของช่องหรือกลยุทธ์ด้านเนื้อหาที่ชัดเจน ดังนั้นพวกเขาจึงอาจไม่ทราบว่าจะเลือกประเภทใด

ครีเอเตอร์อาจยังสับสนว่าจะเลือกหมวดหมู่ใดหากไม่เข้าใจความหมายหรือความหมายของแต่ละหมวดหมู่

บางครั้งพวกเขาอาจรู้สึกท่วมท้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากรายการหมวดหมู่ยาวมาก

การแก้ไขปัญหา?

พวกเขากำลังกำหนดหมวดหมู่ช่อง YouTube ตามอัลกอริทึม!

นี่คือวิธีที่ YouTube สามารถทำความเข้าใจว่าช่อง YouTube เกี่ยวกับอะไร

พวกเขาพิจารณาปัจจัยสามประการที่แตกต่างกัน

• เนื้อหาของแต่ละวิดีโอของพวกเขาคืออะไร?
• หัวข้อและธีมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในวิดีโอทั้งหมดของพวกเขาคืออะไร
• ลักษณะ ลักษณะ และความสนใจใดที่ผู้ดูวิดีโอของพวกเขามีร่วมกัน

ข้อมูลทั้งสามส่วนเสริมซึ่งกันและกัน

ยิ่งข้อมูลมีความกลมกลืนกันมากเท่าใด คะแนนความมั่นใจของ YouTube ที่ช่องใดช่องหนึ่งอยู่ในหมวดหมู่และเฉพาะก็จะยิ่งสูงขึ้น ยิ่ง YouTube จะแนะนำวิดีโอของคุณในส่วนวิดีโอแนะนำของช่อง YouTube ในช่องเดียวกันมากขึ้น

ด้วยเหตุนี้การพัฒนากลยุทธ์เนื้อหา YouTube ที่ชัดเจนสำหรับวิดีโอทั้งหมดของคุณจึงเป็นสิ่งสำคัญมาก คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เนื้อหาตั้งแต่เริ่มต้นในบทความกลยุทธ์คลัสเตอร์เนื้อหา YouTube ของฉัน

อัลกอริทึมของ YouTube กำหนดสิ่งที่ผู้ใช้แต่ละรายสนใจได้อย่างไร

YouTube กำลังติดตามทุกสิ่งที่ผู้ใช้ทำบนเว็บไซต์ของพวกเขา

ทุกการเคลื่อนไหวของเมาส์ ทุกคลิกที่ภาพขนาดย่อของ YouTube

จำนวนเปอร์เซ็นต์ของภาพขนาดย่อที่ปรากฏในแต่ละหน้า

หากวิดีโอกำลังเล่นอยู่เบื้องหน้าหรือเบื้องหลัง

ภาพขนาดย่อและชื่อวิดีโอใดบ้างที่ได้รับการโปรโมตสำหรับผู้ใช้แต่ละราย และกี่ครั้ง

อัตราการคลิกผ่านของการแสดงผลวิดีโอแต่ละรายการเป็นเท่าใด

วิดีโอ YouTube แต่ละรายการมีจำนวนการดูเท่าใด

เวลาในการดูวิดีโอเป็นนาทีและเปอร์เซ็นต์หลังจากคลิกวิดีโอเป็นเท่าใด ผู้ใช้รายนี้ใช้เวลาดูวิดีโอโดยเฉลี่ยกี่เปอร์เซ็นต์ เวลาในการรับชมของวิดีโอนี้สูงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยหรือไม่

มีคนทำอะไรหลังจากดูวิดีโอบางรายการเป็นครั้งแรก

พวกเขามีส่วนร่วม? เขากด like ให้ dislike หรือเปล่า? พวกเขาเขียนความคิดเห็นหรือไม่? เป็นความคิดเห็นเชิงบวกหรือเชิงลบตามการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นหรือไม่?

