101 kérdés és válasz a SEO-ról!

Hogyan működnek a Youtube algoritmusai?

2018. december 04. - SEO101.hu

Több, mint egymilliárd felhasználóval és milliárd órányi videóval, csodának tűnik, hogy a Youtube minden nap fel tudja dobni számunkra a releváns videókat.

De vajon hogy csinálja a Youtube mindezt? Tagadhatatlan, hogy ezernyi ember munkája van benne!

Az igazság azonban az, hogy a részleteket a belsősökön kívül senki nem tudja. Bizonyos részig még maga a Youtube cég sem, algoritmusok alapján a Youtube megjegyzi, hogy milyen típusú videókat nézünk, és releváns videókat dob fel nekünk a későbbiekben. Érdekes módon azt is figyeli, hogy mit nem nézünk meg a javaslatok közül, így a későbbiekben az ilyen típusú videókat nem fogja felajánlani. A Google természetesen nem fogja elmondani, hogy mindez hogyan működik, hiszen bizonyos emberek kihasználnák az információt. De akkor mi az a kevés, amit tudunk?

youtube-crowd-uproar-protest-ss-19201920-800x450.jpg

A Youtube egy úgynevezett ‘Machine learning’ (gépi betanulás) modell alapján működik. Megadunk neki bizonyos bemeneti információkat, az algoritmus pedig sorba rendezi a kimeneti információkat annak megfelelően, hogy mennyire helyesek. Alapjaiban hasonló MI rendszer működik a Google kereső mögött is.

Nézzünk egy példát:

El akarjuk érni, hogy a mesterséges intelligencia algoritmus meg tudjon különböztetni kutyákról és macskákról készült képeket. Megadunk egymás után kettesével képeket az algoritmusnak, az elkezd választani, mi pedig jelezzük, ha jól választott.

Minél többet talál el, annál jobbá válik a megkülönböztetésben az elkövetkező képeknél. A végeredmény az lesz, hogy az adott algoritmus minden esetben meg tud különböztetni egy kutyás képet egy macskás képtől. Egy mércét használ - jelen esetben ‘cat-o-meter’-t, avagy macska-mércét - a választások meghozatalához, tehát minden képnél meghatározza, hogy a kép mekkora százaléka "macska".

A Youtube tényleges algoritmusai hasonlóan működnek, azzal a különbséggel csak, hogy a Youtube a megtekintési időt nézi minden videónál, vagyis azt, hogy mennyi ideig néztük az adott videót. Ez értelemszerű, hiszen a Youtube nem akarja, hogy az emberek csak lépegessenek pár másodpercenként videók között, mivel az több munka a szervernek és kevesebb idő a reklámokra. A lényeg, hogy mindenki minél tovább nézzen egy videót!

maxresdefault.jpg

Ez természetesen mindennek csak az alapja. Egyéb paramétereket is figyel a platform, mint például: nézők megtartása (tehát, hogy nem kapcsolnak el pár másodperc után), klikkelés utáni benyomás (like-ok, kommentek, stb), valamint egy halom egyéb dolgot, melyről a "köznép" nem tud.

De hogyan használhatja ki a "köznép" ezt az algoritmus-aranybányát?

Ha feltörekvő videósok, avagy Youtube-erek vagyunk, akkor az elején a célunk az, hogy maximalizáljuk az átlagos megtekintési időket (ameddig az emberek nézik a videóinkat), valamint, hogy a like-okat és a megtekintések számát is feltornázzuk.

Ha a videónk jól teljesít, akkor a Youtube ajánlani fogja azt az oldal megnyitásakor megjelenő kezdőoldalon és az "ajánlott" (recommended) sávban is a későbbiekben.

Vegyünk egy képzeletbeli fiókot néhány statisztikai adattal. A fióknak majdnem 750.000 interakciója (impression) volt eddig. Ez a hatalmas szám jónak tűnik, azonban az embereknek csak egy minimális frakciója kattintott ténylegesen rá a videókra.

A százalékos értékét ennek click-through rate-nek (rákattintási rátának) hívják, és jelen esetben mindössze 4%-ot ér el. A Views, avagy "megtekintések" érték mutatja azt, hogy ténylegesen hányan kezdték el megnézni az adott videót, és ez közel azonos a click-through rate-el. Ha valaki tényleg rákattint a videóra, a Youtube elkezdi mérni, hogy az adott személy mennyi ideig nézte a videót. Ez is jelentős input-ot képez az algoritmus számára a későbbiekben, hogy rangsorolja videóinkat az ajánlott videók között.

screen-shot-2018-09-16-at-10_22_18-am.png

Kiderülhet mostanra már sokaknak, hogy miért adnak olyan sokan "clickbait" címeket, és borítóképeket a videóiknak és miért készítenek olyan sokan elhúzódó, hosszú videókat (10 percnél hosszabbakat). Azt akarják, hogy minél többen kattintsanak a videóra, legalább egy reklám erejéig, és minél tovább nézzék az emberek az adott videókat. Nézzünk meg két tényleges csatornát!

A Primitive Technology nevű csatorna arról szól, hogy egy ember kimegy a semmi közepére és felépít dolgokat szerszámok nélkül. Minden videója igen hosszú, viszont az emberek elég sokáig nézik őket. Az algoritmus szereti az ilyen videókat. A videók elkészítése nem egyszerű, és ezért havonta egy videót tölt fel, azonban azok olyan minőségűek, hogy 8 millió feliratkozója van a csatornának és minden videót rengetegen néznek meg. A tartalom minőségi, a videók nem minden nap jelennek meg.

A második csatorna, a BBC Trolling ennek a szöges ellentéte. A csatorna készítői stream-erek közvetítéseiből lopnak klipeket, és összevágják őket saját videóikká, melyeket naponta töltenek fel. A borítóképek és címek mindig ‘clickbait’ pozitívak, a videók pont elég hosszúak, hogy több reklám legyen bennük (10 percnél akár pár másodperccel hosszabbak). A csatorna ugyanolyan sikeres, mint az előző, 7.3 millió feliratkozóval. A megközelítés teljesen más, a végeredmény közel azonos alapvető pénzügyi szempontokból.

A Youtube rendkívül érdekessé vált az elmúlt években, és a videós tartalom fő forrása a weben, és láthatjuk egyre több ember vág bele a "youtube-erkedésbe" a magyar piacon is... több, kevesebb sikerrel. :)

A bejegyzés trackback címe:

https://seo101.blog.hu/api/trackback/id/tr7014432080

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.