YouTube Ha svelato come funzionano l’algoritmo dei video consigliati

Quando le raccomandazioni di YouTube funzionano bene, queste collegano miliardi di persone in tutto il mondo a contenuti che ispirano, insegnano e divertono in modo unico, oltre che di loro interesse.

E la parola chiave del sistema di raccomandazione (o video consigliati) è soggettività, perché ogni persona ha i suoi gusti, che l’algoritmo cerca di capire e assecondare.

C’è quindi un pubblico per quasi ogni video, e il lavoro del sistema di raccomandazione di YouTube è quello di trovare quel pubblico, per ogni specifico video. Un pubblico che apprezzi quel video e lo guardi a lungo.

Pensa a quanto sarebbe difficile navigare tra tutti i libri di un’enorme biblioteca senza l’aiuto dei bibliotecari. Le raccomandazioni guidano una quantità significativa del numero complessivo di spettatori su YouTube, anche più delle iscrizioni ai canali o della ricerca.

E il sistema dei video consigliati, come spiega Cristos Goodrow (vice-presidente del sistema engineering di YouTube) “viene troppo spesso visto come una misteriosa scatola nera”.

“Vogliamo invece che questi sistemi siano compresi dal pubblico, per questo vogliamo oggi spiegarti come si sono evoluti e perché abbiamo fatto delle raccomandazioni responsabili la nostra massima priorità.”

Quindi, tuffiamoci in questo articolo per scoprire tutti i segreti dell’algoritmo svelati da uno dei leader di YouTube, oltre che una persona che lavora a fianco del sistema di raccomandazione da ben 10 anni.

Come funziona il sistema dei video consigliati, spiegato da…YouTube

Il sistema di raccomandazioni è costruito sul semplice principio di aiutare le persone a trovare i video che vogliono guardare e che gli daranno valore. Puoi trovare questi video consigliati in due luoghi principalmente: la tua homepage e in seguito ad un video che stai guardando.

La tua homepage è ciò che vedi quando apri YouTube per la prima volta: mostra un mix di consigli personalizzati, iscrizioni e le ultime notizie.

Il pannello “prossimo video” appare quando stai guardando un video e questo ti suggerisce contenuti aggiuntivi basati su ciò che stai guardando e i tuoi gusti.

Nel 2008, spiega Cristos, quando YouTube ha iniziato a costruire il suo sistema di raccomandazione, l’esperienza era completamente diversa. I video non erano personalizzati in base ai gusti degli utenti, ma veniva semplicemente creata una pagina cha racchiudeva tutti i video di tendenza da nicchie diverse. Anche se l’utente guardava esclusivamente video di cucina, in homepage si ritrovava di tutto: sport, notizie, video comici…bene, questo era YouTube all’inizio. Inoltre a quei tempi una buona parte del pubblico di YouTube proveniva dalle ricerche sui motori di ricerca o dai link condivisi fuori dalla piattaforma.

Ma col tempo e tutt’oggi, l’algoritmo è diverso ed esclusivo per ogni persona. Per rendere questo possibile, YouTube parte dalla consapevolezza che ognuno ha abitudini di visione uniche. Il sistema confronta quindi le tue abitudini di visione con quelle di chi è simile a te e usa queste informazioni per suggerirti altri contenuti che potresti voler guardare.

Quindi, se ti piacciono i video di tennis e YouTube nota che ad altri a cui piacciono i tuoi stessi video di tennis piacciono anche i video di jazz, ti potrebbero essere consigliati video di jazz, anche se non ne hai mai visto uno prima d’ora.

LEGGI ANCHE:  YouTube Kids: Google dice stop alle smart TV!

Oggi, l’algoritmo di YouTube passa al setaccio miliardi di video per raccomandare contenuti su misura per i tuoi interessi specifici.

Come YouTube personalizza le raccomandazioni

Per fornire una tale precisione, il sistema di raccomandazione non opera sulla base di una rigida “ricetta” di fattori. È in continua evoluzione, imparando ogni giorno da oltre 80 miliardi di informazioni che YouTube chiama “segnali”.

Ecco perché fornire più trasparenza non è semplice come fornire una lista degli ingredienti e, anche per YouTube, spiegare come funziona a pieno l’algoritmo, è impossibile. Ma, fornendo le informazioni presenti in questo articolo, vuole almeno far comprendere agli utenti i dati che alimentano il sistema.

Quindi, un certo numero di segnali si aggregano l’un l’altro per aiutare a informare il l’algoritmo su ciò che trovi soddisfacente: ci sono centinaia di segnali tra cui la percentuale di clic, il tempo di visualizzazione, le risposte ai sondaggi, le condivisioni, i mi piace e i non mi piace.

