2026-07-08
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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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