ผู้ใช้ขยายคำอธิบายวิดีโอหรือไม่

ผู้ชมแชร์วิดีโอหรือไม่ ถ้าใช่ บนแพลตฟอร์มใด และอะไรคือสาเหตุที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดในการแบ่งปัน

พวกเขาสมัครรับข้อมูลจากช่อง YouTube หรือไม่ ถ้าได้ไปหน้าไหน? หากอยู่ในหน้าวิดีโอ พวกเขาดูวิดีโอกี่เปอร์เซ็นต์

พวกเขาสำรวจช่อง YouTube เฉพาะเจาะจงหรือไม่ พวกเขามองเห็นชื่อวิดีโอใด พวกเขาคลิกที่ใด

พวกเขาเพิ่มวิดีโอลงในเพลย์ลิสต์เฉพาะหรือไม่ ชื่อเพลย์ลิสต์นี้คืออะไร? ธีมและหัวข้อของวิดีโออื่นๆ ในเพลย์ลิสต์เดียวกันคืออะไร

พวกเขากดปุ่มดูภายหลังหรือไม่

คลัสเตอร์เนื้อหา ธีม และหัวข้อที่เกี่ยวข้องของวิดีโอนี้คืออะไร ผู้ใช้รายนี้สนใจกลุ่มเนื้อหาเหล่านี้โดยพิจารณาจากพฤติกรรมที่ผ่านมาและประวัติการดูไหม โดยทั่วไปมีความสนใจที่ทับซ้อนกันระหว่างสองกลุ่มเนื้อหา เช่น Linux และซอฟต์แวร์ที่กำลังพัฒนาหรือไม่

จากนั้น YouTube จะใช้จุดข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้เพื่อป้อนอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบจากผู้ใช้หลายราย

สรุป.

YouTube จัดประเภทวิดีโอเป็นอันดับแรกเพื่อทำความเข้าใจว่าแต่ละวิดีโอเกี่ยวกับอะไร

จากนั้นจะจัดกลุ่มหัวข้อออกเป็นกลุ่มเนื้อหาและเฉพาะกลุ่มที่กว้างขึ้น

หากมีผู้ดูวิดีโอใดวิดีโอหนึ่ง กลุ่มเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจะลิงก์กับโปรไฟล์ผู้ใช้ตามความสนใจ

ยิ่งมีผู้ดูวิดีโอจากกลุ่มเนื้อหาเดียวกันมากเท่าใด ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะแนะนำวิดีโอจากหมวดหมู่เดียวกันให้กับผู้ใช้รายนี้มากขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์นี้ทำให้ YouTube เข้าใจว่าผู้ใช้แต่ละรายสนใจอะไร แต่ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การวิเคราะห์วิดีโอ

YouTube ยังใช้ข้อมูลการรับชมร่วมเพื่อปรับแต่งความสนใจของผู้ใช้แต่ละรายเพิ่มเติม

สำหรับคำแนะนำทางยุทธวิธีเกี่ยวกับวิธีการนำบทเรียนเหล่านี้ไปใช้ โปรดดูบทความของฉันเกี่ยวกับวิธีถอดรหัสอัลกอริทึมของ YouTube

อัลกอริทึมของ YouTube สร้างกลุ่มประชากรและความสนใจที่แตกต่างกันโดยอิงจากสิ่งที่ผู้คนรับชม

อัลกอริทึมของ YouTube เชื่อมโยงผู้ดูแต่ละรายกับกลุ่มเนื้อหาที่กว้างขึ้นอย่างไร

YouTube จัดกลุ่มผู้ใช้ตามความสนใจร่วมกันและกลุ่มเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงสามารถให้คำแนะนำตามประวัติของผู้ใช้รายอื่นและวิดีโอใหม่ที่เพิ่มไปยังกลุ่มเนื้อหาเฉพาะ

ฟีเจอร์นี้คล้ายกับอัลกอริธึมการแนะนำของ Amazon มากสำหรับคำแนะนำที่ซื้อร่วมกันบ่อยและกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกันบน Facebook

YouTube กำลังบันทึกประวัติการดูของผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้ทุกคนบนแพลตฟอร์มของตน

