contacto@diariodigitalis.com

914 121 156

YouTube explica cómo funciona su algoritmo

YouTube quiere que sus usuarios comprendan mejor su algoritmo, y para ello ofrece una explicación general sobre cómo funciona su sistema de recomendación de vídeos.

La plataforma ha publicado un nuevo vídeo describiendo cómo funciona su sistema de recomendaciones en el que Rachel Alves, gerente de producto para descubrimiento de YouTube, es la encargada de darnos la explicación.

Como indica Social Media Today, YouTube se ha enfrentado a varios desafíos en cuanto a los vídeos que recomienda su algoritmo, y la plataforma es objeto de escrutinio por dar voz y amplificar el alcance de contenido controvertido, así como información errónea y teorías de la conspiración. Aunque no existe una solución perfecta para esto, YouTube intenta tener en cuenta todas estas consideraciones conforme refina su forma de recomendar vídeos.

Objetivos del algoritmo

Alves comienza con una descripción general de los objetivos principales de los sistemas de recomendación de YouTube, y afirma también que «no es necesario ser un experto en algoritmos de análisis para tener éxito en YouTube».

Según indica Alves, el objetivo clave es hacer que los usuarios vuelvan a YouTube, asegurándose de que tengan una buena experiencia en la plataforma. Para ello, la compañía intenta maximizar la satisfacción a largo plazo. No obstante, éste no ha sido siempre el objetivo de YouTube, ya que ha cambiado lo que optimiza con el tiempo.

«Si nos remontamos a 2011, lo que optimizamos fueron los clics y las vistas«, afirma Alves en el vídeo, «pero esa no es una gran métrica, porque puede incentivar indirectamente el clickbait o los títulos o miniaturas sensacionalistas que hacen que los usuarios vean un vídeo, pero no los hace muy satisfechos o felices».

El tiempo de visualización como métrica clave

Tras los primeros días de su feed construido mediante el algoritmo, muchos de los comentarios que recibió YouTube fue que los feeds de los usuarios estaban llenos de «vídeos sensacionales o desagradables». Debido a esto, se cambió el enfoque y se definió el tiempo de reproducción como una métrica clave en 2012.

Id bootcamps Banner

De este modo, Alves afirma que la cantidad de tiempo que un usuario pasa viendo un vídeo o un canal representa mejor la calidad del contenido, ya que, si pasas más tiempo viendo algo, es más probable que ese contenido te resulte interesante.

A pesar de esto, en el vídeo también admiten que el tiempo de visualización no termina de ser una métrica perfecta. Esto es porque, si bien puedes pasar más tiempo viendo algo, eso no significa necesariamente que terminarás sintiéndote «bien» después por el tiempo invertido en verlo.

Definiendo mejor la calidad del contenido

Desde entonces, YouTube ha estado intentando determinar mejor la «calidad o valor» del tiempo invertido en ver un vídeo, inclinándose más hacia la satisfacción del usuario. Para ello, YouTube:

  • Realiza encuestas de usuarios. Esto ayuda a optimizar lo que gusta y hace disfrutar a los usuarios. Según indica Alves, envían millones de encuestas cada mes a los usuarios y, aunque por ahora no comparten la información con los creadores, están buscando «agregar más datos de satisfacción y externalizarlos a los creadores».
  • Prioriza el contenido autorizado de medios reconocidos y establecidos, especialmente el contenido de noticias.
  • Reduce la propagación del «contenido infractor límite».

Cómo ha cambiado el enfoque de YouTube

Mediante estas medidas, la atención se centra tanto en la satisfacción del usuario como en garantizar que se sientan bien con su experiencia en la plataforma, al tiempo que mantienen la responsabilidad sobre aquello que se amplifica y propaga a través de sus recomendaciones.

No hay un algoritmo central de YouTube

Por lo que señala Alves en el vídeo, la página de inicio y los listados de «sugeridos» se basan en algoritmos distintos y «están diseñados para hacer cosas ligeramente diferentes«. Es por esto que la idea de que existe un algoritmo central de YouTube no es correcta.

En relación a esto, Alves comenta que los creadores a menudo quieren saber cómo pueden optimizar los vídeos para cada página, a lo que Alves responde que «no se puede optimizar para una fuente de tráfico, solo se puede optimizar para las personas o los espectadores».

Artículos Relacionados

Suscríbete a nuestra newsletter


(Obligatorio)

También te puede gustar

DEJA UNA RESPUESTA

Por favor ingrese su comentario!
Por favor ingrese su nombre aquí

Suscríbete a nuestra newsletter