YouTube 如何幫助用戶找到他們喜歡的影片？

『YouTube 的演算法不計算影片的點擊量或觀看次數，而是專注於確保觀看者對觀看的內容感到滿意。』這對於習慣看後台統計與前台數據的人是很難改變操作習慣的，所以『用戶對觀看的內容感到滿意』的指標，還有我們應該怎麼操作，就值得討論了。

如何評判 YouTube影片 滿意度

YouTube的演算法是如何幫助用戶找到他們喜歡的影片並讓他們觀看更長時間？以下解釋 YouTube 如何為網站的不同部分選擇影片，例如主頁和“下一個”建議。還要討論是什麼讓某些影片比其他影片出現得更多，以及 YouTube 如何將影片與每個人的興趣相匹配。

透過對此進行分解，希望幫助使用者了解如何更好地使用 YouTube 系統。早期 YouTube 根據觀看時間數據對影片進行排名，假設較長的觀看時間與觀眾滿意度相關。然而，他們意識到，僅用總觀看時間來衡量是不完整的，因為觀眾仍然可能不滿意。

因此，從 2010 年代初開始，YouTube 優先考慮觀眾滿意度指標來對整個網站的內容進行排名。而這個演算法考慮的是以下訊號：

1. 調查回覆直接詢問觀眾對推薦影片的滿意度。

2. 點選表示滿意的「喜歡」、「不喜歡」或「不感興趣」按鈕。

3. 整體觀眾保留指標，例如觀看影片的百分比。

4. 使用者行為指標，包括使用者之前觀看過的內容（觀看歷史記錄）和影片後觀看的內容（觀看下一個）。

5. 推薦演算法不斷地從使用者行為模式和明確的滿意度輸入中學習，以識別要推薦的最佳影片。

YouTube影片 滿意度應該怎麼操作

以觀眾滿意度為首要目標，創作者可以透過以下方式最大限度地發揮其影片推薦的潛力：

1. 專注於創建透過強大的觀眾保留率、積極的調查回應、點讚/參與度和低放棄率來提高觀眾滿意度的內容。

2. 開發一致的系列或續集視頻，以增加被推薦相關/序列視圖的機會。

3. 利用播放清單、片尾螢幕和連結影片提示來連接您的內容以進行長時間觀看。

4. 探索最新的格式（例如Shorts、直播或播客）創建內容，以適應不斷變化的觀眾興趣。

5. 監控整體效能，特別是以現有訂閱者群為基準。

6. 不要因最初的指標而氣餒。 YouTube 讓影片隨著時間的推移不斷尋找相關的受眾群體。

7. 注意季節性趨勢、競爭和不斷變化的觀眾興趣，這些都會影響推薦。

這一些都是 YouTube 提出的建議，根據這些建議其實需要修改的東西就很多了。