จากนั้นจะดูประวัติการดูของทุกคนพร้อมกันและคำนวณระยะทางเฉลี่ยระหว่างวิดีโอสองรายการภายในเซสชันเดียวกัน ระยะทางที่สั้นกว่าหากมีผู้ดูวิดีโอทั้งสองแบบแบบหลังต่อกัน ระยะทางที่ยาวขึ้นหากพวกเขาดูวิดีโออื่นๆ สองสามรายการในระหว่างนั้น

เมื่อ YouTube คำนวณระยะทางเฉลี่ยระหว่างวิดีโอสองรายการแล้ว จะสามารถเชื่อมโยงการใช้งานกับประวัติการดูที่คล้ายกันและแนะนำวิดีโอใหม่โดยพิจารณาจากผู้ใช้ที่มีความสนใจเหมือนกัน

ระบบขั้นสูงสามารถรวมแหล่งข้อมูลได้มากขึ้น

กระบวนการของอัลกอริทึมของ YouTube สำหรับการระบุหัวข้อใหม่และกลุ่มเนื้อหาคืออะไร

หมวดหมู่วิดีโอ YouTube

ในช่วงแรกๆ YouTube พยายามกำหนดรายการหมวดหมู่วิดีโอที่เป็นไปได้ด้วยตนเอง และขอให้ผู้ใช้เลือกหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งต่อไปนี้สำหรับวิดีโอแต่ละรายการ:

• ภาพยนตร์และแอนิเมชั่น
• รถยนต์และยานพาหนะ
• ดนตรี
• สัตว์เลี้ยงและสัตว์
• กีฬา
• ท่องเที่ยวและกิจกรรม
• เกม
• ผู้คน & บล็อก
• ตลก
• ความบันเทิง
• ข่าวสารและการเมือง
• ฮาวทู & สไตล์
• การศึกษา
• เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์
• องค์กรไม่แสวงหากำไรและการเคลื่อนไหว

คุณยังคงพบการตั้งค่าหมวดหมู่วิดีโอในหน้าการตั้งค่าวิดีโอของคุณ แม้ว่าวันนี้จะไม่เกี่ยวข้องและถูกละเลย

การแบ่งประเภทตนเองทำให้เกิดปัญหามากมายเนื่องจากผู้สร้างวิดีโอไม่เข้าใจว่าแต่ละหมวดหมู่ควรทำงานอย่างไร และหมวดหมู่ควรจะแตกต่างกันอย่างไร

ผลที่ได้คือการติดฉลากที่ไม่สอดคล้องกัน

กราฟความรู้ Freebase

YouTube ตระหนักถึงข้อจำกัดของ 15 หมวดหมู่เหล่านี้อย่างรวดเร็วและเริ่มทำงานในแนวทางที่เป็นองค์รวมมากขึ้นโดยอิงจากฐานข้อมูลกราฟความรู้ของ Freebase

Freebase เป็นฐานความรู้การทำงานร่วมกันขนาดใหญ่ที่มีเอนทิตีข้อมูลที่มีโครงสร้างมากกว่า 39 ล้านรายการ

มันถูกจัดระเบียบตาม "หน่วยงาน" หรือที่เรียกว่าหัวข้อ แต่ละเอนทิตีเชื่อมโยงกับ "ประเภท" หนึ่งประเภทขึ้นไป ทุกประเภทมีชุด "คุณลักษณะ" ที่ไม่ซ้ำกัน

ตัวอย่างเช่น มีการเชื่อมโยงเอนทิตี "รถยนต์" กับประเภท "เครื่องยนต์" ซึ่งมีแอตทริบิวต์ "แรงม้า"

คล้ายกับวิกิพีเดีย ชื่อเอนทิตี ประเภท และคุณลักษณะของ Freebase ได้รับการแปลเป็นภาษาต่างๆ ซึ่งเป็นข่าวดีสำหรับการขยายสู่สากลของ YouTube

YouTube ใช้ฐานข้อมูล Freebase เป็นพื้นฐานในการพัฒนาระบบหมวดหมู่ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตน

Google ได้พัฒนาระบบอนุกรมวิธานหลายระบบเพื่อจัดประเภทเนื้อหาของหน้าเว็บสำหรับเครื่องมือค้นหาและวัตถุประสงค์ในการโฆษณา

