Принцип роботи рекомендацій або персоналізація даних YouTube
17.09.2021
Редакція: Ольга Коцофане. Автор: Оксана Харьковчук
Рекомендації YouTube пов’язують мільярди користувачів з усього світу зі значним, освітнім і розважальним контентом. Водночас, дуже важливо, щоб рекомендації були правильно налаштовані, так як їх завдання полягає в пошуку потрібної аудиторії для кожного відео (направляють глядачів і приносять високі показники перегляду). Про це розповів у блозі Google Крістос Гудроу, віце-президент YouTube з технологічних питань.
Рекомендації ви можете знайти на головній сторінці YouTube (персоналізовані рекомендації, підписки і новини) та на панелі “Наступне” (пропозиція додаткового контенту під час перегляду відео). Система порівнює дії користувача зі схожою поведінкою і, як результат, пропонує контент, який вас зацікавить.
Для персоналізації рекомендацій YouTube система використовує регламенти та “сигнали” 80 мільярдів інформаційних об’єктів. Це може бути клік, час перегляду, посилання на контент, результати опитувань, позначки “Подобається” та “Не подобається” — сигнали, які здатні визначити ваші уподобання. Розглянемо їх детальніше:
- Клікабельність означає, що швидше за все, відеоконтент здається вам цікавим з урахуванням часу переглянутих роликів;
- Врахування часу перегляду дозволяє отримати персоналізовані сигнали про те, який контент, швидше за все, вам сподобається. Користь від перегляду різних відео може відрізнятися, тому YouTube важливо аналізувати “цінний час перегляду” і задоволення глядача;
- “Цінний час перегляду” оцінюється завдяки результатам опитувань (відео зірки за шкалою від одного до п’яти), що дозволяє визначити наскільки глядачі задоволені контентом. У персональних рекомендаціях враховуються тільки ті ролики, яким ви поставили 4 або 5 зірок. Також можливо пророкування оцінок з боку YouTube з виключенням вже виставлених користувачами;
- Коли ви ставите відео позначку “Подобається” або “Не подобається”, ділитеся відео або посиланнями на контент, тоді ви даєте своїм діям певну характеристику. Система YouTube в свою чергу використовує цю інформацію для надання персоналізованих рекомендацій і передбачення майбутніх дій.
Якість сигналу безпосередньо залежить від дій користувача, а системи YouTube адаптуються до вашої поведінки. А для перевірки новин сервіс використовує складну систему факт-чекінгу.
YouTube підбирає для вас контент на основі персоналізованих інтересів, а не активності в мережах, як це властиво соціальним платформам. Наявність налаштувань конфіденційності YouTube дозволяє вам вирішувати до яких даних ви хочете надати доступ (видаляти, редагувати, тимчасово вимкнути історію пошуку і переглядів).
Також читайте інші новини в блозі Webpromo:
- Пошук можливостей для бізнесу — новий безкоштовний інструмент від Google в Україні;
- Global Insights 2021: ТОП-16 найпопулярніших пошукових запитів Google цього літа;
- The Campaign Ideas Generator — новий інструмент для генерацій ідей кампаній в Facebook.
І підписуйтеся на наш Telegram-канал про маркетинг.