O YouTube publicou uma nova visão geral de como seu sistema de recomendação funciona, a fim de ajudar os criadores e marcas a construir um público na plataforma e alcançar mais espectadores com seus clipes.
A visão geral é apresentada por Rachel Alves, gerente de produto para descoberta do YouTube. Alves compartilhou vários insights sobre como funcionam os sistemas de recomendação da plataforma e observou que esta apresentação, em particular, é geralmente usada em conferências para ajudar as pessoas a entender os sistemas que influenciam como os vídeos são distribuídos.
Conforme observado por Alves :
“Você não precisa ser um especialista em algoritmos de análise para ter sucesso no YouTube“.
Alves começa com uma visão geral dos principais objetivos dos sistemas de recomendação do YouTube. O principal objetivo é fazer com que os usuários voltem sempre, garantindo que tenham uma boa experiência na plataforma.
“Então, realmente maximizamos a satisfação a longo prazo, para que os espectadores continuem voltando ao YouTube“.
No entanto, Alves observa que o objeto de otimização mudou ao longo do tempo:
“Se voltarmos a 2011, o que otimizavámos eram cliques e visualizações […], mas essa não é uma métrica tão boa, porque pode indiretamente incentivar clickbait ou títulos sensacionalistas que levam as pessoas a assistirem um vídeo, mas não as deixa muito satisfeitas e felizes“.
Alves diz que o YouTube recebia constantes feedbacks de que os feeds dos usuários estavam repletos de conteúdos sensacionalistas ou desagradáveis. Por isso, o foco para a recomendação deixou de ser visualizações e likes e passou a ser o tempo de exibição.
“Quanto tempo alguém passa assistindo a um vídeo ou canal é muito mais indicativo da qualidade do conteúdo, porque se você passar mais tempo assistindo a algo, é mais provável que se interesse por isso”.
No entanto, Alves diz que o tempo de exibição também não é uma métrica perfeita, porque embora você passe mais tempo assistindo a algo, isso não significa necessariamente que você acabará se sentindo bem com o tempo gasto depois. Por isso, o YouTube tem buscado definir melhor o tempo de exibição de “qualidade ou valor”, otimizando ainda mais para a satisfação do usuário.
O YouTube faz isso por meio de:
- Pesquisas com usuários, ajudando a otimizar o que as pessoas gostam ou não (Alves diz que eles enviam milhões de pesquisas com usuários todos os meses);
- Priorizando o conteúdo autorizado de veículos reconhecidos e estabelecidos, especialmente para conteúdo de notícias;
- Reduzindo a disseminação de conteúdos inapropriados.
Portanto, o foco está na satisfação do usuário e em garantir que as pessoas se sintam bem com sua experiência na plataforma, ao mesmo tempo que mantêm a responsabilidade sobre o que é propagado por meio de suas recomendações.
Nos últimos anos, o YouTube tem enfrentado diversos problemas com o conteúdo que é potencializado por meio das recomendações, pois acabou por incentivar a ampliação de vídeos de desinformação, teorias de conspiração e material politicamente polarizado.
Não existe uma solução perfeita para isso, mas o YouTube está tentando resolver esses problemas ao refinar sua abordagem em relação aos vídeos que recomenda aos usuários.
Em termos de pesquisas, conforme observado, o YouTube envia milhões de pesquisas aos espectadores todos os meses, coletando feedback sobre uma ampla gama de uploads de vídeos.
Alves diz que eles não compartilham essas informações com os criadores no momento, porque muitas vezes eles não têm feedback suficiente sobre cada clipe individual para fornecer feedback útil, mas eles podem usar as informações para otimizar os algoritmos e sistemas de recomendação.
“Queremos adicionar mais dados de satisfação e externalizá-los aos criadores“
Além das pesquisas, outros fatores também influenciam a recomendação da plataforma:
- Quando as pessoas clicam na opção ‘Não estou interessado’;
- Curtir ou não curtir;
- Ações nos vídeos.
Alves também observa que a página inicial e as listagens ‘sugeridas’ na verdade usam algoritmos diferentes – portanto, a ideia de que há um algoritmo central do YouTube não é correta.
“A página inicial oferece uma ampla variedade de vídeos quando você visita youtube.com e usa sinais semelhantes aos ‘Sugeridos’, mas eles são projetados para fazer coisas um pouco diferentes”.
Diante disso, Alves lembra que muitas vezes os criadores querem saber como podem otimizar para cada um dos dois momentos. Sobre isso, ela declara:
“Você não pode otimizar para uma fonte de tráfego, você só pode otimizar para pessoas ou espectadores“
