C’est à travers une nouvelle vidéo que YouTube a partagé plus de détails sur le fonctionnement de ses algorithmes de recherche et de recommandation. Cette initiative vise essentiellement à répondre aux questions posées par ses utilisateurs.
Est-il utile de changer le titre et la vignette si une vidéo ne fonctionne pas bien ?
L’impact de la modification des titres et des miniatures a été toujours une question de taille pour les utilisateurs de YouTube. La firme vient de donner sa réponse et apparemment si une vidéo ne fonctionne pas bien, elle conseille de changer l’apparence d’un titre ou d’une vignette afin d’obtenir plus de vues. Cela s’explique par le fait que les spectateurs vont interagir différemment, car la vidéo sera différente pour eux. YouTube affirme donc que son algorithme répond plutôt au changement de comportement de l’utilisateur, et non au fait de changer le titre ou la vignette. Le géant souligne toutefois que le fait d’apporter des modifications à une vidéo n’est pas nécessaire que si elle reçoit moins de vues et d’impressions ; et présente un taux de clics inférieur que d’habitude.
Les abonnés anciens / inactifs peuvent-ils réellement affecter de manière négative les performances d’une vidéo?
Sur YouTube, l’algorithme de recommandation ne se concentre pas sur le flux d’abonnement en tant que signal principal, il se concentre plutôt sur les performances d’une vidéo dans le contexte dans lequel elle est affichée. En s’affichant sur les pages d’accueil des autres utilisateurs, son classement sur la page d’accueil dépend essentiellement en effet de ses performances. Le système de recommandation de YouTube tire les vidéos puis les classe pour les utilisateurs à partir de ce qu’ils sont le plus susceptibles de visionner sans pour autant compter si le contenu est publié ou non par des chaînes auxquelles un utilisateur est abonné.
Comment YouTube classe-t-il les résultats de recherche?
Comme sur Google, YouTube souhaite aussi mettre en avant les résultats les plus pertinents suite à une requête. Divers facteurs entrent en jeu, mais les plus importants sont la performance et la pertinence. Si la performance est liée aux vidéos que les utilisateurs choisissent de regarder après avoir effectué des requêtes similaires, la pertinence s’agit quant à elle de la mesure dans laquelle la description, le titre et le contenu de la vidéo correspondent à la recherche lancée. Son algorithme se base aussi sur les mesures d’engagement comme la durée ou encore la quantité de vidéo que les utilisateurs choisissent de regarder dans le cadre du classement des résultats de recherche. Pour une requête donnée, les résultats de recherche n’affichent donc pas une liste des résultats les plus consultés, mais plutôt des vidéos plus pertinentes et qui sont plus susceptibles d’être regardées par l’utilisateur.
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