YouTube‘un Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı Scott Silver, kullanıcıların ana sayfalarındaki videoların algoritma tarafından nasıl seçildiğine dair çeşitli ipuçları paylaştı.
YouTube tarafından, öneri motoru ve ana sayfada gösterilecek videoların nasıl seçildiğiyle ilgili şimdiye kadarki en ayrıntılı açıklama yapıldı. Scott Silver, YouTube’da önerilen videoların gizemini ortadan kaldırmak amacıyla, izleyicilerden ve içerik üreticilerinden gelen en yaygın soruları ele alan bir blog yazısı ve bir Soru-Cevap videosu yayınladı.
YouTube’un öneri algoritmasıyla ilgili akılda tutulması gereken en önemli şey, platformun öneri sisteminin her izleyici için onları tatmin edecek videoları bulmasına yardımcı olmak için tasarlanmış olmasıdır. YouTube, bunu başarmanın tek yolunun kişiselleştirme yoluyla olduğunu söylüyor. Bu nedenle en önemli faktör, oturum açmış bireysel kullanıcıya bağlıdır.
YouTube Öneri Faktörlerinde İzlenme Süresi mi, Elde Tutma mı Süresi mi Daha Önemli?
YouTube içerik üreticileri genellikle öneri motorunun, izleyiciyi elde tutma ile genel izlenme süresi metriklerinden hangisine daha çok değer verdiğini merak eder. Başka bir deyişle; 5 dakikalık bir videonun 2,5 dakikası mı, yoksa 10 dakikalık bir videonun 3 dakikası mı daha iyi? Bu durumda, 3 dakika genel olarak daha uzun bir izlenme süresidir, ancak 10 dakikalık bir videonun yalnızca %30’u kadardır ve bu, %50’ye kıyasla daha zayıf bir elde tutma oranıdır. YouTube‘un verileri, insanların videonun daha büyük bir yüzdesini izlediklerinde daha memnun olma eğiliminde olduklarını gösteriyor. Ancak bu, elde tutmanın izlenme süresinden daha değerli olduğu anlamına gelmez. Kullanıcıya ve videoya göre değiştiği için hangi faktörün daha önemli olduğunu söylemek neredeyse imkansız.
Belirli video türlerinin izleyiciyi elde tutma oranlarının düşük olduğu bilinmektedir, ancak izleyiciler görmek istediklerini elde ettikleri takdirde yine de memnun kalabilirler. Bu nedenle öneriler her kullanıcı için kişiselleştirilir, bu da izlenme süresinin her yerde eşit olarak ele alınmadığı gösterir. Bir izleyici için, bir video genellikle 2-3 dakika izleniyorsa 5 dakikalık izlenme süresi çok fazla bile olabilir. Başka bir izleyici için, bir video genellikle 10 dakika veya daha uzun süre izlenirse 5 dakikayı düşük olarak görebiliriz. İzlenme süresi ile elde tutma arasında baskın sayılabilecek bir faktör yoktur. Bu süreçte değişkenler içeriğe ve videoyu kimin izlediğine bağlı değişmektedir.
Ne Kadar Sürede Önerilir?
Bir diğer merak edilen nokta da videoların öneri motoru tarafından ne kadar sürede önerildiğidir. Bazen bazı videolar yayınlandıktan aylar sonra bile ana sayfada görünürlük kazanamaz. Sanıldığının aksine, YouTube videoları hemen önermeye başlamaz. YouTube, bir videonun kime önerilmesi gerektiğini anlamak için yeterli veriye sahip değilse bunu erteleyebilir. Bu durum, genellikle YouTube‘un hakkında fazla bir şey bilmediği yeni kanallar için geçerlidir. Bu nedenle eski videolar da ara sıra ana sayfada çıkabilir. YouTube için buradaki en önemli unsur, içeriği alakalı bir hedef kitleyle eşleştirmek için daha fazla veriye sahip olmaktır.
Küçük Kanallar Neden Daha Sık Tavsiye Edilmiyor?
Hem izleyiciler hem de içerik üreticileri, YouTube‘un küçük kanalları yeterince sık önermediğinden şikayet ediyor. Bu durum bir üst başlıkta açıkladığımız gibi platformun, videolar için doğru kitlenin kim olduğunu belirlemek adına sınırlı veriye sahip olmasından kaynaklanıyor. Burada ufak bir ekleme yapmak gerekir: İçerik üreticileri mümkün olduğunca takipçileriyle etkileşime girerse, ana sayfada daha küçük kanallarının görünmesini sağlayabilirler. Bu nedenle ‘’Topluluk’’ paylaşımları önerilen kanal ve videolar için oldukça büyük önem taşıyor. Ayrıca videoyu beğenmek, yorum bırakmak, bildirimleri açmak, kanal sayfasına göz atmak vb. yöntemler de öneri algoritmasını besliyor. Yeni/daha küçük kanallar için bu klişe gelebilir, ancak bu etkileşimi sağlamanız gerekir. Başarılı YouTuber‘ların “beğen, abone ol ve bildirim ziline basın!” sözlerini tekrar etmesinin nedeni budur. YouTube, videoları önermek için bu verileri kullanır.
TikTok’un sınırlı veya hiç etkileşimi olmayan yeni videoları alakalı bir kitleye yönlendirmesi oldukça ilginç, ancak YouTube gibi daha köklü bir platform bu konuda yeterli veriye sahip olmadan eşleştirme yapamayacağını ifade ediyor.
Abonelikler Önerileri Etkiler mi?
YouTube içerik üreticileri arasında, öneri motoru ile ilgili ideal bir görüntüleme/abone oranını olduğuna dair bir teori var. Aboneliklerin etkisi kullanıcıya göre değiştiği için bu teorinin hiçbir dayanağı bulunmuyor. Bir kullanıcı bir kanala aboneyse ancak videolarını nadiren izliyorsa YouTube, kanalın içeriğini diğer kullanıcılara önermez. Bir kanalın izlenme/abone oranının ne kadar yüksek olduğu bu nedenle önemli değildir. İçeriğinin tavsiye edilme ihtimali, kullanıcıların videoyu ana sayfalarında gördüklerinde nasıl tepki verdiklerine bağlıdır.
YouTube her geçen gün algoritmasını geliştirmeye devam ediyor. Bunun için ayırdığı kaynaklar astronomik seviyelerde, bir yandan yapay zeka ve Machine Learning gibi teknolojik nimetlerden faydalanırken, diğer yandan kullanıcılardan gelen geri bildirimleri de ciddiye almayı ihmal etmiyor.