Cómo funcionará el sistema de recomendaciones de YouTube en 2025
- YouTube recomienda videos "extrayendo" contenido para espectadores individuales en lugar de promocionarlo ampliamente.
- El tiempo de visualización no lo es todo: la satisfacción y los comentarios de los espectadores juegan un papel importante.
- La hora del día y el tipo de dispositivo influyen directamente en el contenido que se recomienda.
YouTube recomienda videos "extrayendo" contenido para espectadores individuales en lugar de promocionarlo ampliamente.
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El tiempo de visualización no lo es todo: la satisfacción y los comentarios de los espectadores juegan un papel importante.
La hora del día y el tipo de dispositivo influyen directamente en el contenido que se recomienda.
Recomendaciones personalizadas
Uno de los temas centrales de la entrevista es el enfoque de YouTube en adaptar el contenido a las preferencias individuales de los espectadores.
Según Beaupré:
“Muchas veces, los creadores dicen, oye, eh, el sistema de recomendaciones está enviando mi video a la gente o por qué no está enviando mi video, sí, pueden preguntar eso y la forma en que funciona es que... no se trata tanto de enviarlo sino de atraerlo…”
Continúa explicando que el feed de inicio de YouTube prioriza el contenido en función de lo que es más probable que disfrute cada espectador en un momento determinado:
“Cuando abras la página de inicio, YouTube dirá: Hola, René está aquí. Necesitamos brindarle a René el mejor contenido que lo hará feliz hoy”.
Métricas y satisfacción
Si bien la tasa de clics (CTR) y el tiempo de visualización siguen siendo importantes, el sistema de YouTube también tiene en cuenta la satisfacción del usuario obtenida a través de encuestas directas y otras señales de retroalimentación.
Notas de Beaupré:
“Introdujimos este concepto de satisfacción… estamos tratando de entender no sólo el comportamiento del espectador y lo que hace, sino cómo se siente respecto del tiempo que pasa allí”.
Explica que el objetivo de YouTube es cultivar la satisfacción del espectador a largo plazo:
“…Observamos aspectos como los gustos, los disgustos, las respuestas de las encuestas… tenemos una variedad de señales diferentes para llegar a esta satisfacción… queremos construir una relación con nuestra audiencia tal como los creadores quieren hacerlo con sus fans”.
Contenido imperecedero y de tendencia
Los algoritmos de YouTube pueden identificar videos antiguos que vuelven a ser relevantes debido a temas de tendencia, momentos virales o intereses nostálgicos.
Beaupré cita la capacidad del sistema para pivotar:
“…tal vez ahora hay un video que llega a cierta audiencia, pero luego, en seis meses… eso hace que este video vuelva a ser relevante… si es relevante y tal vez para una audiencia diferente a la que lo disfrutó la primera vez”.
Contexto: tiempo, dispositivo y hábitos del espectador
Beaupré reveló que el sistema de YouTube puede mostrar diferentes tipos de contenido dependiendo de si alguien lo está viendo por la mañana o por la noche, en un teléfono móvil o en un televisor:
“El sistema de recomendaciones utiliza la hora del día y el dispositivo… como algunas de las señales que aprendemos para entender si hay diferentes contenidos que son atractivos en esos diferentes contextos… si tiendes a tener preferencia por ver noticias por la mañana y comedia por la noche… intentaremos aprender de otros espectadores como tú si tienen ese patrón”.
Fluctuaciones en las opiniones
Los creadores a menudo se preocupan si sus visualizaciones disminuyen, pero Beaupré sugiere que esto puede ser un flujo y reflujo natural:
“…lo primero es que eso es natural… no es particularmente razonable esperar que siempre estés en tu nivel más alto de visualizaciones de todos los tiempos… Te animo a que no te preocupes demasiado por eso…”
También recomienda comparar métricas durante períodos más largos y aprovechar herramientas como Google Trends:
“…Vemos que la estacionalidad puede jugar un papel… Te animamos a mirar más allá… 90 días o más para ver el contexto completo”.
Audio en varios idiomas
Muchos creadores están explorando el audio multilingüe para ampliar sus audiencias.
Beaupré destaca cómo YouTube se ha adaptado para admitir pistas dobladas:
“…Necesitábamos agregar algunas capacidades nuevas… sabiendo que este video en realidad está disponible en varios idiomas… así que si eres un creador que está interesado en extender su alcance a través de doblajes… asegúrate de que tus títulos y descripciones… también se carguen [en] títulos y descripciones traducidos…”
También enfatiza la coherencia:
“Hemos visto que, en particular, los creadores que doblan al menos el 80% del tiempo de visualización tienden a tener más éxito que aquellos que doblan menos…”
Integración de LLM
De cara al futuro, los modelos de lenguaje grandes (LLM) permitirán a YouTube comprender mejor el contenido de video y las preferencias de los espectadores.
Beaupré dice:
“…Hemos aplicado la tecnología del modelo de lenguaje amplio a las recomendaciones en YouTube para… hacerlas más relevantes para los espectadores… en lugar de simplemente memorizar que este video tiende a ser bueno para este tipo de espectadores… en realidad podría ser capaz de entender mejor los ingredientes del plato y tal vez algunos elementos más del estilo del video…”
Beaupré lo compara con un chef experto que puede adaptar recetas:
“…queremos ser más como el chef experto y menos como la… receta memorizada”.
Puntos clave para los creadores
Estas son las principales conclusiones de su conversación de 21 minutos sobre el sistema de recomendaciones de YouTube.
- El sistema de recomendaciones consiste en “extraer” contenido para cada espectador, no en promocionar vídeos de forma universal.
- Métricas como el CTR y el tiempo de visualización importan, pero la satisfacción (me gusta, no me gusta, comentarios de las encuestas) también es esencial.
- YouTube puede recuperar videos antiguos si surge un renovado interés.
- La hora del día y el uso del dispositivo influyen en las recomendaciones.
- Las fluctuaciones en la vista son normales: la estacionalidad, los eventos de tendencia y factores externos pueden influir.
- Los títulos doblados y traducidos pueden ayudar a llegar a nuevos mercados, especialmente si un alto porcentaje de su contenido está disponible en el mismo idioma.
- Los modelos de lenguaje amplios permiten una comprensión más matizada; los creadores deben estar atentos a cómo esto afecta el descubrimiento.
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