Come funziona il sistema di video consigliati su YouTube

Come vedete, la mia famiglia è un esempio: c’è un pubblico per quasi ogni video, e il compito del nostro sistema di contenuti consigliati è quello di trovare quel pubblico. Pensate a quanto sarebbe difficile navigare tra tutti i libri di un’enorme biblioteca senza l’aiuto dei bibliotecari. I suggerimenti portano una quantità significativa del numero complessivo di spettatori su YouTube, anche più delle iscrizioni ai canali o della ricerca. Ho passato più di un decennio su YouTube a costruire questo sistema e sono orgoglioso di vedere come sia diventato parte integrante dell’esperienza YouTube di tutti. Ma troppo spesso il sistema di suggerimento è visto come una misteriosa scatola nera. Vogliamo che questo sistema siano compresi dalle persone che guardano YouTube, quindi vi spiegherò come funzionano, come si sono evoluti e perché la nostra massima priorità è diventata fornire dei suggerimenti responsabili. 

Il nostro sistema di video consigliati si basa su un semplice principio: aiutare le persone a trovare i video che vogliono guardare e a cui daranno valore. Potete trovare i consigli in due aree principali: nella vostra homepage YouTube e nel “Video Successivo”. La vostra homepage è ciò che vedete quando aprite YouTube per la prima volta: mostra un mix di consigli personalizzati, canali a cui siete iscritti e le ultime notizie. Il “Video successivo” appare quando state guardando un video e suggerisce contenuti aggiuntivi basati su ciò che state guardando in un dato momento, insieme ad altri video che pensiamo possano interessarvi. 

Nel 2008, quando abbiamo iniziato a costruire il nostro sistema di video consigliati , l’esperienza era totalmente diversa. Supponiamo che stiate guardando un video di cucina. Non sarebbe frustrante se in homepage vi venissero consigliati solo video di sport e musica solo perché hanno più visualizzazioni? Questo era YouTube ai suoi esordi. Il sistema classificava i video in base alla popolarità per creare una grande pagina “Trending”. Non molte persone guardavano quei video e la maggior parte del pubblico di YouTube proveniva dalle ricerche o dai link condivisi fuori dalla piattaforma. 

Oggi, il nostro sistema passa in rassegna miliardi di video per suggerire contenuti che incontrino gli interessi specifici di ciascuno di voi Per esempio, il nostro sistema ha riconosciuto che ho guardato un classico del football americano e ha trovato per me altri highlights sportivi della mia gioventù. Senza suggerimenti, non avrei mai saputo che questi video erano disponibili. A differenza di altre piattaforme, non colleghiamo gli spettatori ai contenuti attraverso il loro social network. Al contrario, il successo dei video consigliati di YouTube dipende dalla previsione accurata dei video che volete guardare. 

 

Perché questo sia possibile, partiamo dalla consapevolezza che ognuno ha abitudini di visione uniche. Il nostro sistema confronta quindi le vostre abitudini di visione di contenuti con quelle di chi è simile a voi e usa queste informazioni per suggerire altri contenuti che potreste voler guardare. Quindi, se vi piacciono i video di tennis e il nostro sistema nota che ad altri a cui piacciono quegli stessi video di tennis piacciono anche i video di jazz, vi possono essere consigliati i video di jazz, anche se non ne avete mai visto uno prima (per categorie come notizie e informazioni, questo potrebbe funzionare in modo diverso, ma ne parleremo più avanti,. Qualche anno fa, il nostro sistema ha raccomandato i video di Tyler Oakley a mia figlia più grande, perché è quello che guardavano molte delle persone che guardavano Vlogbrothers all’epoca. Ha finito per diventare una grande fan, tanto che in seguito l’abbiamo portata a vederlo a un meet-up. 

 

Ma naturalmente, sappiamo anche che non tutti vogliono sempre condividere queste informazioni con noi. Quindi abbiamo sviluppato delle opzioni di controllo che vi aiutano a decidere quanti dati volete fornire. Potete sospendere, modificare o cancellare le vostre ricerche e la cronologia di YouTube quando volete. 

Per fornire una tale personalizzazione, il nostro sistema non può certo seguire un libretto di istruzioni standard . È in continua evoluzione, impara ogni giorno da oltre 80 miliardi di informazioni che chiamiamo “segnali”. Ecco perché fornire più trasparenza non è semplice come elencare una formula per i suggerimenti, ma implica la comprensione di tutti i dati che alimentano il nostro sistema. Un certo numero di segnali alimenta l’un l’altro per aiutare a dare forma al nostro sistema su ciò che trovate soddisfacente: numero di clic, watchtime, risposte a sondaggi, condivisioni, mi piace e non mi piace. 

