Sitemap

În 2008, am fost unul dintre primii scriitori din industrie care a observat că YouTube a trecut de Yahoo!pentru a deveni al doilea cel mai mare motor de căutare din lume, numai după Google.

Pe atunci, scriam pentru Search Engine Watch și articolul meu se intitula A trecut YouTube pe Yahoo în căutările extinse?

(Alertă spoiler: răspunsul la întrebarea retorică din titlu a fost: „Da.”)

Astăzi, vreau să pun o întrebare similară: „Este YouTube pe cale să treacă de Amazon drept cel mai mare și mai sofisticat sistem de recomandare industrială existent?”

Această întrebare nu este retorică - pentru că nu știu răspunsul.

Dar, știu că videoclipurile sugerate sunt un multiplicator de forță pentru algoritmul de căutare YouTube pe care veți dori să îl înțelegeți.

Am făcut un fel de aluzie la asta anul trecut într-un articol din Search Engine Journal, Algoritmul YouTube: 7 constatări cheie pe care trebuie să le cunoști.

Am spus: „Pentru a vă maximiza prezența în căutarea YouTube și în videoclipurile sugerate, trebuie să vă asigurați că metadatele sunt bine optimizate. Aceasta include titlul, descrierea și etichetele videoclipului dvs..”

Acum, îmi cer scuze, pentru că apoi am continuat să explic cum să optimizați titlul, descrierea și etichetele videoclipului dvs.

Am alunecat complet peste expresia „prezența ta în căutarea pe YouTube și videoclipurile sugerate”.Dar, permiteți-mi să corectez această omisiune chiar acum.

Majoritatea SEO se concentrează pe rezultatele căutării – pentru că asta contează în Google.

Însă, majoritatea agenților de marketing YouTube știu că apariția în videoclipurile sugerate poate genera aproape la fel de multe vizionări precum cele care apar în rezultatele căutării YouTube.

De ce?

Pentru că spectatorii tind să vizioneze mai multe videoclipuri în timpul sesiunilor care durează, în medie, aproximativ 40 de minute.

Deci, un spectator poate efectua o căutare, vizionează un videoclip și apoi continua să vizioneze un videoclip sugerat.

Cu alte cuvinte, este posibil să obțineți două sau mai multe videoclipuri vizionate pentru fiecare căutare efectuată pe YouTube.

Acesta este ceea ce face din videoclipurile sugerate un multiplicator de forță pentru algoritmul de căutare YouTube.

Sfioasă, recunosc că am profitat de acest fenomen încă din 2008.

Unul dintre clienții noștri de atunci era STACK Media, principalul producător și distribuitor al națiunii de performanță sportivă, antrenament și conținut de stil de viață pentru sportivii de liceu.

Am optimizat 137 de videoclipuri pentru canalele STACKVids, STACK Football, STACK Baseball și Stack Basketball de pe YouTube, care au prezentat sfaturi experți de antrenament sportiv și povești din interior de la unii dintre cei mai importanți sportivi din lume.

De exemplu, am avut un videoclip care îl prezenta pe Will Bartholomew, care a vorbit despre antrenamentul de presă pe bancă cu gantere pe care l-a folosit Peyton Manning în extrasezon.

Ce cuvinte cheie am folosit în titlu?

Ei bine, dacă te uiți la titlul videoclipului, răspunsul este destul de evident: Peyton Manning Workout.

Și descrierea videoclipului nu va lăsa pe nimeni nedumerit cu privire la termenii de căutare pe care îi vizam:

„Peyton Manning se antrenează la D1 în extrasezon. Vedeți antrenamentul complet al lui Manning (cu un link de urmărire către un articol similar de pe site-ul STACK).”

Dar ce etichete am folosit?

Ei bine, pe atunci, YouTube încă arăta ce etichete folosea un videoclip.

Nu mai este cazul.Dar, am împărtășit acest studiu de caz la SES San Jose 2008, așa că am primit permisiunea de la clientul meu să dezvălui că am folosit următoarele etichete:

  • „Peyton Manning”
  • „Antrenamentul lui Peyton Manning”
  • „antrenament de fundaș”
  • „antrenament de fundaș”
  • „antrenamentul lui Peyton Manning”
  • „presa pe bancă”
  • „Presă de bancă de fundaș”
  • „Presă pe bancă cu gantere”
  • „Antrenament pentru manevrare”

Cum am venit cu aceste etichete?

Ne-am uitat la videoclipul de top pe atunci pentru termenul „antrenament Peyton Manning”, apoi am folosit cât mai multe etichete care au fost relevante și pentru videoclipul nostru.

