YouTube सुझाए गए वीडियो कैसे चुनता है?

YouTube के लिए वीडियो अनुशंसा प्रणाली का केवल एक ही लक्ष्य है. वे आपको एक उच्च गुणवत्ता, वैयक्तिकृत वीडियो अनुशंसा प्रदान करना चाहते हैं जो आपकी रुचियों के लिए उपयुक्त हो. ऐसा करने पर, जैसे ही आप क्लिक करेंगे और उनके लक्षित विज्ञापन देखेंगे, वे आपको अपने मंच पर रखेंगे. आपका ब्राउज़िंग इतिहास चालू है गूगल, Chrome और YouTube आपके खोज परिणामों को बड़े पैमाने पर प्रभावित करते हैं YouTube अनुशंसाएं. आपको ये सुझाव अपने YouTube होम पेज पर और इन-ऐप नोटिफिकेशन के रूप में भी प्राप्त होते हैं.

आपके खोज परिणामों और वीडियो अनुशंसाओं को प्रभावित करने वाले कई कारक हैं. इन्हें खिलाया जाता है YouTube का एल्गोरिथम जो ये निर्णय लेता है कि आप अपने आप कौन से वीडियो पसंद करेंगे. यह कुछ आंकड़ों को देखकर ऐसा करता है. आइए विभिन्न प्रकारों पर एक नज़र डालें:

• सामग्री स्रोत: YouTube आपके सुझाए गए वीडियो कैसे खींचता है और एल्गोरिथम कैसे फ़ीड करता है, इसके दो मुख्य स्रोत हैं. पहला वह सामग्री डेटा है जिसे आप खोज बॉक्स में टाइप करते हैं, जैसे शीर्षक, विवरण और मेटाडेटा और दूसरा उपयोगकर्ता गतिविधि का डेटा है. इसे कई विशेषताओं में वर्गीकृत किया गया है, जैसे कि आपके पसंदीदा, रेटिंग, देखने की संख्या, आदि.

• आपकी देखने की गतिविधि: इससे पहले कि YouTube आपको अनुशंसित वीडियो सुझाए, यह उन संबद्ध वीडियो के सेट को निर्धारित करता है जिन्हें आप वर्तमान में देखे जा रहे वीडियो के बाद देख सकते हैं. ऐसा करने के लिए, यह एसोसिएशन या सह-विज़िट की विधि का उपयोग करता है जो हाल ही में एक सत्र में देखे गए वीडियो की एक श्रृंखला की पहचान करके किया जाता है।. एल्गोरिदम आपके द्वारा देखे गए वीडियो के बीच एक कनेक्शन ढूंढता है और आपको उन वीडियो का सुझाव देता है जिन्हें देखने में आपकी रुचि हो सकती है.

• रैंकिंग सिफारिश: एक बार जब YouTube अनुशंसाओं का एक सेट तैयार कर लेता है, तो यह उन्हें कई संकेतों के अनुसार रैंक करता है. फिर, उन्हें उनके उपयोगकर्ता विनिर्देश, विविधीकरण और वीडियो की गुणवत्ता के अनुसार अलग-अलग समूहों में व्यवस्थित किया जाता है. आपकी विशिष्ट प्राथमिकताओं के समान वीडियो को आगे लाने के लिए उपयोगकर्ता विनिर्देश का उपयोग किया जाता है. उपयोगकर्ता विशिष्ट संकेत आपके देखने के समय और कुछ प्रकार के वीडियो देखने की संख्या के आधार पर बनाए जाते हैं. विविधीकरण उन वीडियो की पहचान करने के लिए किया जाता है जो एक दूसरे से बहुत मिलते-जुलते हैं. बिल्कुल समान वीडियो हटा दिए जाते हैं और अधिक विविध प्रकार के वीडियो लाए जाते हैं. विविधीकरण के पीछे तर्क यह है कि उपयोगकर्ताओं की कई रुचियां और संबंधित देखने की प्राथमिकताएं होती हैं. अनुशंसित वीडियो जो एक-दूसरे से बहुत मिलते-जुलते हैं, हो सकता है कि उपयोगकर्ता की समग्र प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित न करें. वीडियो की गुणवत्ता में कई शामिल हैं मैट्रिक्स, जैसे वीडियो रेटिंग, देखे जाने की संख्या, पसंदीदा, टिप्पणियां और शेयर.

