O algoritmo do YouTube tem se concentrado em proporcionar uma experiência agradável aos espectadores, priorizando a satisfação do usuário sobre a simples contagem de cliques ou visualizações. Esta abordagem visa garantir que as pessoas

 encontrem vídeos que realmente lhes interessam e permaneçam mais tempos engajadas na plataforma de streaming.

Neste artigo, exploraremos como o YouTube seleciona vídeos para diferentes áreas do site, como a página inicial e as sugestões de “próximo”. Além disso, discutiremos os fatores que influenciam a frequência com que certos vídeos aparecem e como a plataforma personaliza suas recomendações conforme os interesses individuais dos usuários. Isso ajudará tanto os profissionais de marketing quanto os criadores de conteúdo a utilizarem o sistema do YouTube de forma mais eficiente.

Priorizando a Satisfação do Espectador

No início, o YouTube classificava vídeos com base no tempo total de visualização, acreditando que durações mais longas indicariam satisfação dos espectadores.

No entanto, perceberam que apenas o tempo de visualização não era suficiente para mensurar a satisfação. Segundo o SEO Wagner Santos, desde o início da década de 2010, o YouTube passou a priorizar métricas de satisfação dos espectadores para classificar o conteúdo na plataforma.

Os algoritmos consideram sinais como:

• Respostas a pesquisas: perguntas diretas sobre a satisfação com os vídeos recomendados.
• Cliques em botões de interação: “curtir”, “não curtir” e “não estou interessado”.
• Métricas de retenção do público: percentual de vídeos assistidos.
• Comportamento dos usuários: histórico de visualização e comportamento após assistir um vídeo.

Esses sinais auxiliam os algoritmos a aprender continuamente com os padrões de comportamento dos usuários e entradas explícitas de satisfação, identificando os melhores vídeos para recomendar.

Como Vídeos São Classificados na Página Inicial

Dados de Desempenho

Os dados de desempenho envolvem métricas como taxas de cliques a partir das impressões e a duração média de exibição. O YouTube utiliza esses sinais tradicionais de comportamento do usuário para avaliar quão atraente é um vídeo para outros espectadores quando ele é mostrado na página inicial.

Relevância Personalizada

Além dos dados de desempenho, a relevância personalizada é essencial para adaptar o feed da página inicial de cada usuário. Essa personalização considera o histórico de visualizações, inscrições, e padrões de engajamento com tópicos ou criadores específicos.

Como o YouTube Classifica Recomendações de Vídeos Sugeridos

Vídeos Vistos em Conjunto

O YouTube observa os padrões de visualização para identificar quais vídeos são frequentemente assistidos juntos ou em sequência pelos mesmos segmentos de audiência. Isso ajuda a plataforma a sugerir conteúdo relacionado que os espectadores assistirão provavelmente a seguir.

Correspondência de Tópico/Categoria

O algoritmo busca vídeos que abordam tópicos ou categorias semelhantes ao vídeo que está sendo assistido no momento, proporcionando sugestões altamente relevantes.

Histórico Pessoal de Visualizações

Os padrões de visualização e o histórico de um usuário são sinais importantes para sugerir vídeos que, provavelmente, ele ou ela desejará assistir novamente.

Inscrições em Canais

Vídeos de canais que os espectadores frequentemente assistem e com os quais interagem são priorizados como sugestões, mantendo-os conectados aos criadores favoritos.

Variáveis Externas de Classificação

Diversas variáveis externas podem influenciar o desempenho dos vídeos no YouTube. A popularidade geral e o nível de competição para diferentes tópicos e categorias de conteúdo são fatores consideráveis. Padrões de comportamento e tendências de interesse dos espectadores também podem mudar, impactando o consumo de conteúdo.

• Títulos e descrições devem ser cuidadosamente otimizados com palavras-chave relevantes.
• Tags e miniaturas atrativas podem melhorar a atratividade do vídeo.
• Uso eficaz de metadados facilita a descoberta.

Fatores sazonais desempenham um papel significativo em quais vídeos são mais visualizados em diferentes períodos do ano. Pequenos criadores podem se beneficiar das recomendações algorítmicas do YouTube, que visa promover novos conteúdos. Além disso, a empresa utiliza modelos avançados de linguagem AI para melhorar a compreensão de tópicos e interesses, otimizando a experiência de descoberta.

Estratégias Para Criadores

Criadores de conteúdo podem melhorar a satisfação dos espectadores e aumentar a recomendação de seus vídeos ao seguir diversas estratégias.

Uma abordagem eficaz é criar conteúdo relevante que mantenha alta retenção do público, obtenha respostas positivas em pesquisas, curtidas/engajamentos, e baixas taxas de abandono. Desenvolver séries consistentes ou vídeos em sequência pode aumentar a probabilidade de ser sugerido para visualizações relacionadas.

Utilizar ferramentas como playlists, telas finais, e prompts de vídeo vinculados pode conectar conteúdos para sessões de visualização prolongadas. Explorar novos formatos, como Shorts, transmissões ao vivo, ou podcasts, alinhados com os interesses dos espectadores, pode ser benéfico.

Monitore o desempenho de vídeos, especialmente de sua base de inscritos, como uma linha de base. A plataforma permite que vídeos encontrem segmentos de audiência relevantes ao longo do tempo. Considere as tendências sazonais, a concorrência e os interesses em evolução dos espectadores. Ferramentas como vidIQ e TubeBuddy podem auxiliar no SEO e outras estratégias de marketing.

Em Resumo – 20 Fatos-chave Sobre o Algoritmo do YouTube

YouTube utiliza múltiplos algoritmos para diferentes seções, como a página inicial, vídeos sugeridos e buscas. Estes algoritmos têm um sistema de recomendação que impulsiona a página inicial e as seções de vídeos sugeridos, selecionando vídeos relevantes para cada espectador.

Satisfação do espectador é a prioridade máxima para os rankings, e para medir isso, o YouTube considera respostas de pesquisas, curtidas, discutidas e cliques em “não estou interessado”. Porcentagens altas de retenção de audiência sinalizam uma satisfação positiva.

A classificação na página inicial combina dados de desempenho e relevância personalizada. O desempenho é baseado em taxas de cliques e duração média de visualização, enquanto a relevância personalizada considera o histórico de visualizações, interesses e inscrições.

Nos vídeos sugeridos, o algoritmo prioriza conteúdo co-visualizado por públicos semelhantes e vídeos de canais aos quais o usuário está inscrito. Séries consistentes e vídeos sequenciais aumentam as chances de recomendação para visualizações relacionadas. Playlists, telas finais e vídeos vinculados podem prolongar as sessões de visualização.

Criar conteúdo envolvente e satisfatório é a estratégia central para recomendações. Fatores externos como competição, tendências e sazonalidade também influenciam as recomendações do algoritmo.

O YouTube tem em vista ajudar novos e pequenos criadores a serem descobertos por meio das recomendações. Modelos de linguagem de IA estão melhorando a compreensão e personalização do conteúdo. A plataforma otimiza a experiência de descoberta para reduzir a “paralisia de escolha”.

Vídeos podem encontrar seu público ao longo do tempo, mesmo que as métricas iniciais sejam desanimadoras. O algoritmo foca em proporcionar experiências de longo prazo e satisfatórias para a retenção dos espectadores.