În acest fel, ne-am îmbunătățit șansele de a deveni cel mai recomandat videoclip după ce cineva a vizionat acel videoclip de top.

În zilele noastre, este greu să găsești videoclipul care a fost cel mai bine clasat pentru acel termen în 2008.

Dar, merită remarcat faptul că videoclipul lui STACK se află în prezent pe locul 1 pentru „antrenamentul Peyton Manning”, pe locul 1 pentru „antrenamentul Manning” și pe locul 5 pentru „antrenamentul Peyton Manning”.

Cum descoperă și clasifică YouTube videoclipurile sugerate astăzi?

Așa funcționau videoclipurile sugerate când utilizatorii încărcau 13 ore de conținut video pe YouTube în fiecare minut.

Deci, cum descoperă și clasifică YouTube videoclipurile sugerate acum că peste 500 de ore de conținut video sunt încărcate pe YouTube în fiecare minut?

Până de curând, singurul răspuns pe care l-am găsit a venit dintr-un videoclip de pe canalul YouTube Creators intitulat Cum funcționează videoclipurile sugerate de YouTube.

După cum explică descrierea de 300 de cuvinte a videoclipului:

„Videoclipurile sugerate sunt o colecție personalizată de videoclipuri pe care un spectator individual ar putea fi interesat să le vizioneze în continuare, pe baza activității anterioare.”

Nu există nicio modalitate prin care creatorii pot influența comportamentul anterior al unui spectator, dar acest lucru înseamnă și că un canal de sport poate atinge fanii sportului.

„Ele sunt afișate spectatorilor în partea dreaptă a paginii de vizionare sub „Următorul”, sub videoclipul din aplicația mobilă și ca următorul videoclip în redare automată.”

Mai mult de 70% din timpul de vizionare YouTube provine de pe dispozitive mobile, așa că aveți nevoie de o strategie care să axeze pe mobil pentru videoclipurile sugerate.

„Studiile privind consumul YouTube au arătat că spectatorii tind să vizioneze mult mai mult atunci când primesc recomandări de la o varietate de canale, iar videoclipurile sugerate fac exact asta. Videoclipurile sugerate sunt clasate pentru a maximiza implicarea spectatorului.”

Deci, optimizarea metadatelor vă ajută în continuare, dar trebuie, de asemenea, să creați o deschidere convingătoare pentru videoclipurile dvs., să mențineți și să dezvoltați interesul pe parcursul videoclipului, precum și să vă implicați publicul prin încurajarea comentariilor și interacțiunea cu spectatorii ca parte a conținutului dvs.

Conform descrierii, videoclipurile sugerate sunt mai probabil să fie:

  • „Videoclipuri... care sunt legate de subiect. Ar putea fi videoclipuri de pe același canal sau de pe un alt canal.”Cu alte cuvinte, videoclipuri sportive pentru fanii sportului fie de pe canalul tău, fie de pe un alt canal de sport.
  • „Videoclipuri din istoricul vizionărilor anterioare ale unui spectator.”Dacă nu aveți o mașină a timpului DeLorean, nu puteți influența istoricul vizionărilor anterioare a unui spectator.

Descrierea videoclipului le spune și creatorilor:

„Puteți vedea ce videoclipuri aduc spectatorii la canalul dvs. din Videoclipurile sugerate în raportul Surse de trafic (în YouTube Analytics) făcând clic pe caseta „Videoclipuri sugerate””.

Hm, da.Dar, marea majoritate, dacă creatorii YouTube știu deja asta?

În cele din urmă, descrierea include următoarele sfaturi pentru creatori:

  • Includeți îndemnuri puternice în videoclipurile dvs. pentru a viziona un alt videoclip din seria dvs.
  • Convingeți spectatorii de ce ar trebui să meargă să vizioneze un alt videoclip din seria dvs.
  • Fii atent la modul în care se termină videoclipurile tale, deoarece sfârșiturile lungi pot descuraja spectatorii să vizioneze mai multe videoclipuri.
  • Folosiți liste de redare, linkuri, carduri și ecrane de final pentru a sugera următorul videoclip de vizionat.
  • Dezvoltați o serie de videoclipuri care sunt conectate organic.
  • Realizați videoclipuri care au legătură cu formatele populare de pe YouTube, cum ar fi provocări sau liste.

Acum, acest videoclip are 394.000 de vizualizări.

Prin urmare, este sigur să presupunem că câteva sute de mii de absolvenți ai ceea ce era cunoscut anterior sub numele de Academia creatorilor YouTube știu cel puțin atât de multe despre cum funcționează videoclipurile sugerate de YouTube.