YouTube ใช้อัลกอริธึมตัวแยกประเภทของ Google เพื่อประมวลผลแต่ละเอนทิตี ประเภท และแอตทริบิวต์ของฐานข้อมูล Freebase เพื่อเชื่อมโยงกับระบบการจัดหมวดหมู่ของ Google

โมเดลที่เป็นผลลัพธ์ถูกทำให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้นโดยการเชื่อมโยงหัวข้อเฉพาะกับหน้าพอร์ทัลวิกิพีเดียโดยเฉพาะ

การเปลี่ยนจาก 15 หมวดหมู่เป็นมากกว่า 39 ล้านหมวดหมู่เป็นก้าวสำคัญสำหรับ YouTube แต่ก็ยังมีข้อจำกัดมากมาย

ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการพึ่งพาการจำแนกประเภทของมนุษย์และแนวทางจากบนลงล่างแบบลำดับชั้นในการจัดระเบียบหัวข้อ

สิ่งนี้ชัดเจนยิ่งขึ้นด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีและแนวคิดใหม่ ๆ

หมวดหมู่แบบแมนนวลไม่ยืดหยุ่นเกินไปและช้าเกินไปที่จะปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง

ทุกวันนี้ แนวคิดและแนวคิดส่วนใหญ่ไม่มีคำจำกัดความแบบขาวดำ มักจะคลุมเครือและมีความหมายไหลลื่น และมีวิวัฒนาการอยู่ตลอดเวลา

iPhone เป็นอุปกรณ์โทรคมนาคม คอมพิวเตอร์พกพา โทรศัพท์ กล้องวิดีโอ หรือสมาร์ทโฟนหรือไม่ จะเกิดอะไรขึ้นหากเราพิจารณาแอป มันเป็นเครื่องคิดเลข ตัวประมวลผลข้อความ คอนโซลเกมหรือไม่?

จะเป็นอย่างไรถ้าเรามีแนวคิดและแนวคิดที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยลำดับชั้น 20 ระดับ เราจะจัดระเบียบสิ่งเหล่านี้อย่างไร

YouTube ตัดสินใจเลิกใช้ Freebase ในปี 2015 เพื่อสนับสนุนอัลกอริธึมตัวแยกประเภทอัลกอริธึมใหม่ที่ไม่ต้องการการจัดประเภทและการดูแลจัดการโดยมนุษย์ทุกรูปแบบ

การสร้างคลัสเตอร์เนื้อหาอัลกอริทึม

คอมพิวเตอร์จะสร้างแผนที่ที่แม่นยำอย่างยิ่งของทุกหัวข้อเท่าที่จะจินตนาการได้ในโลก แล้วจัดโครงสร้างแผนที่นี้ให้เป็นกลุ่มเนื้อหาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนได้อย่างไร

ซึ่งสามารถทำได้โดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่ตรวจสอบจุดข้อมูลหลายพันล้านจุดของข้อมูลเมตาของวิดีโอและประวัติการรับชมของผู้ใช้

ขั้นแรก แต่ละวิดีโอจะถูกแปลงเป็นข้อความเมตาดาต้าโดยแยกชื่อวิดีโอ คำอธิบาย แท็ก และความคิดเห็น และแปลงแทร็กเสียงเป็นคำบรรยายด้วยอัลกอริธึมการจดจำข้อความ

ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องจะถูกละทิ้ง

ข้อมูลข้อความที่รวมกันของแต่ละวิดีโอจะได้รับการวิเคราะห์และจัดกลุ่มตามคำหลักและวลี

คำหลักและวลีที่ระบุจะถูกจัดเรียงและถ่วงน้ำหนักตามความเกี่ยวข้องและความถี่

จากนั้นคำหลักจะเชื่อมโยงเข้าด้วยกันตามข้อมูลการดูวิดีโอ

YouTube จะดูคำหลักหรือวลีทีละคำ

จากนั้นจะรวบรวมรายการวิดีโอทั้งหมดที่มีคำหลักหรือวลีเฉพาะ

จากนั้นจะระบุผู้ใช้ทั้งหมดที่ดูวิดีโออย่างน้อย 2 รายการที่มีคำหลักหรือวลีเดียวกันภายในเซสชันเดียวกัน

