O sistema de recomendações do YouTube é a melhor ferramenta da plataforma de vídos para gerar tráfego e audiência.
Num post recente, Cristos Goodrow, VP of Engineering do Youtube, explica que esta ferramenta gera “uma quantidade significativa de audiência geral no YouTibe, ainda mais que as subscrições ou as pesquisas de canais”.
O problema é que a maior parte dos utilizadores não sabe como funciona o sistema de recomendações e é essa lacuna que Goodrow pretente suprir.
O sistema de recomendações
No post, o vice-presidente de Engineering salienta que “o nosso sistema de recomendação baseia-se no princípio simples de ajudar as pessoas a encontrar os vídeos que desejam assistir e isso cria-lhes valor. Um utilizador pode encontrar recomendações em dois locais principais: na sua página inicial e no painel “seguinte”. Na página inicial é o que o utilizador vê quando abre o YouTube pela primeira vez — ela exibe uma mistura de recomendações personalizadas, subscrições e as últimas notícias e informações. O painel “seguinte” surge quando está a assistir a um vídeo e sugere conteúdo adicional com base no que está a assistir no momento em conjunto com outros vídeos que achamos que poderá estar interessado.”
Quando foi implementado em 2008, o sistema de recomendações limitava-se a mostrar os vídeos com mais visualizações, classificando o conteúdo com base na sua popularidade, sem ter em conta as preferências do utilizador, e criando uma página de “Tendências”.
Cristos Goodrow explica que “hoje, o nosso sistema classifica milhares de milhões de vídeos para recomendar conteúdo ajustado aos seus interesses específicos. Ao contrário de outras plataformas, não conectamos os espectadores a conteúdos através de suas redes sociais. Em vez disso, o sucesso das recomendações do YouTube depende de uma previsão precisa dos vídeos que pretende assistir”.
“Para fazer isto, partimos do princípio de que todos têm hábitos de visualização únicos. O nosso sistema compara depois os seus hábitos de visualização com aqueles que lhe são semelhantes e usa essas informações para sugerir outro conteúdo que poderá querer assistir. Portanto, se gosta de vídeos de ténis e o nosso sistema percebe que outras pessoas que gostam dos mesmos vídeos de ténis também gostam de jazz, poderá recomendar-lhe vídeos de jazz (para as categorias como notícias e informações, isto pode funcionar de forma diferente – mais informação sobre isto para mais tarde) — mesmo que nunca tenha assistido a um único antes”.
Finalmente, o autor do post lembra que “também sabemos que nem todas as pessoas desejam sempre partilhar estas informações connosco. Por isso, desenvolvemos controlos que o ajudam a decidir a quantidade de dados que deseja fornecer. Um utilizador pode pausar, editar ou excluir as suas pesquisas no YouTube e o seu histórico de exibição sempre que quiser.”
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