Trong một nỗ lực sư phạm, YouTube đi sau hậu trường của hệ thống khuyến nghị của nó. Được thiết kế vào năm 2008, nó nhằm mục đích giúp người dùng tìm thấy video họ muốn xem trên nền tảng. “Hầu hết mọi video đều có khán giả và công việc của hệ thống đề xuất của chúng tôi là tìm ra khán giả đó. Hãy nghĩ xem sẽ khó khăn như thế nào để đọc hết các cuốn sách trong một thư viện khổng lồ mà không có sự trợ giúp của các thủ thư, ”Cristos Goodrow, phó chủ tịch kỹ thuật của YouTube.
Cơ chế này, ban đầu có thể thu thập trên cùng một trang, xu hướng của các video được phân loại theo mức độ phổ biến của chúng, kể từ đó đã hoạt động theo cách của nó: “các đề xuất tạo ra một tỷ lệ đáng kể trong tổng số khán giả trên YouTube, thậm chí còn hơn cả đăng ký kênh hoặc tìm kiếm ”. Giờ đây, họ đóng vai trò trung tâm của toàn bộ cộng đồng “mang đến cho người xem nội dung họ yêu thích và giúp người sáng tạo kết nối với khán giả mới”.
YouTube đề xuất video dựa trên thói quen xem của bạn
Video được đề xuất bởi YouTube có sẵn ở hai nơi trên nền tảng: trên trang chủ và trong phần “Được tiếp tục”. Trong số các nội dung được cung cấp, bạn có khả năng khám phá các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên việc sử dụng ứng dụng của bạn, cũng như các đăng ký hoặc video mới nhất được đăng trực tuyến. Khi bạn xem xong nội dung, một bảng điều khiển sẽ hiển thị để gợi ý các video khác có cùng chủ đề và có khả năng bạn cũng quan tâm.
Hệ thống của chúng tôi so sánh thói quen xem của bạn với những người tương tự và sử dụng thông tin này để đề xuất nội dung khác mà bạn có thể muốn xem. Vì vậy, nếu bạn thích các video về quần vợt và hệ thống của chúng tôi nhận thấy rằng những người khác, những người thích cùng các video về quần vợt như bạn, cũng thích các video nhạc jazz, thì chúng tôi có thể giới thiệu các video nhạc jazz cho bạn, ngay cả khi bạn chưa từng xem trước đó, Cristos Goodrow nói .
Nếu bạn không muốn một số dữ liệu nhất định được chia sẻ với nền tảng, một hệ thống kiểm soát có sẵn. Vì vậy, bạn có thể tạm dừng, chỉnh sửa hoặc xóa lịch sử tìm kiếm và xem của mình bất kỳ lúc nào.
Nền tảng cho phép bạn quản lý lịch sử xem của mình. © YouTube80 tỷ “tín hiệu” để cá nhân hóa các video được đề xuất
Hàng tỷ video được sắp xếp theo hệ thống đề xuất này, để cung cấp cho bạn nội dung phù hợp với trung tâm mà bạn quan tâm. Nhưng thứ sau không cố định, nó liên tục phát triển và tính đến hơn 80 tỷ dữ liệu chéo hàng ngày được gọi là “tín hiệu”, tùy thuộc vào những gì bạn thích hay không:
Các nhấp chuột: YouTube giả sử rằng nếu bạn nhấp vào một video, bạn thấy nó hài lòng,
Thoi gian xem: để tinh chỉnh hệ thống của mình, nền tảng cũng dựa trên tiêu chí này, cho phép nó lọc các đề xuất hiệu quả hơn giữa một loạt video về cùng một chủ đề (ví dụ: điểm nổi bật so với phân tích một trận đấu quần vợt),
Các câu trả lời khảo sát: “thời gian xem có giá trị” hoặc thời gian xem một video mà bạn thực sự quan tâm, được đo lường trên cơ sở một số sao (trong số 1 tại 5) từ khảo sát người dùng,
Chia sẻ và thích: một video được chia sẻ hoặc thích là một tín hiệu mạnh mẽ từ người dùng về sự đánh giá cao của họ đối với video mà họ vừa xem.
YouTube chỉ định rằng một mô hình học máy cũng đã được thiết kế để “dự đoán các phản hồi tiềm năng” của người dùng nền tảng đối với các cuộc khảo sát mà nó thực hiện, để biết liệu video có được coi là đạt yêu cầu hay không. Nếu không, điều đó có nghĩa là bạn có thể không muốn xem thêm nội dung như vậy.
Giống như các đề xuất của bạn, tầm quan trọng của mỗi tín hiệu phụ thuộc vào bạn. (…) Đó là lý do tại sao hệ thống của chúng tôi không tuân theo một công thức cố định, mà phát triển linh hoạt khi thói quen xem của bạn thay đổi.
Sự phát triển của hệ thống giới thiệu trong đồ họa thông tin. © YouTubeCòn những video giàu thông tin và nội dung “có vấn đề” thì sao?
Nếu hệ thống khuyến nghị của YouTube dựa trên các tín hiệu khác nhau này hoạt động cho các video âm nhạc và giải trí, nền tảng đã phải thích ứng để chống lại tin tức giả mạo và nội dung “có vấn đề” hoặc “ranh giới”, tức là không chính xác, gây hiểu lầm, thiếu nhạy cảm hoặc không dung nạp, có hại hoặc có khả năng gây hại.
Các phân loại mới đã được tích hợp vào hệ thống đề xuất để xác định video nào là có thẩm quyền và video nào không nên có trong nguồn cấp dữ liệu đề xuất. Để làm điều này, những người đánh giá, bao gồm cả các chuyên gia, kiểm tra chất lượng của thông tin được phát trên các kênh và trong các video dựa trên các nguyên tắc chính xác.
Để xác định thẩm quyền, người đánh giá trả lời một số câu hỏi chính. Nội dung có thực hiện đúng lời hứa hoặc đạt được mục đích của nó không? Loại chuyên môn nào cần thiết để đạt được mục tiêu của video? Danh tiếng của người nói trong video và kênh mà người nói đó đang phát là gì? Chủ đề chính của video là gì (ví dụ: Tin tức, Thể thao, Lịch sử, Khoa học, v.v.)? Nội dung chủ yếu nhằm mục đích châm biếm? Những câu trả lời này và nhiều câu trả lời khác xác định thẩm quyền của một video. Điểm càng cao thì video đó càng được thăng hạng khi có nội dung tin tức, thông tin. (…) Bất kỳ video nào được coi là giới hạn đều bị giảm hạng trong các đề xuất.
YouTube cho biết thêm rằng những đánh giá “con người” này giúp họ có thể đào tạo hệ thống đề xuất của mình bằng cách mô hình hóa các quyết định của họ để điều chỉnh hệ thống này cho phù hợp với tất cả các video có trên nền tảng.