จากนั้น YouTube จะวิเคราะห์ประวัติการดูของทุกเซสชันและคำนวณระยะการดูเฉลี่ยระหว่างวิดีโอทั้งหมดที่มีคำหลักหรือวลีเป้าหมาย

สมมติว่าเรามีวิดีโอสามรายการที่มีคีย์เวิร์ดเดียวกันคือ A, B และ C

ถ้าเจนขึ้นต้นด้วย A แล้วก็ F แล้วก็ B และสุดท้ายคือ C

ระยะห่างระหว่าง A และ B จะเท่ากับ 2 ในขณะที่ A ถึง C จะเท่ากับ 3 เป็นต้น

ยิ่งระยะห่างระหว่างวิดีโอสองรายการสั้นลง วิดีโอก็จะยิ่งมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นเท่านั้น และโดยพร็อกซี่ คำหลักที่เชื่อมโยง

การรวมวิดีโอหลายล้านรายการและข้อมูลการรับชมของผู้ใช้ช่วยให้คุณแสดงความเกี่ยวข้องของคีย์เวิร์ดได้ค่อนข้างดี

งั้นเรามาทำอะไรบ้าๆ กันดีกว่า

มาสร้างแผนที่ความคิดหลายมิติขนาดมหึมาและรวมคำหลักทั้งหมดเข้ากับระยะการดูเฉลี่ย

คุณลงเอยด้วยกราฟขนาดมหึมาที่มีจุดข้อมูลที่เชื่อมต่อถึงกันหลายล้านจุด

YouTube จะประมวลผลกราฟล่วงหน้าด้วยอัลกอริธึมภายนอกเพื่อค้นหาวิดีโอเริ่มต้นและคำหลักเพื่อแบ่งกราฟออกเป็นคลัสเตอร์เนื้อหา

YouTube กำลังมองหาเส้นขอบที่เป็นธรรมชาติโดยมีการเหลื่อมกันน้อยที่สุดและระยะการดูเฉลี่ยที่กว้างกว่า

เมื่อ YouTube ระบุกลุ่มเนื้อหาที่เป็นไปได้แล้ว จะสุ่มเลือกวิดีโอเริ่มต้นสองรายการจากแต่ละคลัสเตอร์เพื่อเริ่มการวิเคราะห์คลัสเตอร์เนื้อหาในเชิงลึกในท้องถิ่น

อัลกอริธึมนี้ทำงานจากภายในสู่ภายนอก และพยายามสร้างกราฟคลัสเตอร์เนื้อหาท้องถิ่นที่มีขอบที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน โดยระบุเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างวิดีโอเริ่มต้นทั้งสอง จากนั้นเชื่อมโยงวิดีโอเพื่อนบ้านที่เกี่ยวข้องกันด้วยคำหลักที่คล้ายกัน

ในขั้นตอนสุดท้าย YouTube จะนำวิดีโอที่มีคะแนนความคล้ายคลึงต่ำที่สุดออก โดยปกติแล้วจะออกจากขอบของคลัสเตอร์ เพื่อความชัดเจนเพิ่มเติม

บางครั้ง YouTube อาจตระหนักว่าคลัสเตอร์เนื้อหาที่ระบุสามารถแบ่งออกเป็นคลัสเตอร์ย่อยเพิ่มเติมได้

ประโยชน์ของวิธีการสร้างคลัสเตอร์เนื้อหาอัลกอริธึมนี้คือไม่ต้องการหรือการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อยเท่านั้น

อัลกอริธึมนี้จะระบุกลุ่มเนื้อหาและหัวข้อใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับผู้ใช้จำนวนเล็กน้อยเท่านั้น

สิ่งที่ต้องทำคือผู้ใช้ YouTube สองสามรายที่สร้างวิดีโอเกี่ยวกับคำหลักใหม่และกลุ่มคนที่ดูวิดีโอของพวกเขา