• दर्शक जुड़ाव: YouTube कितने पर ध्यान देता है टिप्पणियाँ, पसंद और नापसंद दर्शकों से एक वीडियो खींचता है. दर्शकों को आकर्षित करने में सबसे सफल वीडियो हमेशा चार्ट में सबसे ऊपर होते हैं और आपके सुझाए गए वीडियो पर दिखाई देते हैं. YouTube द्वारा सुझाए गए वीडियो एल्गोरिदम YouTube पर कुछ वीडियो के प्रदर्शन पर काम करते हैं. वे ऐसे वीडियो का प्रचार करते हैं जो दर्शकों को जोड़े रखने में सफल होते हैं और उन्हें पसंद करने और उन पर टिप्पणी करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं. इसके अलावा, जिन वीडियो को ढेर सारे लाइक और कमेंट मिलते हैं, उनका हमेशा YouTube द्वारा प्रचार किया जाता है. वीडियो जो लंबे समय तक दर्शकों को बनाए रखने और देखने का समय प्राप्त करने में सफल होते हैं, वे हैं जो लोगों को जोड़े रखते हैं.

• थंबनेल: एक थंबनेल उस वीडियो की छोटी स्थिर छवि है जिसे आप किसी वीडियो के लिंक के साथ देखते हैं. जिन वीडियो के थंबनेल शीर्षक और वीडियो की सामग्री से प्रासंगिक होते हैं, वे दर्शकों के बीच सबसे लोकप्रिय होते हैं. अप्रासंगिक थंबनेल वाले वीडियो को दर्शकों से नकारात्मक प्रतिक्रिया और टिप्पणियां मिलती हैं. इसलिए, प्रासंगिक और आकर्षक थंबनेल वाले वीडियो लोकप्रिय हो जाते हैं और YouTube उन्हें अपने सुझाए गए वीडियो अनुशंसाओं में शामिल करता है.

• YouTube सत्र प्रारंभकर्ता: यूट्यूब वीडियो सुझाव ज्यादातर वे हैं जो दर्शकों के लिए सत्र देखना शुरू करते हैं. यह तरीका भी मानता है a यूट्यूब चैनल देखने का सत्र शुरू करता है, और किस आवृत्ति से. YouTube के पास दर्शकों के देखे जाने और सत्र के समय के बारे में डेटा है, और यह उन चैनलों और वीडियो का सुझाव देता है जो अक्सर उस डेटा के आधार पर सत्र देखना शुरू करते हैं. उदाहरण के लिए, यदि आप सप्ताह में एक बार YouTube पर जाते हैं, तो आपका देखने का सत्र 20 मिनट का हो सकता है. यदि आप सप्ताह में दो बार YouTube पर आते हैं, तो आपका देखने का सत्र 50 मिनट का हो सकता है, और 4 विज़िट कुल 150 मिनट तक का सत्र हो सकता है. नतीजतन, अधिक सुझावों का मतलब है कि YouTube पर अधिक लोग आ रहे हैं और सुझाए गए वीडियो अनुशंसाओं पर अधिक वीडियो प्रदर्शित किए जा रहे हैं.

• YouTube के बाहर: YouTube, YouTube के बाहर भी अपने उपयोगकर्ताओं के साथ ईमेल सूचियों, सामाजिक प्रोफ़ाइलों, मीडिया कनेक्शनों, वेबसाइटों आदि के माध्यम से संपर्क में रहता है. भले ही ये बहुत छोटे प्लेटफॉर्म हों, फिर भी वे शुरुआती सत्रों को उत्प्रेरित करने और उपयोगकर्ताओं की पसंद, पसंद और नापसंद जानने में मदद करते हैं. इस पर आधारित आंकड़े, वे प्रासंगिक वीडियो सुझाकर अपने दर्शकों की संख्या बढ़ाते हैं. अपने फ़ेसबुक और अन्य सोशल मीडिया पेजों पर, वे अपनी नई रिलीज़ भी शेड्यूल करते हैं. अगर कोई व्यक्ति जानता है कि उसे चैनल पर एक नए वीडियो के लिए कब वापस आना चाहिए, तो वह आ सकता है और अपना वीडियो तब ढूंढ सकता है जब वह लाइव हो जाए. हालांकि, यह एल्गोरिदम में कैसे फीड होता है, यह हमेशा अच्छी तरह से समझा नहीं जाता है. यह आंशिक रूप से जीडीपीआर में हाल के परिवर्तनों का कारण है जिसने यूरोप को प्रभावित किया है^[1].

