Com mais de um bilhão de usuários e bilhões de horas de vídeo, o fato de o algoritmo do YouTube conseguir entregar o que você deseja assistir ao visitar o site é uma prova da engenharia de software. Então, como isso funciona?
A resposta curta: ninguém sabe os detalhes – nem mesmo o YouTube, até certo ponto. O algoritmo do YouTube usa aprendizado de máquina para sugerir vídeos, o que significa que não há regras definidas que possamos dizer a você. Além disso, o Google não nos contaria de qualquer maneira, pois isso levaria as pessoas a explorá-los.
Índice
O que nós sabemos
Ao treinar um modelo de aprendizado de máquina, você fornece a ele várias informações e, em seguida, classifica as saídas sugeridas de acordo com o grau de correção.
Aqui está um exemplo muito simplificado. Digamos que você queira treinar uma IA para saber a diferença entre fotos de cães e gatos. Basicamente, você daria a uma IA um monte de fotos de cães e gatos, faria com que ela começasse a escolher e, em seguida, acertaria se respondesse corretamente. Quanto mais correto for, melhor será sua escolha. O resultado é uma máquina capaz de identificar cães e gatos. Este treinamento usa uma métrica pela qual os resultados são julgados; no nosso caso, o cat-o-meter, ou que porcentagem da imagem é de fato cat.
A métrica que o YouTube usa é o tempo de exibição – quanto tempo os usuários permanecem no vídeo. Isso faz sentido porque o YouTube não quer que as pessoas fiquem à procura de vídeos para assistir, pois isso dá mais trabalho para eles e menos tempo para assistir.
É muito mais nuançado do que apenas “por quanto tempo você assistiu a um vídeo”, no entanto. O algoritmo leva em consideração muitos fatores diferentes e os classifica de acordo: retenção do espectador, impressões por cliques, envolvimento do espectador e alguns outros fatores de bastidores que nunca vemos. O YouTube adapta esses fatores ao seu perfil para que ele possa sugerir vídeos nos quais você tem mais probabilidade de clicar.
O que tirar disso
Se você é um aspirante a YouTuber, as duas coisas principais a serem trabalhadas são maximizar a duração média da visualização e maximizar a taxa de cliques. Pegue a seguinte pirâmide de cabeça para baixo.
O YouTube sugere seu vídeo para várias pessoas, na tela inicial e na guia sugerida. Por minha conta, tenho quase 750 mil impressões. Isso parece muito bom, mas apenas uma fração dessas pessoas clica em seu vídeo. Essa fração é chamada de taxa de cliques e é medida como uma porcentagem (você pode ver no meu exemplo que tenho uma taxa de cliques de 4,0%). A figura Visualizações mostra o número real de pessoas que clicaram.
Depois que alguém clica no vídeo, o YouTube mede quanto tempo essas pessoas passaram assistindo aos vídeos.
Você pode ver por que tantos criadores do YouTube usam títulos e miniaturas clickbait (para obter esses cliques) e vídeos longos e longos (para aumentar o tempo de retenção). Esses são dois traços muito irritantes de muitos criadores do YouTube, mas ei, culpe o algoritmo.
Um estudo de caso
Vamos dar uma olhada em dois grandes canais que usam abordagens diferentes para lidar com o algoritmo. O primeiro é a Tecnologia Primitiva , um canal administrado por um cara que vai para o deserto e constrói coisas sem ferramentas. Todos os seus vídeos são muito longos, mas mantêm um bom nível de envolvimento durante toda a duração – uma grande conquista, pois não há narração. Esse fato significa que ele provavelmente tem uma duração média de visualização muito alta, o que é bom aos olhos do algoritmo.
Como ele faz apenas um vídeo por mês, é surpreendente que tenha mais de 8 milhões de assinantes. Isso provavelmente ocorre porque o longo tempo entre os vídeos cria uma sensação de algo novo quando o próximo sai. Seus vídeos são icônicos e, sempre que aparecem no meu feed, quase sempre clico neles. Suponho que outras pessoas pensem da mesma forma, então ele provavelmente também tem uma alta taxa de cliques.
O segundo canal tem uma abordagem um pouco mais escamosa. BCC Trolling , um canal Fortnite “Momentos Engraçados”, pega clipes de streamers populares e os edita em vídeos diários. No ano passado, eles dominaram o algoritmo e atingiram 7,3 milhões de assinantes. Para maximizar o tempo de exibição, eles colocam o clipe do título do vídeo em algum lugar no meio do vídeo, forçando as pessoas a assisti-lo por um tempo antes de chegar ao clipe em que clicaram, essencialmente deixando-as “fisgadas” no vídeo. Por causa disso, o tempo de exibição deles é maior.
Eles também são excelentes em miniaturas e títulos clickbait, colocando * NOVO * em maiúsculas em muitos vídeos e sempre com miniaturas coloridas que geralmente são personalizadas e muitas vezes enganosas. Mas eles não são indícios de cliques óbvios; os vídeos seguem o título, mas é apenas indutor de cliques o suficiente para fazer as pessoas clicarem.
Este é o principal ponto a ser aprendido com o BCC: se você for fazer clickbait em suas miniaturas, faça-o sutilmente. Colocar mentiras claras no título geralmente deixará as pessoas com raiva e pode ter o efeito oposto ao que você deseja.
De qualquer maneira, você deve descobrir o que funciona para você e usar isso a seu favor. Tenha em mente o tempo de exibição e as taxas de cliques no futuro, mas mantenha o seu formato e não deixe o algoritmo ditar o seu conteúdo.
