Как работают рекомендации YouTube

Система рекомендаций YouTube

Принцип работы простой: система должна помогать пользователям находить интересные и полезные видео. Персональные рекомендации можно увидеть в двух разделах: на главной странице и на панели «Следующее».

Система рекомендаций была создана в 2008 году, и за более чем 10 лет претерпела большие изменения. Сегодня она классифицирует миллиарды видео, и, по словам Гудроу, в отличие от других платформ не подбирает для пользователей контент на основании их социальной активности. Вместо этого успешность рекомендаций на YouTube зависит от того, насколько точно сервис может предсказать желания зрителя.

Алгоритмы учитывают уникальность зрительских привычек. Система сравнивает действия пользователя в сервисе с поведением, похожим на его, и на основании этой информации предлагает контент, который может пользователя заинтересовать.

В компании понимают, что не все пользователи готовы делиться личной информацией. Поэтому были созданы настройки конфиденциальности, чтобы каждый сам мог решить, доступ к каким данным он хочет предоставить. Можно удалять, редактировать и временно отключать историю поиска и просмотров на YouTube в любой момент.

Как YouTube персонализирует рекомендации

Система не основана на каких-то жёстких рекомендациях, она постоянно обучается и развивается, анализируя 80 млрд так называемых «сигналов»: клики, длительность просмотра, результаты опросов, ссылки на контент, а также отметки «Нравится» и «Не нравится».

Значимость каждого «сигнала» зависит от пользователя. Если он делится всеми просмотренными видео, даже теми, которым поставил одну или две звезды, система не будет учитывать отправленные им ссылки на контент при подборе рекомендаций. Именно поэтому алгоритмы YouTube не базируются на четких правилах, а адаптируются к поведению пользователей.

Акцент на качество

Вышеперечисленные алгоритмы эффективно работают при подборе музыки и развлечений. А как обстоит дело с новостями и информационным контентом?

Платформа предлагает зрителям проверенную информацию и минимизирует вероятность того, что они столкнутся с сомнительным контентом. При этом учитываются правила сообщества, определяющие, какие материалы разрешены, а какие запрещены на YouTube.

В 2011 году YouTube ограничил распространение некачественного контента. В 2015 году убрал нарочито сенсационные материалы от таблоидов с главной страницы. Еще через год сервис научился прогнозировать вероятность показа несовершеннолетних в опасных ситуациях и удалять такие ролики из рекомендаций. А в 2017 году — начал оценивать работу машинного обучения, отслеживая справедливость системы по отношению к социально уязвимым лицам.

Система учится бороться с фейками и спорным контентом, близким к нарушению правил сообщества.

При определении авторитетности контента специалисты по оценке проверяют материал по нескольким ключевым вопросам:

1. Материалы отвечают заявленной цели?
2. Какой уровень квалификации требуется, чтобы понять смысл видео?
3. Какая репутация у выступающего в ролике человека и канала, на котором оно опубликовано?
4. Какая основная тематика видео (например, «Новости», «Спорт», «История», «Наука» и т. д.)?
5. Контент задуман как сатирический?
6. И другие.

Чем выше окажется оценка, тем активнее будет продвигаться ролик в рамках новостного и информационного контента.

Чтобы определить вредоносные ролики или пограничные видео, специалисты по оценке отмечают факт присутствия неточного, вводящего в заблуждение, оскорбительного, нетолерантного, реально или потенциально вредоносного контента и другие. Такие ролики будут удалены из рекомендаций.

Подробнее читайте в официальном блоге YouTube в России.