Google台灣官方部落格介紹YouTube 推薦系統 點擊次數、分享次數都是參考依據 - 電腦王阿達

Google台灣官方部落格介紹YouTube 推薦系統 點擊次數、分享次數都是參考依據

當大家透過YouTube看影片時,應該都有印象Youtube可能會為你推薦一些其他的影片,有些可能是有興趣的,有些可能好像就還好,Google台灣官方部落就Youtube這樣的推薦系統介紹了機制的運作方式,並提到對違規內容邊緣的影片的看法。

Google台灣官方部落格介紹YouTube 推薦系統 點擊次數、分享次數都是參考依據

 

始於2008年,成效甚至超越頻道訂閱和搜尋功能,逐漸成為許多人觀看影片來源的YouTube 推薦系統,最早系統是根據影片的受歡迎程度決定排名,建立一個龐大的「發燒影片」頁面。而現在我們則是能進一步在YouTube使用者的首頁和「即將播放」面板,分別看到透過YouTube 推薦系統顯示首個人化推薦內容;而「即將播放」面板則為推薦建議內容。

 

YouTube 推薦系統隨著逐漸發展,系統會從數十億部影片中,透過參考超過 800 億筆稱為信號的資訊,部落格提到這些信號包含了點擊次數;觀看時間;問卷調查答覆;分享次數、喜歡和不喜歡的人數,而且在推薦音樂和娛樂類別的影片精準度頗高,但文中也指出,隨著造訪 YouTube 觀看新聞和資訊內容的使用者人數持續成長,影片主題的品質跟影片前後的重要性是他們持續思考的點。

筆者曾點Vtuber、鋼彈製作、歷史等影片,就被推薦了相關影片。

 

既然YouTube 推薦系統掛上「推薦」兩個字,而YouTube影片的種類又五花八門,我們自然會思考一件事:「有問題的不實資訊,和遊走在違規邊緣的內容 (瀕臨界線但並未明確違反《社群規範》的內容) ,是否在這套系統的運作下仍會持續推薦給觀看者」。

 

YouTube 工程研發副總裁 Cristos Goodrow在問與答中也特別指出四點,主要圍繞在「違規邊緣內容」的情況做回應,首先他解釋因為不實資訊不僅變化及演進的速度快得驚人,且往往缺乏明確的定義,因此YouTube並非直接移除違規邊緣內容,而是透過禁止許多遊走在違規邊緣的內容從事營利活動、調降違規邊緣內容在推薦系統中的排名等方式,來降低違規邊緣內容透過系統推薦的觀看數,最終目標是要達到:「將經由系統推薦觀看違規邊緣內容的次數,降低至 YouTube 整體觀看次數的 0.5% 以下。」

 

相信有常在YouTube上看影片的人,都會不時聽到有Youtuber抱怨影片變成黃標後無法獲得收益,在這篇〈淺談 YouTube 推薦系統〉一文中,大致上可以了解YouTube因為這類「違規邊緣內容」的影片難以明確定義違規,因此通常不會直接要求刪除影片,而是透過禁止營利或降低系統推薦來減少出現在觀看者推薦影片的可能性,不過現實面來說,這類「違規邊緣內容」其實更能快速吸引觀看跟訂閱數,因此Youtuber仍不斷嘗試那最接近的邊線。而YouTube 推薦系統究竟發揮了多少影響力,我想就像許多書店的新書排行榜或新聞網站的推薦文章一樣,在有限的精力下,觀看者多容易接受這樣的推薦內容,有時就會不小心埋頭其中。

 

圖片來源自YouTube

〈淺談 YouTube 推薦系統〉原文

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燃燒熱情跟肝的抖M動漫小編,長期接觸與採訪動漫活動,工作最大困擾是:「找資訊推坑結果都是自己落坑。」