該演算法在推薦影片時不會考慮整體流行度，而是會考慮...

Imran

YouTube 演算法？ YouTube 演算法是一個推薦系統，用於決定向特定觀眾推薦哪些影片。 演算法的工作是根據觀眾觀看內容的可能性，使用相關性、品質和使用者行為等訊號對內容進行排名。 它是影片觀看次數的把關人想要更多影片觀看次數嗎？ 推薦演算法是關鍵。 最近的一項實驗表明，演算法直接帶動了 YouTube 上 70% 的觀看次數。 事實上，YouTube 的電腦程式碼似乎甚至可以覆蓋用戶控制。 這意味著，如果您點擊影片上的「不喜歡」或「不感興趣」按鈕，演算法仍可能會建議類似的內容。

這就是為什麼了解它的工作原理如此重要。  YouTube 影片也 [size=14.6667px]WhatsApp 数据 會出現在 Google 搜尋結果中。 透過這本充滿 SEO 技巧的富有洞察力的指南，了解如何進入 Google 的首頁。 演算法不斷發展 YouTube 演算法是一個不斷變化的目標。 就在您弄清楚之後，就會出現一個更新，可以完全重新排序推薦和搜尋結果。 這可能看起來很混亂，但媒體巨頭的瘋狂是有方法的。







當你看到演算法演進的三個時代時，它會變得更加清晰。 YouTube 演算法 - 2005 年至 2011 年演算法演進的時間表，廉價的點擊起到了作用：演算法推薦點擊次數最多的影片。 創作者用標題誘餌和誤導性縮圖來欺騙系統。 2012 年，一切都與時間有關：為了展示人們實際觀看的視頻，而不是舊的點擊運行的方式，YouTube 重新調整了演算法，以優先考慮觀看時間和視頻完成百分比。 這種轉變鼓勵一些人創建長影片內容，有些人則發布短片段，但這並沒有解決品質問題。 2015 年，變得個人化：2015 年，YouTube 發表了一篇看起來非常科學的論文，描述了一種推薦內容的新方式。