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2022-04-24 12:57 低成本创业好项目

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本文来自于微信公众号全媒派(ID:quanmeipai)。

对于YouTube来说,1分钟意味着什么?是多达400小时的视频上传量;1天意味着什么?是高达10亿的视频播放量。

在这个内容剧增、用户拥挤的UGC内容平台上,如何精准抓住观众眼球、有效转化订阅无疑是生态内各方的迷思。

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当用户困惑于推荐流的奇怪内容,创作者正因寥寥无几的播放量头秃,广告主也在纠结投放是否能够精准触达,这时候对于平台来说,如何促进内容生态、用户生态的可持续发展及营收的稳定运转,有赖于步步升级的订阅策略。

纵观YouTube十四年的发展,在订阅策略的调整上从未掉以轻心,它已经孵化出一套运作相对成熟、方法较为多维的订阅打法,主以强大的算法,辅以稳健的平台,不断试图从海量视频中更精准地锚定用户。

在今天,想要徜徉在YouTube汇聚的流量巨池,那么就不得不先穿过这片订阅的密林。本期就带你一同拆解YouTube近年来的订阅打法,揭开这背后的订阅“黑箱”。

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算法的进击:更智能、更走心

在每分钟就有400小时视频上传的YouTube ,如何在指数级膨胀的视频海洋中,精准把握海量用户的需求?强大的算法无疑是最有力的答案。

经过算法的筛选与排序,YouTube能够决定用户能看到什么内容,以及这些内容会出现在哪些位置。根据YouTube首席产品官Neal Mohan的说法,用户在YouTube上花费的时间有70%都用于观看算法推荐的内容,移动端的平均登录时长达60分钟。其精准度、有效性可见一斑。

要想在剧增的内容深海、流量巨池中牢握注意力,算法的持续升级无疑是重中之重。

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YouTube算法进化简史

YouTube算法不断升级的过程,存在几个重要节点:

2012年:观看次数

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在播放量仅40亿/月的古早年代(如今为10亿/天),YouTube只根据一种指标进行排序:观看次数。这种策略虽然可以鼓励优质视频,但也带来了 “点击诱饵”(clickbait),例如通过标题党博取眼球等负面操作。这导致用户可能会点击,但不会停留,总体来说,不利于广告主的投放与平台的发展。

2012年-2016年:观看时间、登录时长

这一时期,YouTube推荐机制发生了一项重要转折——加入了观看时间和登录时长两项指标。观看时间是指通过用户观看视频的时长来侧面衡量视频的质量,更加强调用户对内容的投入和参与,以规避“点击诱饵”。登录时长则是指用户在整个平台上停留的时间,这一指标关注人们观看某些视频后是否选择观看更多视频,从而体现平台的粘性。

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2016年:机器学习

在这一年,YouTube公布了白皮书,解释了深度神经网络和机器学习在算法中的作用机制。此外,该论文还拆解了YouTube对视频进行排序、推荐的各项指标,分别为:观看次数(视频的点击量);观看时间;用户在某频道观看了多少视频;用户近期如何观看此主题视频;用户的搜索记录;用户的观看历史;用户的人口统计学信息与地理位置。

YouTube不断升级算法,本意是为了优化内容生态以促进平台的可持续发展,但同时也传播了虚假新闻、仇恨言论等有害内容。平台也在不断调整,例如:2017年,调整算法以改善弹出的新闻视频质量;2019年,YouTube宣布不再推荐可能会伤害或误导用户的内容。

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YouTube算法如何运作?

目前YouTube算法指标主要包含以下几项:

是否观看:体现为点击量高的热门内容;

观看时长:观看时间较长的频道和视频往往更容易被推荐;

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登录时长:观众花在平台上的时间,在观看某些视频后是否选择看更多视频;

内容评分:点赞、踩赞、分享,“不感兴趣”按钮的点击;

“观看速度”(view velocity):在视频发布后立即观看视频的订阅者数量。视频的观看速度越高,排名就越高。在对视频进行排名时,YouTube也会考虑视频发布者拥有的活跃订阅者的数量。

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算法的主要任务有二:

第一,帮助用户找到他们想看的视频;

第二,提高用户的长期参与度和满意度。

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因此,“弄清用户喜欢什么”是YouTube算法的要义所在。

如何弄清用户的喜好?YouTube在2016年发布的算法白皮书打开了这一黑箱。白皮书显示,在机器学习的模型结构中,有两个网络在起作用:

漏斗式的模型结构,来源:《YouTube推荐机制的深度学习网络》,2016年

候选网络(The candidate generation network):记录用户的活动历史(搜索记录、观看行为、人口统计学信息),输出与之相契合的几百个视频作为可能推荐给用户的候选。

排序网络(the ranking network):排序阶段更多是面向“场景”,记录用户点击视频的地点、时间、操作,相比候选网络,这一步纳入模型的指标更细致,例如,用户最近的一次搜索词、上一次观看的同一主题下的视频数量、上一次观看同主题视频的时间、用户所使

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