Wie wählt YouTube vorgeschlagene Videos aus??

Das Videoempfehlungssystem für YouTube hat nur ein Ziel. Sie möchten Ihnen eine qualitativ hochwertige, personalisierte Videoempfehlung bieten, die Ihren Interessen entspricht. Auf diese Weise halten sie Sie auf ihrer Plattform, während Sie herumklicken und ihre gezielten Anzeigen ansehen. Ihr Browserverlauf auf Google, Chrome und YouTube haben großen Einfluss auf die Suchergebnisse Ihres YouTube-Empfehlungen. Du erhältst diese Vorschläge auf deiner YouTube-Startseite und auch als In-App-Benachrichtigungen.

Es gibt mehrere Faktoren, die Ihre Suchergebnisse und Videoempfehlungen beeinflussen. Diese werden eingespeist Der Algorithmus von YouTube das trifft diese Entscheidungen, welche Videos du automatisch möchtest. Dies geschieht durch das Betrachten bestimmter Daten. Schauen wir uns die verschiedenen Typen an:

• Inhaltsquellen: Es gibt zwei Hauptquellen dafür, wie YouTube deine empfohlenen Videos zeichnet und den Algorithmus füttert. Erstens die Inhaltsdaten, die Sie in das Suchfeld eingeben, wie Titel, Beschreibung und Metadaten, und zweitens die Daten der Benutzeraktivität. Es ist in eine Reihe von Attributen kategorisiert, z. B. Ihre Favoriten, Bewertungen, Anzahl der Anzeigen usw.

• Ihre Anzeigeaktivität: Bevor YouTube Ihnen empfohlene Videos vorschlägt, bestimmt es die Gruppe der zugehörigen Videos, die Sie wahrscheinlich nach dem aktuell angezeigten Video ansehen. Dazu verwendet es die Methode der Assoziation oder Co-Visitation, bei der eine Reihe von Videos identifiziert werden, die Sie kürzlich in einer einzigen Sitzung angesehen haben. Der Algorithmus findet eine Verbindung zwischen den von Ihnen angesehenen Videos und schlägt Ihnen die Videos vor, die Sie möglicherweise ansehen möchten.

• Ranking-Empfehlung: Sobald YouTube eine Reihe von Empfehlungen generiert hat, ordnet es diese nach einer Reihe von Signalen. Anschließend werden sie je nach Benutzerspezifikation, Diversifizierung und Videoqualität in verschiedene Gruppen eingeteilt. Die Benutzerspezifikation wird verwendet, um ein Video vorzustellen, das Ihren individuellen Vorlieben ähnelt. Benutzerspezifische Signale werden basierend auf Ihrer Wiedergabezeit und der Anzahl der Wiedergabe bestimmter Arten von Videos erstellt. Bei der Diversifizierung werden Videos identifiziert, die sich sehr ähnlich sind. Exakt identische Videos werden entfernt und vielfältigere Videotypen eingeführt. Die Logik hinter der Diversifizierung besteht darin, dass Benutzer mehrere Interessen und damit verbundene Anzeigepräferenzen haben. Empfohlene Videos, die sich zu ähnlich sind, spiegeln möglicherweise nicht die allgemeinen Vorlieben eines Benutzers wider. Die Videoqualität umfasst eine Reihe von Metriken, wie Videobewertungen, Aufrufanzahl, Favoriten, Kommentare und Shares.

• Zuschauerbindung: YouTube achtet gebührend darauf, wie viele Kommentare, Likes und Dislikes ein Video zieht das Publikum an. Videos, die die Zuschauer am erfolgreichsten ansprechen, stehen immer an der Spitze der Charts und werden in Ihren vorgeschlagenen Videos angezeigt. Der von YouTube vorgeschlagene Videoalgorithmus arbeitet mit der Leistung bestimmter Videos auf YouTube. Sie werben für Videos, die die Zuschauer erfolgreich binden und sie ermutigen, sie zu mögen und zu kommentieren. Außerdem werden Videos mit vielen Likes und Kommentaren immer von YouTube beworben. Videos, die eine lange Zuschauerbindung und lange Wiedergabezeit erzielen, sind diejenigen, die die Leute beschäftigen.

• Miniaturansichten: ein Thumbnail ist das kleine Standbild des Videos, das Sie mit dem Link zu einem Video sehen. Videos mit Miniaturansichten, die für den Titel und den Inhalt des Videos relevant sind, sind beim Publikum am beliebtesten. Videos mit irrelevanten Thumbnails erhalten negative Reaktionen und Kommentare vom Publikum. Daher werden Videos mit relevanten und attraktiven Thumbnails beliebt und YouTube nimmt sie in seine empfohlenen Videoempfehlungen auf.