YouTube कई चुनौतियों का सामना करता है, जबकि सुझाए गए वीडियो चुनना अपने उपयोगकर्ताओं के लिए. सबसे पहले, YouTube पर हर दिन बड़ी संख्या में वीडियो अपलोड किए जा रहे हैं. उनमें से कई एक-दूसरे से मिलते-जुलते हैं, और उनमें से किसी एक को चुनना एक मुश्किल काम है. दूसरे, इनमें से कई वीडियो में अप्रासंगिक शीर्षक, अनुपयुक्त विवरण, बाहरी थंबनेल और खराब मेटाडेटा के ऐसे अन्य संकेत हैं. तीसरा, YouTube उपयोगकर्ता की रुचि की थाह लेने के लिए जिस डेटा का उपयोग करता है वह कई बार अस्पष्ट और अनुपयुक्त होता है. उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति किसी विशेष उत्पाद के बारे में वीडियो देख रहा होता है, तो YouTube को उसका उद्देश्य नहीं पता होता है. उन्हें उत्पाद खरीदने में दिलचस्पी हो सकती है, वे इसके बारे में ज्ञान हासिल करने की कोशिश कर रहे होंगे, हो सकता है कि वे इसके बारे में मार्केटिंग सामग्री लिख रहे हों, या वे संयोग से उस वीडियो पर ठोकर खा गए हों. एक और चुनौती यह है कि सिफारिशों को नियमित अंतराल पर ताज़ा करने की आवश्यकता है. हो सकता है कि कुछ वीडियो का बार-बार सुझाव न दें दर्शकों की दिलचस्पी.

कुछ अन्य चुनौतियाँ भी हैं जो के कॉलम पर हावी होने की राह में आती हैं सुझाए गए वीडियो. एक `अप नेक्स्ट` फीचर है जो इस कॉलम की पहली स्थिति पर दिखाई देता है, और यह वीडियो समाप्त होने के बाद ऑटो प्ले के लिए सेट है. YouTube ने इस इकाई को एल्गोरिथम के रूप में क्रमादेशित किया है, और आगामी वीडियो अंतिम चैनल से नहीं आ रहा हो सकता है.

दूसरी चुनौती सुझाए गए वीडियो कॉलम में `अनुशंसित` अनुभाग है. इस अनुभाग का चयन अत्यधिक निर्भर करता है: व्यक्तिगत विकल्प एक दर्शक का. कॉल टू एक्शन और टिप्पणियों के माध्यम से दर्शकों को जोड़े रखना इस प्रकार है कि YouTube इन स्थानों को उनके स्वयं के वीडियो के लिए कैसे सुरक्षित रखता है.

अंत में, यह एक चुनौती है कि `पर वीडियो शामिल करें या नहीं`पृष्ठ से बाहर निकलें`. यह अंतिम पृष्ठ है जिसे दर्शक वेबसाइट छोड़ने का निर्णय लेने से पहले हिट करता है. YouTube में, यदि एक वीडियो के कारण कई दृश्य सत्र समाप्त हो जाते हैं, तो YouTube उस वीडियो को उनकी सुझाई गई वीडियो सूची में शामिल करने से परहेज करेगा. शायद, वह वीडियो गुणवत्ता में कम था, विषय के लिए अप्रासंगिक था, या शायद संदर्भ से बाहर था, जिसके कारण दर्शक ने छोड़ने का फैसला किया.

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1 https://www.अभिभावक.कॉम/प्रौद्योगिकी/2018/मई/25/फेसबुक-गूगल-जीडीपीआर-शिकायतें-यू-उपभोक्ता-अधिकार