Vediamo meglio i fattori appena accennati.

Fattori che influenzano il sistema di raccomandazione di YouTube

I clic

Cliccare su un video fornisce una forte indicazione che anche tu lo troverai soddisfacente. Dopo tutto, non cliccheresti su qualcosa che non vuoi guardare.

Ma YouTube, spiega Cristos, nel 2011 ha capito che cliccare su un video non significa che poi l’hai effettivamente guardato. Ad esempio, ammettiamo che stavi cercando gli highlights della partita di Serie A del weekend. Scorri la pagina e clicchi su uno dei video, che ha una miniatura e un titolo che suggeriscono che il video mostri proprio un filmato della partita. Invece, è una persona nella sua camera da letto che parla della partita…

Poi, clicchi su un video che il sistema consiglia nel pannello “prossimo video”, solo per trovare un altro tifoso che parla della partita. Ancora e ancora fai clic su questi video fino a quando, finalmente, ti viene consigliato un video con il filmato della partita che vuoi vedere.

Ecco perché YouTube, nel 2012, ha implementato il tempo di visione.

Tempo di visione

Il tuo tempo di visioni – quindi quali video hai guardato e per quanto tempo – fornisce segnali personalizzati al sistema su ciò che più probabilmente vuoi guardare. Quindi, se un appassionato di calcio ha guardato 10 minuti di video della partita e solo pochi secondi di video di analisi della partita, YouTube può tranquillamente supporre che egli abbia trovato più utile guardare i momenti salienti.

Ma…

Quando YouTube ha incorporato per la prima volta il tempo di visione nelle raccomandazioni, ha poi notato un immediato calo del 20% nelle visualizzazioni. Ha quindi capito che, non tutto il tempo di visione è uguale.

Magari, a volte ti è capitato di restare sveglio fino a tardi a guardare video a caso, quando invece avresti potuto imparare una nuova lingua su YouTube o affinare le tue capacità culinarie attraverso un tutorial, per poi pentirti di aver buttato via il tuo tempo o le ore di sonno.

YouTube non vuole quindi che gli spettatori si pentano del tempo che passano a guardare video e si sono resi conti che dovevano fare ancora di più per misurare il valore che si ottiene dal proprio tempo su YouTube.

LEGGI ANCHE:  YouTube Music: Grafica Playlist e altro ancora con l’IA

Risposte ai sondaggi

Ti sarà sicuramente capitato di trovare la notifica che ti chiedesse di valutare quindi come hai trovato un video, anche utilizzando aggettivi.

Ebbene, per assicurarsi che gli spettatori siano davvero soddisfatti dei contenuti che guardano, YouTube oggi misura quello che chiama il “tempo di visione apprezzato”.

Ossia, il tempo trascorso a guardare un video che tu consideri prezioso. YouTube misura il tempo di visione valorizzato attraverso sondaggi tra gli utenti in cui chiedono di valutare il video appena guardato da una a cinque stelle…chiedendoti inoltre perché. Forse perché ti è stato d’ispirazione o significativo?

Solo i video che gli utenti valutano con quattro o cinque stelle vengono conteggiati come tempo di visione apprezzato.

Naturalmente, non tutti compilano un sondaggio su ogni video che guardano. YouTube quindi, sulla base delle risposte che ottiene, ha addestrato un modello di apprendimento automatico per prevedere le potenziali risposte al sondaggio, di tutti i video.

E, per testare l’accuratezza di queste previsioni, YouTube trattiene volutamente alcune delle risposte dal sistema automatizzato…chiedendole agli utenti. In questo modo YouTube sa sempre sempre quanto il suo sistema si avvicina ai valori effettivi, reali.

Condivisione, Mi piace, Non mi piace

In media, è logico che sia più probabile che le persone siano soddisfatte di un video che condividono o a cui mettono “mi piace”. Quindi, like e condivisioni sono un fattore preso in considerazione dalla piattafroma.

“Il nostro sistema usa queste informazioni per cercare di prevedere la probabilità che tu condivida o metta mi piace ad altri video”, spiega Cristos.

Per l’algoritmo però, l’importanza di ogni segnale dipende anche da te e da che tipo di persona sei. Se sei il tipo di persona che condivide qualsiasi video che guarda, compresi quelli che valuta con una o due stelle, il nostro sistema non terrà in grande considerazione (come metrica) le tue condivisioni quando decide di valutare e consigliare un contentuo. Al contrario, se lo un utente lo fa raramente, questo segnale avrà un maggiore impatto.