Deci, acest lucru nu vă va oferi un avantaj competitiv.

Cu toate acestea, există informații mai detaliate disponibile – deși au fost ascunse în siguranță la vedere până când o sursă anonimă, care poate fi sau nu Bothan, mi-a trimis un link către unde le-aș putea găsi.

Linkul m-a dus la o lucrare care fusese publicată pe 15 septembrie 2016 și acum este arhivată pe Google Research.

Această lucrare veche de cercetare a fost scrisă de Paul Covington, Jay Adams și Emre Sargin de la Google.Este intitulat „Rețele neuronale profunde pentru recomandări YouTube”.

Cum sistemele de recomandare YouTube generează și clasifică videoclipurile sugerate?

Dacă sunteți în căutarea unui avantaj competitiv serios, atunci veți dori să descărcați PDF-ul și să citiți această lucrare de cercetare pentru dvs.

Dar, dacă trebuie să fii convins că citirea unui document academic de 8 pagini, care are mai mult de trei ani și jumătate, merită timpul și atenția ta, atunci permiteți-vă să împărtășiți câteva dintre cele mai importante momente pe care le-am găsit în „ Rețele neuronale profunde pentru recomandări YouTube.”

Pentru început, Covington, Adams și Sargin dezvăluie că sistemul masiv de recomandare al YouTube este compus din „două rețele neuronale: una pentru generarea de candidați și una pentru clasare”.

Asta este important.

Sau, după cum spune solemn Mon Mothma (Caroline Blakiston) în Star Wars: Episode VI – Return of the Jedi (1983), „Mulți Bothan au murit pentru a ne aduce aceste informații”.

Lucrarea lor spune:

„Rețeaua de generare a candidaților preia evenimente din istoricul activității YouTube al utilizatorului ca intrare și preia un subset mic (sute) de videoclipuri dintr-un corp mare. Acești candidați sunt menționați să fie relevanți în general pentru utilizator cu mare precizie.”

Acum, nu ne putem optimiza videoclipurile pentru istoricul vizionărilor anterioare a unui spectator – decât dacă avem o mașină a timpului.

Însă, putem crea videoclipuri care sunt direcționate către un public pe care YouTube le folosește și pentru direcționarea campaniilor de anunțuri video.

Cu alte cuvinte, videoclipul dvs. nu va ajunge într-un subset mic (sute) de videoclipuri dacă este despre un subiect total diferit de alte videoclipuri de pe canalul dvs. sau dacă vizează un grup demografic total diferit de cel pe care l-ați avut în trecut.

Ah, și nici să nu vă gândiți să creați un videoclip nou care să vizeze „fani de muzică” dacă toate celelalte videoclipuri pe care le-au vizionat abonații canalului dvs. au fost direcționate către „fani de sport”.

Așa cum am subliniat într-un articol intitulat Platform Trends: How the Verticalization of Content Increas Reach on YouTube and Facebook, care a fost publicat pe Tubular Insight în septembrie 2018, o jumătate de duzină de editori digitali recunosc că urmăresc deja o strategie verticală.

Acestea includ: Axel Springer SE, Group Nine, BuzzFeed, UNILAD, Jungle Creations, The LADbible Group și 9GAG.

Iată întrebarea retorică pe care am pus-o în acel articol:

„Așadar, de ce toți acești editori și-ar segmenta proprietățile în mai multe verticale, în loc să introducă doar o gamă largă de conținut în canale YouTube gigant, orizontale...? Deoarece într-un ecosistem video online competitiv în creștere, este mai probabil să implicați publicul cu conținut care este direcționat în mod strict către interesele lor speciale decât cu o colecție aleatorie de conținut care poate sau nu să atragă interesele lor generale. Cu alte cuvinte, este mai inteligent să mergi adânc decât să mergi lat.”

Acest lucru ne duce la a doua rețea neuronală pentru clasare.

Covington, Adams și Sargin recunosc că există multe modalități de a clasifica videoclipurile sugerate.Dar ei dezvăluie:

„Clasarea după rata de clic (CTR) promovează adesea videoclipuri înșelătoare pe care utilizatorul nu le finalizează („clickbait”), în timp ce timpul de vizionare captează mai bine implicarea.”

Așadar, evitați să folosiți titluri și miniaturi înșelătoare, care să nu facă clic sau senzaționale.

Da, au lucrat în trecut.

Dar, au mers pe calea dodo odată ce YouTube a înlocuit „vizualizările” cu „timp de vizionare” în algoritmul său încă din octombrie 2012.

