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YouTube视频即将超越亚马逊,成为目前规模最大,最复杂的行业推荐系统

早在2008年,格雷格·贾波是业内最早注意到YouTube已经超越Yahoo!的作家之一。成为仅次于Google的全球第二大搜索引擎。

当时,格雷格·贾波为《 Search Engine Watch》撰写文章,文章的标题是YouTube在扩展搜索中是否超越了Yahoo?

今天是格雷格·贾波新的观点。

我想问一个相关的问题:“ YouTube视频即将超越亚马逊,成为目前规模最大,最复杂的行业推荐系统吗?”

这个问题不是花言巧语,因为我不知道答案。

但是,我确实知道建议的视频是您要了解的YouTube搜索算法的乘数。

去年,我在搜索引擎期刊文章YouTube算法:您必须知道的7个关键发现中暗示了这一点。

我说:“要最大限度地利用YouTube搜索和推荐视频,您仍然需要确保对元数据进行充分优化。其中包括您视频的标题,说明和标签。”

现在,我很抱歉,因为我接着继续解释了如何优化视频的标题,说明和标签。

我完全忽略了“您在YouTube搜索和推荐的视频中的存在”这一短语。但是,让我现在纠正这种疏忽。

大多数谷歌SEO都专注于搜索结果-因为这在Google中很重要。

但是,大多数YouTube营销人员都知道,出现在建议的视频中所产生的观看次数几乎与YouTube的搜索结果中产生的观看次数一样多。

为什么?

因为观看者通常会在持续约40分钟的会话中观看多个视频。

因此,观众可能会进行一次搜索,观看视频,然后继续观看建议的视频。

换句话说,您在YouTube推广上进行的每次搜索都可能会观看两个或更多视频。

这就是使推荐视频成为YouTube搜索算法的力量倍增器的原因。

令人毛骨悚然的是,我承认我早在2008年就利用了这一现象。

当时我们的客户之一是STACK Media,它是美国领先的高中运动员体育表现,训练和生活方式内容的生产商和分销商。

我们在YouTube上的STACKVids,STACK Football,STACK Baseball和Stack Basketball频道上优化了137个视频,其中提供了专业体育锻炼技巧以及一些世界顶级运动员的内幕故事。

例如,我们有一个录像带,其中介绍了威尔·巴塞洛缪(Will Bartholomew)的影片,他谈到了佩顿·曼宁(Peyton Manning)在休赛期中使用的哑铃卧推锻炼方法。

标题中使用了哪些关键字?

好吧,如果您观看视频的标题,答案将非常明显:Peyton Manning Workout。

视频的描述不会让任何人对我们定位的搜索字词感到困惑:

淡季期间,佩顿·曼宁在D1接受训练。请参阅Manning的完整锻炼(在STACK网站上具有相关文章的跟踪链接)。”

您在Google Ads推广上花费相同的广告而获得的转换次数减少了吗?
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但是,我们使用了哪些标签?

嗯,那时候,YouTube仍然显示了视频正在使用的标签。

情况不再如此。但是,我在2008年圣何塞SES上分享了此案例研究,因此我得到客户的许可,要求我们披露我们使用了以下标签:

  • “佩顿·曼宁”
  • “佩顿·曼宁锻炼”
  • “四分卫锻炼”
  • “四分卫训练”
  • “佩顿·曼宁培训”
  • “卧推”
  • “四分卫卧推”
  • “哑铃卧推”
  • “人力锻炼”

我们如何提出这些标签?

当时,我们查看了排名最高的视频,即“ Peyton Manning锻炼”一词,然后尽可能多地使用与视频相关的标签。

这样,当有人观看了排名最高的视频后,我们提高了成为热门视频的几率。

这些天来,很难找到在2008年该术语中排名最高的视频。

但是,值得注意的是,STACK的视频目前在“ Peyton Manning锻炼”中排名第一,在“ Manning锻炼”中排名第一,在“ Peyton Manning培训”中排名第5。

YouTube如何今天发现和排名推荐视频?

当用户每分钟将13个小时的视频内容上传到YouTube时,建议的视频便可以正常工作。

那么,既然每分钟有500多个小时的视频内容上传到YouTube,那么YouTube如何发现和排名建议的视频呢?

直到最近,我唯一能找到的答案还是来自YouTube创作者频道上名为“ YouTube的建议视频的工作原理”的视频。

正如视频的300字描述所解释的:

“建议的视频是个性化的视频集合,基于先前的活动,单个观众可能会对接下来观看的视频感兴趣。”

创作者无法影响观看者的先前行为,但这也意味着体育频道可以吸引体育迷。

“在观看页面的右侧,“上一个下一个”下,移动应用上的视频下方,以及在自动播放的下一个视频中,向观众显示这些视频。”

YouTube超过70%的观看时间来自移动设备,因此您需要针对建议视频采用以移动设备为先的策略。

“对YouTube消费情况的研究表明,当观众从各种渠道获得推荐时,他们往往会收看更多东西,而建议的视频正是这样做的。建议视频的排名是为了最大程度地吸引观众。”

因此,优化元数据仍然有帮助,但是您还需要为视频创建引人注目的开口,在整个视频中保持和建立兴趣,并通过鼓励评论和与观众互动作为内容的一部分来吸引观众。

根据描述,建议的视频更有可能是:

  • “与本地相关的视频……。它们可以是来自同一频道或来自其他频道的视频。” 换句话说,您频道或其他体育频道上的体育迷体育视频。
  • “来自观看者过去观看历史的视频。” 除非您拥有DeLorean时光机,否则您无法影响观看者过去的观看记录。

视频的说明还告诉创作者:

“点击“建议的视频”框,即可从“流量来源”报告(在YouTube分析工具中)的“建议的视频”中查看哪些视频将观众带到您的频道。”

嗯是的 但是,如果YouTube创作者已经知道的话,不是绝大多数吗?

最后,说明包括针对创作者的以下提示:

  • 在视频中加入强烈的号召性用语,以观看系列中的其他视频。
  • 说服观众为什么要去观看您系列中的另一个视频。
  • 请注意视频的结尾,因为长结尾可能会阻止观看者观看更多视频。
  • 使用播放列表,链接,即时贴和最终屏幕来推荐下一个要观看的视频。
  • 制作一系列有机连接的视频。
  • 制作与YouTube上的流行格式(例如挑战或列表)相关的视频。

现在,此视频已拥有394,000的观看次数。

因此,可以肯定地说,几十万名以前称为YouTube创作者学院的毕业生至少对YouTube的建议视频的工作原理了解得非常多。

因此,这不会给您太多竞争优势。

但是,还有更详细的信息可用-尽管它被安全地隐藏在可见的地方,直到匿名来源(可能是也可能不是Bothan)向我发送了指向我可以找到它的链接。

该链接将我带到了2016年9月15日发表的一篇论文,该论文现已存档在Google Research上。

这份旧的研究论文是由Google的Paul Covington,Jay Adams和Emre Sargin撰写的。标题为针对YouTube推荐的深度神经网络 ”。