เป็นต้น มีการสร้างคลัสเตอร์เนื้อหาใหม่แล้ว

อ่านบทความนี้เกี่ยวกับวิธีเชื่อมโยงกลยุทธ์เนื้อหา YouTube ของคุณกับกลุ่มเนื้อหาของ YouTube

และเนื่องจาก YouTube รู้ประวัติการดูของทุกคน ตอนนี้จึงสามารถแนะนำคลัสเตอร์เนื้อหาใหม่นี้ให้กับผู้ชมที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันกับผู้ที่ดูวิดีโอเหล่านี้ก่อน

คุณลักษณะการค้นพบของ YouTube

อัลกอริธึมฟีดหน้าแรกของ YouTube

หน้าแรกของ YouTube เปลี่ยนไปมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

หน้าแรกของ YouTube แสดงเฉพาะวิดีโอแนะนำสำหรับช่องที่ผู้ใช้สมัครรับข้อมูล

ฟีดหน้าแรกได้รับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ 100% พร้อมวิดีโอแนะนำตามประวัติการดูของผู้ใช้แต่ละราย

YouTube ใช้วิดีโอผสมกันตามหัวข้อที่คุ้นเคยซึ่งผู้ใช้เพิ่งดูและวิดีโอใหม่จากหมวดหมู่ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงโดยอิงตามผู้ใช้ที่คล้ายคลึงกันเพื่อให้คำแนะนำที่สดใหม่และน่าตื่นเต้น

เหตุใดฟีดหน้าแรกไม่เน้นเฉพาะหัวข้อที่คุ้นเคย จะเสี่ยง "ดูถูก" รสนิยมดีของฉันกับคนไม่เคยดูมาก่อนทำไม?

สิ่งนี้อาจดูเหมือนขัดกับสัญชาตญาณ แต่ปรากฎว่าความสดเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาผู้คนบนแพลตฟอร์ม YouTube ให้นานขึ้น

ผู้คนสามารถดูวิดีโอได้มากมายเกี่ยวกับหัวข้อเดียว ก่อนที่พวกเขาจะรู้สึกหมดแรงทางจิตใจ หัวข้อวิดีโอสดเป็นทางออกและป้องกันไม่ให้เกิดความเบื่อหน่าย

หากต้องการแสดงบนฟีดหน้าแรก คุณต้องปรับปรุงอัตราการคลิกผ่านและการคงผู้ชมไว้ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ชมจำนวนมากขึ้น

อัลกอริธึมฟีดการติดตาม YouTube

ฟีดการสมัครรับข้อมูลค่อนข้างอธิบายตนเองได้ เน้นเฉพาะวิดีโอจากช่องที่ผู้ใช้สมัครรับข้อมูลแล้ว

แม้ว่าฟีดนี้จะเน้นที่การสมัครรับข้อมูลของคุณ แต่ก็ไม่ใช่ฟีดตามลำดับเวลา

YouTube ยังคงพยายามแสดงเนื้อหาที่ดีที่สุดแก่คุณซึ่งเชื่อว่าจะทำให้คุณอยู่บนแพลตฟอร์มได้นานขึ้น

นี่คือสิ่งที่คุณจะเห็นในฟีดการสมัครรับข้อมูล

วิดีโอที่อัปโหลดล่าสุดจากช่องที่คุณสมัครรับข้อมูล โดยเน้นที่หัวข้อที่คล้ายกับสิ่งที่คุณเคยดูไปแล้วและวิดีโอที่มีประวัติที่พิสูจน์แล้วในแง่ของอัตราการคลิกผ่านที่สูงและเวลาในการรับชมที่สูง

อัลกอริทึมวิดีโอแนะนำของ YouTube

อัลกอริธึมฟีด "แนะนำ" ของ YouTube ซึ่งรวมถึงวิดีโอ "รายการถัดไป" เป็นปัจจัยสำคัญที่ครีเอเตอร์ควรพิจารณา

ฟีเจอร์นี้จะเลือกวิดีโอสำหรับพื้นที่แนะนำใต้วิดีโอปัจจุบันบนอุปกรณ์มือถือหรือในแถบด้านข้างทางขวาบนคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป

YouTube กำลังพิจารณาอะไรที่จะแนะนำวิดีโอของคุณ?

