Con más de mil millones de usuarios y miles de millones de horas de video, el hecho de que el algoritmo de YouTube logre entregar lo que desea ver cuando visita el sitio es un testimonio de la ingeniería de software. ¿Entonces, cómo funciona?
La respuesta corta: nadie conoce los detalles, ni siquiera YouTube, hasta cierto punto. El algoritmo de YouTube utiliza el aprendizaje automático para sugerir videos, lo que significa que no hay reglas establecidas que podamos decirte. Además, Google no nos lo diría de todos modos, ya que eso haría que la gente los explote.
Lo que sabemos
Cuando entrena un modelo de aprendizaje automático, le da una gran cantidad de información y luego clasifica sus resultados sugeridos en función de qué tan correctos son.
A continuación, se muestra un ejemplo muy simplificado. Supongamos que desea entrenar a una IA para diferenciar imágenes de perros y gatos. Básicamente, le daría a una IA un montón de imágenes de gatos y perros, haría que comenzara a elegir y luego puntuaría correctamente si respondía correctamente. Cuanto más sea correcto, mejor será la elección. El resultado es una máquina que puede identificar perros y gatos. Esta formación utiliza una métrica mediante la cual se juzgan los resultados; en nuestro caso, el cat-o-meter, o qué porcentaje de la imagen es efectivamente gato.
La métrica que usa YouTube es ver tiempo : Cuánto tiempo permanecen los usuarios en el video. Esto tiene sentido porque YouTube no quiere que las personas se salten de un lado para otro en busca de videos para mirar, ya que eso significa más trabajo por su parte y menos tiempo para mirar.
Sin embargo, tiene muchos más matices que simplemente "cuánto tiempo miraste un video". El algoritmo tiene en cuenta muchos factores diferentes y los clasifica en consecuencia: retención de espectadores, impresiones a clics, participación del espectador y algunos otros factores detrás de escena que nunca vemos. Luego, YouTube adapta estos factores a su perfil para que pueda sugerir videos en los que es más probable que haga clic.
Qué quitar de esto
Si eres un aspirante a YouTuber, las dos cosas principales en las que debes trabajar son maximizar la duración promedio de tu vista y maximizar tu tasa de clics. Tome la siguiente pirámide invertida.
YouTube sugiere su video a un grupo de personas, en la pantalla de inicio y en la pestaña sugerida. En mi cuenta, tengo casi 750 mil impresiones. Eso parece bastante bueno, pero solo una fracción de esas personas hacen clic en tu video. Esta fracción se llama su tasa de clics y se mide como un porcentaje (puede ver en mi ejemplo que tengo una tasa de clics del 4.0%). La figura Vistas muestra el número real de personas que hicieron clic.
Después de que alguien hace clic en el video, YouTube mide la cantidad de tiempo que esas personas pasaron viendo los videos.
Puede ver por qué tantos creadores de YouTube usan títulos y miniaturas de clickbait (para obtener esos clics) y videos largos y prolongados (para aumentar el tiempo de retención). Estos son dos rasgos muy molestos de muchos creadores de YouTube, pero bueno, culpe al algoritmo.
Un caso de estudio
Echemos un vistazo a dos grandes canales que adoptan diferentes enfoques para abordar el algoritmo. El primero es Tecnología primitiva , un canal dirigido por un tipo que se adentra en la naturaleza y construye cosas sin herramientas. Todos sus videos son muy largos, pero mantienen un buen nivel de participación a lo largo de esa duración, todo un logro ya que no hay narración. Este hecho significa que probablemente tenga una duración de visualización promedio muy alta, lo cual es bueno a los ojos del algoritmo.
Debido a que solo hace un video al mes, es sorprendente que tenga más de 8 millones de suscriptores. Probablemente esto se deba a que el largo tiempo entre videos crea una sensación de algo nuevo cuando cae el siguiente. Sus videos son icónicos y cada vez que aparecen en mi feed, casi siempre hago clic en ellos. Supongo que los demás sienten lo mismo, por lo que probablemente también tenga una alta tasa de clics.
El segundo canal adopta un enfoque un poco más sucio. BCC Trolling , un canal de Fortnite "Momentos divertidos", toma clips de transmisores populares y los edita en videos diarios. En el último año dominaron el algoritmo y se dispararon hasta los 7.3 millones de suscriptores. Para maximizar el tiempo de visualización, colocaron el clip de título del video en algún lugar en el medio del video, lo que obligó a las personas a verlo por un tiempo antes de llegar al clip en el que hicieron clic, esencialmente enganchándolos con el video. Debido a esto, su tiempo de visualización es mayor.
También son excelentes en miniaturas y títulos de clickbait, poniendo * NUEVO * en mayúsculas en muchos videos, y siempre con miniaturas coloridas que generalmente están hechas a medida y, a menudo, son muy engañosas. Pero no son un cebo de clics obvio; los videos se entregan en el título, pero es suficiente clickbait para que la gente haga clic.
Esto es lo principal que se debe sacar de BCC: si va a hacer clickbait en sus miniaturas, hágalo sutilmente. Poner mentiras descaradas en el título a menudo hará que la gente se enoje y puede tener el efecto contrario al que pretendes.
De cualquier manera, debe encontrar lo que funcione para usted y usarlo a su favor. Tenga en cuenta el tiempo de visualización y las tasas de clics en el futuro, pero ciñe su formato y no deje que el algoritmo dicte su contenido.