Bine, deci a doua rețea neuronală nu folosește CTR ca semnal.Ce alte semnale folosește?

Autorii lucrării observă că „cele mai importante semnale” includ:

  • Care a fost interacțiunea anterioară a utilizatorului cu videoclipul în sine și cu alte videoclipuri similare?
  • Câte videoclipuri a vizionat utilizatorul de pe acest canal?
  • Când a fost ultima dată când utilizatorul a vizionat un videoclip pe acest subiect?

Covington, Adams și Sargin spun:

„Aceste funcții continue care descriu acțiunile anterioare ale utilizatorilor asupra articolelor conexe sunt deosebit de puternice, deoarece se generalizează bine în articole disparate. De asemenea, am considerat că este esențial să transmitem informații de la generarea de candidați în clasament sub formă de caracteristici, de ex. ce surse au nominalizat acest candidat video? Ce punctaje au acordat?”

Ei adaugă:

„Funcțiile care descriu frecvența afișărilor video anterioare sunt, de asemenea, esențiale pentru introducerea „renunțării” în recomandări (solicitările succesive nu returnează liste identice). Dacă unui utilizator i s-a recomandat recent un videoclip, dar nu l-a vizionat, atunci modelul va retrograda în mod natural această impresie la următoarea încărcare a paginii. Servirea de până la a doua impresie și istoricul vizionărilor este o performanță inginerească în sine în afara domeniului de aplicare al acestei lucrări, dar este vitală pentru producerea de recomandări receptive.”

Covington, Adams și Sargin dezvăluie:

„Obiectivul nostru este să anticipăm timpul de vizionare estimat, având în vedere exemple de antrenament care sunt fie pozitive (a fost făcut clic pe impresia video) fie negative (afișarea nu a fost făcută). Exemplele pozitive sunt adnotate cu timpul petrecut de utilizator vizionarea videoclipului. Pentru a prezice timpul de vizionare estimat, folosim tehnica regresiei logistice ponderate, care a fost dezvoltată în acest scop.”

Cu alte cuvinte, dacă doriți să vă optimizați videoclipul pentru sistemele de recomandare YouTube, atunci trebuie să ajutați spectatorii să găsească videoclipurile pe care doresc să le vizioneze și apoi să maximizați implicarea și satisfacția lor pe termen lung.

Asta-i greu.

Dar, cu peste 500 de ore de conținut video încărcat pe YouTube în fiecare minut, asta este ceea ce trebuie să faci în zilele noastre.

Ce înseamnă asta pentru tine?

Dar stai, mai sunt!

Autorii lucrării au mai dezvăluit că YouTube folosește „învățarea profundă” pentru a proiecta, repeta și menține „un sistem masiv de recomandare” din 2016.

Și au văzut „îmbunătățiri dramatice de performanță” cu „impact enorm asupra utilizatorului” chiar și atunci.

Acum, asta poate să nu te țină treaz noaptea.

Dar, dacă Google lansează ceea ce a învățat să facă, oh, Google Shopping, de exemplu, atunci pun pariu că va crea coșmaruri pentru cercetătorii și dezvoltatorii de la Amazon.

Acum, ce înseamnă asta pentru tine?

Îmi dau seama că accentul tău este pe marketing digital, SEO, marketing de conținut și căutare plătită.Ei bine, asta te-a dus până aici.

Dar următorii patru ani?

Ei bine, dacă tu sau cineva din echipa ta înțelege deja TensorFlow, (cunoscut anterior ca Google Brain), atunci ești gata să rock and roll.

Dar, dacă nu aveți în echipa dumneavoastră un cercetător sau un dezvoltator care să înțeleagă cum să folosească ecosistemul cuprinzător și flexibil de instrumente, biblioteci și resurse ale comunității TensorFlow pentru a împinge cea mai avansată tehnologie în învățarea automată (ML) la construiți și implementați aplicații bazate pe ML pentru organizația sau clienții dvs., apoi trebuie să găsiți una... rapid.

De ce?

Pentru că pe drum, soarta dumneavoastră – și soarta organizației sau clienților dumneavoastră – va crește în mâinile sistemelor de recomandare.

De aceea, merită timpul și atenția dvs. să citiți astăzi „Rețele neuronale profunde pentru recomandări YouTube”.

La fel ca una dintre acele jucării de spionaj periscop care le lasă copiilor „să vadă în jurul colțurilor și peste pereți”, acest document academic de 8 pagini vă poate ajuta să vedeți ce a fost ascuns la vedere de mai bine de trei ani și jumătate.

Mai multe resurse:

Toate categoriile: Blog