ขั้นตอนแรกคือตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลเมตาของวิดีโอของคุณตรงกับข้อมูลเมตาของวิดีโอที่คุณหวังว่าจะได้รับการแนะนำ

ซึ่งรวมถึงชื่อ คำหลัก คำอธิบาย และวิดีโอที่คล้ายกันซึ่งแสดงโดยคำบรรยาย

เนื้อหาของคุณมีแนวโน้มที่จะได้รับการแนะนำที่นี่มากขึ้น หากยังคงให้ผู้ดูรับชมอยู่แทนที่จะออกจาก YouTube

AI ยังมองหาวิดีโอและช่องในเชิงลึกที่เสริมกัน เช่นเดียวกับตัวแบ่งรสนิยมในการรับชมอย่างอื่น ดังนั้นพวกเขาจึงไม่เคยถูกครอบงำด้วยการดูวิดีโอมากเกินไปเกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง

ตัวแบ่งรสชาติไม่ได้สุ่ม โดยยังคงอิงตามคำแนะนำส่วนบุคคลโดยอิงจากประวัติการดูของผู้ใช้แต่ละรายและข้อมูลการรับชมร่วมของผู้ใช้ที่คล้ายคลึงกัน

อัลกอริธึมฟีดแนวโน้มของ YouTube

คนส่วนใหญ่เชื่อว่าส่วน "มาแรง" ของ YouTube มีเพียงวิดีโอที่ได้รับความนิยมในขณะนี้

สมมติฐานนี้ผิด

หัวข้อที่กำลังมาแรงคือหัวข้อที่ผู้คนกำลังพูดถึงในข่าวและโซเชียลมีเดีย

มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับสิ่งที่รายงานในข่าว บนโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ บล็อก และที่อื่นๆ

คุณลักษณะที่ได้รับความนิยมคือ "เฉพาะทางภูมิศาสตร์" ซึ่งหมายความว่า YouTube จะแสดงวิดีโอที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับตำแหน่งของผู้ชม

อัลกอริธึมฟีดการแจ้งเตือนของ YouTube

ผู้ใช้ยังได้รับวิดีโอแนะนำที่ได้รับการปรับแต่งผ่านการแจ้งเตือนของ YouTube

ในการรับวิดีโอของคุณในฟีดการแจ้งเตือน ผู้ใช้ต้องสมัครรับข้อมูลจากช่อง YouTube ของคุณก่อน แล้วจึงคลิกไอคอนกระดิ่ง

หลังจากนั้น YouTube จะแจ้งสมาชิกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับวิดีโอใหม่ที่คุณอัปโหลดบนช่องของคุณ

สมาชิกจะได้รับการแจ้งเตือนผ่านแอป YouTube หรือการแจ้งเตือนทางเดสก์ท็อป

โดยปกติ การแจ้งเตือนวิดีโอจะปรากฏขึ้นตามลำดับโดยไม่มีการเลือกปฏิบัติ ซึ่งหมายความว่า YouTube จะแสดงการแจ้งเตือนทั้งหมดจากทุกช่องโดยไม่ขึ้นกับจำนวนผู้ติดตาม

ข้อยกเว้นเพียงอย่างเดียวคือเมื่อผู้ใช้เปิดการแจ้งเตือนมากเกินไปสำหรับช่องสัญญาณมากเกินไป ในกรณีนี้ YouTube จะใช้อัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องโดยพิจารณาจากสิ่งที่ผู้ใช้มักจะดูต่อไปมากที่สุด

อัลกอริธึมผลการค้นหาของ YouTube

การค้นหาของ YouTube ให้ความสำคัญกับ YouTube SEO เป็นอย่างมาก รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพคำหลักของชื่อ คำอธิบาย แท็กวิดีโอ และคำหลักที่พบในคำบรรยายของวิดีโอแต่ละรายการ