Questo è il motivo per cui l’algoritmo di YouTube non segue una formula fissa, ma si sviluppa dinamicamente al variare delle abitudini di visualizzazione di ciascun utente.

Responsabilità da parte di YouTube sui contenuti consigliati

Va fatta, inoltre, un’ulteriore eccezione sull’algoritmo di YouTube.

Perché si, i clic, le visualizzazioni, il tempo di visione, i sondaggi degli utenti, le condivisioni, i “mi piace” e i “non mi piace” sono di grande aiuto per istruire l’agoritmo su argomenti come la musica e l’intrattenimento, che la maggior parte delle persone va a guardare su YouTube.

Ma nel corso degli anni, un numero sempre più crescente di spettatori è andato su YouTube anche per scoprire notizie e informazioni. Che si tratti delle ultime notizie o di complessi studi scientifici, questi argomenti sono quelli in cui la qualità delle informazioni e il contesto contano di più. Qualcuno può segnalare di essere molto soddisfatto di video che affermano che “la Terra è piatta”, ma ciò non significa che voglia consigliare agli utenti questa tipologia di contenuto, che sia non veritiero, di bassa qualità, o controverso.

LEGGI ANCHE:  Chi è l'influencer Andrew Tate? E Perché tutti ne parlano?

Ecco perché, spiega YouTube, “l’algoritmo delle raccomandazioni ha un ruolo così importante nel modo di mantenere una piattaforma responsabile.”

L’algoritmo ha il dovere di collegare gli spettatori a informazioni di alta qualità e ridurre al minimo le possibilità che vedano contenuti problematici. E tiene inoltre a mente le solide Linee guida della community che definiscono ciò che è (e non è) permesso su YouTube.

YouTube quindi spiega come il sistema di raccomandazione sia stato anche usato per limitare i contenuti di bassa qualità dall’essere ampiamente visti a partire dal 2011, anno in cui ha implementato nell’algoritmo la capacità di riconoscere video audaci o violenti e poi impedire ad essi di essere consigliati.

Nel 2015 invece, spiega sempre YouTube, hanno notato che i contenuti sensazionalistici dei tabloid apparivano sulle homepage e hanno di conseguenza preso provvedimenti, declassificandoli.

Nel 2016, è stata la volta dei video che potessero mostrare minori in situazioni rischiose e sono stati rimossi dalle raccomandazioni.

E nel 2017, per garantire che il nostro sistema di raccomandazione fosse equo nei confronti delle comunità emarginate, YouTube ha adattato l’algoritmo ad apprendere e consigliare meglio video del genere, per correttezza nei confronti dei gruppi protetti, come la comunità LGBTQ+. Questo perché spesso, questi video erano di maggiore oggetto di critica ma non necessariamente per via del contenuto, quanto piuttosto dell’idea di fondo non ancora pienamente accettata.

YouTube conclude questa parentesi spiegano che, negli ultimi anni, sono stati declassificati dall’algoritmo anche video borderline come video con teori complottistiche (es. “lo sbarco sulla luna è stato falsificato”) o altri contenuti che diffondono disinformazione (es. “il succo d’arancia può curare il cancro”).

Insomma, un po come Facebook, cercare di ridurre le fake news e mostare agli utenti solo notizie e informazioni ritenute “autorevoli”.

YouTube spiega inoltre che, per definire quali siano i contenuti autorevoli o meno, si affida alla fonte (ad es., il canale ufficiale della BBC è più autorevole rispetto al canale di una persona a caso) e si affida inoltre e a esperti certificati, come i medici, per quanto riguarda contenuti che includono informazioni sulla salute.

Qualsiasi video classificato borderline viene retrocesso nelle raccomandazioni.

Per determinare il contenuto borderline, i valutatori valutano fattori che includono, ma non si limitano a, se il contenuto è: impreciso, fuorviante o ingannevole; insensibile o intollerante; dannoso o con il potenziale di causare danni. I risultati sono combinati per dare un punteggio per la probabilità che il video contenga disinformazione dannosa o sia borderline.

Spero questo articolo sia stato di vostro interesse e che abbiate estrapolato da esso anche informazioni che vi possano aiutare a far crescere il canale, come i fattori che influenzano l’algoritmo e come, forse, sia meglio evitare contenuti borderline se si punta ad ottenere molto traffico.

Prima di andarvene, vi consiglio di leggere anche questa breve FAQ in cui YouTube risponde a domande frequenti degli utenti riguardo proprio ai contenuti borderline, la monetizzazione e l’algoritmo.

Fonte: Blog Inglese di YouTube

Infine, fate un salto sul nostro blog per le ultime notizie da YouTube e i migliori consigli! 😉

Lascia un commento

Your email address will not be published.