YouTube explica cómo funciona su algoritmo de recomendaciones

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YouTube ha explicado cómo funciona su algoritmo a la hora de resaltar cierto contenido a los usuarios, y por qué sus métricas de vídeo no siempre reflejan el rendimiento.

En un nuevo vídeo en el canal Creator Insider, se han centrado en el impacto de la tasa de clics (Click-Through Rate – CTR) y la duración promedio del espectador (Average Viewer Duration – AVD), y cómo el algoritmo de YouTube los tiene en cuenta en el rendimiento del vídeo.

Recientemente, YouTube describió su próximo panel con información analítica, que mostrará a los creadores su CTR y AVD promedio, ayudando a proporcionar una mejor visión de cómo se está funcionando su contenido.

YouTube explica cómo funciona su algoritmo de recomendaciones

Diferencias entre vídeos de alta distribución y vídeos para un público más concreto

La tasa de clics es una métrica realmente difícil de entender. Entonces, para muchos creadores, si entras, miran tus vídeos más exitosos, los vídeos con más vistas son los que tienen mayores probabilidades de tener la tasa de clics más baja”.

YouTube explica que esto se debe a que los vídeos de alta distribución terminan mostrándose a un público mucho más amplio, lo que significa que su contenido se mostrará a muchas más personas que están menos familiarizadas con su contenido. Eso, inevitablemente, significa que su CTR será menor. Entonces, de alguna manera, es una consecuencia del éxito: cuanto más amplia sea su distribución, en función del rendimiento de su vídeo, menor será su CTR.

“Por otro lado, algunos de sus vídeos menos importantes que se muestran a un público objetivo pequeño realmente relevante son los más propensos a hacer clic, por lo que podrían tener una tasa de clics realmente alta“.

YouTube explica cómo funciona su algoritmo de recomendaciones

Cómo funciona el algoritmo para un vídeo que aparece en el ‘feed principal’ y en ‘reproducción automática’

Cada apartado tiene diferentes formas de decidir qué vídeos mostrar a los usuarios, lo que, por supuesto, tiene sentido, ya que sus recomendaciones de el ‘feed principal’ se basan en su historial de visualización, y su listado de ‘reproducción automática’ está claramente influenciado por lo que acabas de ver.

La tasa general de clics y la duración promedio son indicadores bastante buenos de cómo está funcionando su vídeo en general, pero definitivamente no cubren todos los casos. […] Tener más tráfico desde el exterior no perjudicará tu descubrimiento o la forma en que se recomienda tu vídeo en el ‘feed principal’ o en ‘reproducción automática’. A veces tienes que hacer inmersiones profundas en fuentes de tráfico individuales”.

Por ello, YouTube señala que la nueva pantalla de análisis filtrará CTR y AVD, tanto para  el ‘feed principal’ como para la ‘reproducción automática’, lo que facilitará la comprensión de los impactos de las fuentes externas en esas dos métricas. Además, YouTube también aborda la preocupación de que su algoritmo compara injustamente la duración promedio de visualización de vídeos de diferentes duraciones.

Es más fácil para los vídeos cortos alcanzar una cantidad realmente alta de porcentaje promedio visto. Para ello, elegimos la duración promedio de la visita porque la cantidad de tiempo que alguien pasa contigo en tu contenido es un indicador muy fuerte de interés”.

Por último, YouTube destaca otras tres consideraciones a tener en cuenta:

  • Competencia: con tanto contenido disponible, inevitablemente hay un nivel de competencia para la audiencia y, a veces, incluso si su vídeo cumple todos los requisitos, simplemente no obtendrá una tracción significativa.
  • Interés temático: YouTube recuerda que algunos temas son simplemente más populares. “Por ejemplo, el fútbol: hay más personas en el mundo interesadas en el fútbol que en el golf. A veces, los vídeos de fútbol obtendrán más vistas que el golf, y eso no se debe a que nuestro algoritmo tenga preferencia por los vídeos de fútbol, ​​solo porque tiene un mayor tamaño de audiencia potencial para ese tipo de tema”.
  • Estacionalidad: También señala que diferentes temas verán mayores niveles de interés en diferentes épocas del año.

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