นอกจากนี้ ยังคำนึงถึงจำนวนผู้ติดตามของช่องและเวลาในการรับชมวิดีโอเมื่อต้องตัดสินใจว่าช่องใดจะแสดงในการค้นหาและวิดีโอใดจะถูกผลักขึ้นไปอยู่ด้านบนสุด

ความสดเป็นปัจจัยการจัดอันดับที่สำคัญอีกประการหนึ่งที่ช่วยให้สามารถแนะนำเนื้อหาใหม่และเนื้อหาที่อัปเดต ทำให้มีโอกาสช่องที่มีขนาดเล็กลง

เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ วิดีโอใหม่ต้องปรับชื่อและภาพขนาดย่อของวิดีโอให้เหมาะสมเพื่อให้ได้อัตราการคลิกผ่านที่สูง มิฉะนั้น วิดีโอใหม่จะถูกลดอันดับลงเมื่อเวลาผ่านไปหากไม่มีใครคลิก

YouTube ยังได้เปิดตัวบทวิดีโอที่ช่วยให้วิดีโอสามารถ "แบ่งส่วน" เพื่อให้ผู้ดูสามารถระบุคำตอบเฉพาะสำหรับคำถามที่เฉพาะเจาะจงได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถเลือกที่จะเปิดใช้งานตัวเลือกนี้ในวิดีโอของคุณ หรือคุณสามารถสร้างบทวิดีโอของคุณเองด้วยคำหลักที่สอดคล้องกับหัวข้อวิดีโอของคุณ สิ่งนี้มีประโยชน์ในการช่วยให้ YouTube แสดงวิดีโอของคุณในผลการค้นหา

ขั้นตอนถัดไป

ว้าว อัลกอริทึมของ YouTube เป็นเทคโนโลยีที่น่าทึ่ง

เมื่อคุณเข้าใจทุกแง่มุมของการทำงานของอัลกอริธึมของ YouTube ภายใต้ประทุนแล้ว คุณสามารถทำอะไรได้อีกเพื่อให้ช่อง YouTube (ประสบความสำเร็จ) ของคุณเติบโตอย่างรวดเร็ว

ฉันแนะนำให้อ่านคำแนะนำเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการเติบโตของ YouTube เพื่อช่วยคุณถอดรหัสอัลกอริทึมของ YouTube

โดยทิ้งรายละเอียดทางเทคนิคมากมายของอัลกอริทึมของ YouTube ที่เรากล่าวถึงในบทความนี้เพื่อให้คำแนะนำและคำแนะนำที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับวิธีการนำบทเรียนสำคัญเกี่ยวกับอัลกอริทึมของ YouTube ไปใช้

หลังจากนั้น คุณสามารถตรวจสอบบทความเกี่ยวกับการเติบโตของ YouTube บางส่วนของฉันด้านล่าง

• วิธีค้นหาช่องที่สมบูรณ์แบบสำหรับช่อง YouTube ของคุณโดยการเลือกกลุ่มเนื้อหาที่เหมาะสมสำหรับช่องของคุณ
• วิธีเพิ่มประสิทธิภาพชื่อวิดีโอของคุณ และที่นี่ด้วย
• วิธีออกแบบภาพขนาดย่อที่น่าทึ่งสำหรับวิดีโอของคุณที่ได้รับการคลิก
• วิธีปรับปรุงอัตราการคลิกผ่านของการแสดงผลบน YouTube
• วิธีเข้าถึงสมาชิก YouTube 1,000 คนแรกของคุณ
• วิธีสร้างเวลาในการรับชมอย่างรวดเร็วถึง 4000 ชั่วโมงเพื่อสร้างรายได้จากช่อง YouTube ของคุณ
• วิธีสร้างรายได้ด้วยช่อง YouTube ของคุณ ทั้งที่นี่ ที่นี่ และที่นี่
• สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด บทวิจารณ์ของฉันเกี่ยวกับเครื่องมือการเติบโตของ YouTube ที่ดีที่สุดอย่าง TubeBuddy