• YouTube-Sitzungsstarter: Vorschläge für YouTube-Videos sind meistens diejenigen, die mit den Viewing-Sessions für das Publikum beginnen. Es berücksichtigt auch den Weg a Youtube Kanal startet eine Betrachtungssitzung und in welcher Häufigkeit. YouTube verfügt über Daten zu Aufrufen und Sitzungszeiten von Zuschauern und schlägt basierend auf diesen Daten Kanäle und Videos vor, die häufig mit der Wiedergabe von Sitzungen beginnen. Wenn Sie beispielsweise einmal in der Woche YouTube besuchen, kann Ihre Videositzung 20 Minuten lang sein. Wenn du zweimal pro Woche auf YouTube besuchst, kann deine Videositzung 50 Minuten lang sein und vier Besuche insgesamt bis zu 150 Minuten lang. Folglich bedeuten mehr Vorschläge, dass mehr Leute zu YouTube kommen und mehr Videos in vorgeschlagenen Videoempfehlungen vorgestellt werden.

• Außerhalb von YouTube: YouTube bleibt mit seinen Nutzern auch außerhalb von YouTube über E-Mail-Listen, soziale Profile, Medienverbindungen, Websites usw. in Kontakt. Auch wenn es sich um sehr kleine Plattformen handelt, helfen sie dabei, den Start von Sitzungen zu katalysieren und die Vorlieben, Vorlieben und Abneigungen der Benutzer zu kennen. Basierend auf Daten, sie vergrößern ihr Publikum, indem sie ihnen relevante Videos vorschlagen. Auf ihren Facebook- und anderen Social-Media-Seiten planen sie auch ihre Neuerscheinungen. Wenn ein Mann weiß, wann er für ein neues Video auf einem Kanal zurückkehren sollte, kann er sein Video finden, wenn es live geht. Wie dies in den Algorithmus einfließt, ist jedoch nicht immer gut verstanden. Dies ist zum Teil der Grund für die jüngsten Änderungen der DSGVO, die sich auf Europa ausgewirkt haben^[1].

YouTube steht vor einer Reihe von Herausforderungen, während Auswahl vorgeschlagener Videos für seine Benutzer. Erstens werden jeden Tag unglaublich viele Videos auf YouTube hochgeladen. Viele von ihnen ähneln sich, und die Auswahl ist schwierig. Zweitens haben viele dieser Videos irrelevante Titel, unangemessene Beschreibungen, überflüssige Thumbnails und andere Anzeichen für schlechte Metadaten. Drittens sind die Daten, die YouTube verwendet, um das Nutzerinteresse zu ergründen, ziemlich vage und manchmal unangemessen. Wenn sich beispielsweise eine Person ein Video zu einem bestimmten Produkt ansieht, kennt YouTube dessen Zweck nicht. Sie könnten daran interessiert sein, das Produkt zu kaufen, sie könnten versuchen, sich darüber zu informieren, sie könnten Marketing-Inhalte darüber schreiben oder sie sind einfach zufällig über dieses Video gestolpert. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass die Empfehlungen in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden müssen. Bestimmte Videos immer wieder vorzuschlagen, kann nicht sein interessiert die Zuschauer.

Es gibt einige andere Herausforderungen, die auf dem Weg zur Dominanz der Kolumne der vorgeschlagene Videos. Eine davon ist die Funktion „Up Next“, die an der ersten Position dieser Spalte angezeigt wird und auf automatische Wiedergabe eingestellt ist, nachdem ein Video endet. YouTube hat diese Einheit algorithmisch programmiert und das kommende Video kommt möglicherweise nicht vom letzten Kanal.

Die zweite Herausforderung ist der Abschnitt „Empfohlen“ in der Spalte mit den empfohlenen Videos. Die Auswahl dieses Abschnitts hängt stark von der persönliche Entscheidungen eines Zuschauers. YouTube sorgt dafür, dass die Zuschauer durch Calls-to-Action und Anmerkungen in den Bann gezogen werden.

Schließlich ist es eine Herausforderung, ob Videos auf dem „Seite verlassen’. Es ist die letzte Seite, die ein Besucher besucht, bevor er sich entscheidet, die Website zu verlassen. Wenn in YouTube ein Video dazu führt, dass mehrere Wiedergabesitzungen beendet werden, wird YouTube davon absehen, dieses Video in die Liste der vorgeschlagenen Videos aufzunehmen. Wahrscheinlich war dieses Video von geringer Qualität, für das Thema irrelevant oder aus dem Kontext gerissen, weshalb sich der Zuschauer entschieden hat, das Video zu verlassen.

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1 https://www.der Wächter.com/technology/2018/may/25/facebook-google-gdpr-complaints-eu-consumer-rights