YouTube 為什麼推薦我這部影片?研發副總揭演算法秘密 4 大指標撐起推薦系統


你是否想過 YouTube 的推薦影片從何而來?工程研發副總親自解析推薦系統的運作機制。圖片來源:Unsplash


擁有 20 億月活躍用戶的 YouTube 為全球流量第二大的網站,僅次於其母公司 Google。不僅是疫情之下觀眾休閒娛樂的好去處,更是企業廣告的兵家必爭之地。當你在 YouTube 觀看影片時,你是否想過首頁及播放頁面右側的推薦影片,究竟是從何而來?YouTube 工程研發副總 Cristos Goodrow 日前在官方部落格發布文章,親自講解 YouTube 推薦系統(recommendation system)的運作機制。
 

YouTube 推薦影片的 4 種指標


Goodrow 於文中提到,YouTube 大量的觀看次數來自推薦系統,其成效甚至超越頻道訂閱和搜尋功能。YouTube 推薦系統主要在兩個位置運作:使用者的 YouTube 首頁和「即將播放」面板,系統會參考超過 800 億筆稱為「信號」(signals)的資訊,這些信號主要分為四個面向:
 

1. 點擊次數


點擊次數是最早被採用的推薦指標,回到 2008 年 YouTube 推出推薦系統時,便以點擊次數為基準,點擊愈多代表愈受歡迎。但 YouTube 後來發現,當網友點擊一部影片,可能僅是被縮圖或標題給吸引,不一定代表他們確實看過或喜歡這部影片。
 

2. 觀看時間


為彌補僅採計人氣點擊的不足,YouTube 隨後也於 2012 年將「觀看時間」納入指標,包括觀眾看過哪些影片,以及持續觀看多長的時間。雖然在觀看時間納入系統後,觀看次數的流量隨即下滑 20%,但 YouTube 相信,整體推薦的品質是有所提升。
 

3. 問卷調查答覆


YouTube 會評估所謂的「有價值的觀看時間」(valued watchtime),以確認觀眾認為觀看影片所花費的時間是否具有價值,因此 YouTube 有時會發布使用者問卷,請觀眾為觀看過的影片評定一到五顆星。YouTube 也藉這些數據訓練 AI去預測用戶的答覆,並用於影片推薦。
 

4.分享次數、喜歡和不喜歡的人數


一般而言,如果觀眾分享了影片或表示喜歡,代表滿意度應較高,如果對某部影片表示不喜歡,則代表可能不感興趣。不過系統會隨著每個用戶的觀看習慣,動態調整推薦機制。

 

【延伸閱讀】

2021.09.15《YouTube Official Blog》
On YouTube's recommendation system
https://blog.youtube/inside-youtube/on-youtubes-recommendation-system/

2021.10.01《未來商務》
YouTube 研發副總親揭演算法運作方式!4 大指標建構精準推薦系統
https://fc.bnext.com.tw/articles/view/1733

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