• Clic: Cliccare su un video fornisce una forte indicazione che lo troverete anche soddisfacente. Dopo tutto, non cerchereste qualcosa che non volete guardare. 

Ma come abbiamo imparato nel 2011, cliccare su un video non significa che l’avete effettivamente guardato. Diciamo che stavate cercando gli highlights della partita di Wimbledon di quell’anno. Scorrete la pagina e cliccate su uno dei video, che ha una miniatura e un titolo che suggeriscono che mostri un filmato della partita. Invece, è una persona nella sua camera da letto che parla della partita. Cliccate su un video che il nostro sistema raccomanda nel vostro pannello “Successivo”, e trovate un altro tifoso che parla della partita. Ancora e ancora fate clic su questi video fino a quando finalmente viene consigliato un video con il filmato della partita che volete vedere. Ecco perché abbiamo aggiunto il tempo di visione nel 2012. 

• Watchtime: Il tempo di visualizzazione – quali video avete guardato e per quanto tempo – fornisce al sistema dei segnali personalizzati su ciò che più probabilmente volete guardare. Quindi, se il nostro appassionato di tennis ha guardato 20 minuti di video di Wimbledon e solo pochi secondi di video di analisi della partita, possiamo tranquillamente supporre che abbia trovato più utile guardare i video dei momenti salienti. 

Quando abbiamo incorporato per la prima volta il watchtime nei video consigliati, abbiamo visto un immediato calo del 20% nelle visualizzazioni. Ma per noi era più importante offrire più valore agli spettatori. Detto questo, non tutto il tempo di fruizione è uguale. A volte sono rimasto sveglio fino a tardi, guardando video a caso, quando invece avrei potuto imparare una nuova lingua su YouTube o affinare le mie capacità culinarie insieme a un creator. Non vogliamo che gli spettatori sprechino tempo a guardare video che non gli interessano: ci siamo resi conto che dovevamo fare ancora di più per misurare il valore che si ottiene dal proprio tempo su YouTube. 

• Risposte ai sondaggi: Per assicurarci che gli spettatori siano davvero soddisfatti del contenuto che stanno guardando, misuriamo quello che chiamiamo “watchtime di valore”, il tempo trascorso a guardare un video che considerate prezioso. Misuriamo il tempo di visione valorizzato attraverso sondaggi tra gli utenti che chiedono di valutare il video che avete guardato da una a cinque stelle, dandoci una metrica per determinare quanto avete trovato soddisfacente il contenuto. Se valutate un video da una a due stelle, vi chiediamo perché avete dato una valutazione così bassa. Allo stesso modo, se date al video da quattro a cinque stelle, vi chiediamo perché – cioè, è stato di ispirazione o significativo? Solo i video che valutate altamente con quattro o cinque stelle vengono contati come tempo di visione apprezzato. 

Naturalmente, non tutti compilano un sondaggio su ogni video che guardano. Sulla base delle risposte che otteniamo, abbiamo addestrato un modello di apprendimento automatico per prevedere le potenziali risposte al sondaggio per tutti. Per testare l’accuratezza di queste previsioni, tratteniamo volutamente alcune delle risposte al sondaggio dall’addestramento. In questo modo monitoriamo sempre quanto il nostro sistema si avvicina alle risposte effettive. 

• Condivisione, Mi piace, Non mi piace: In media, le persone hanno maggiori probabilità di essere soddisfatte dai video che condividono o a cui mettono mi piace. Il nostro sistema utilizza queste informazioni per cercare di prevedere la probabilità che voi condividiate o apprezziate altri video. Se mettete Non vi piace, per noi è un segnale che probabilmente non era qualcosa adatto a voi. 

Come per i video consigliati però, la rilevanza dei segnali dipende da voi. Se siete il tipo di persona che condivide qualsiasi video che guarda, compresi quelli che valutate con una o due stelle, il nostro sistema saprà di non dover tenere conto delle vostre condivisioni quando suggerisce un contenuto. Questo è il motivo per cui il nostro sistema non segue una formula fissa, ma si sviluppa dinamicamente al variare delle vostre abitudini di visualizzazione. 

I clic, le visualizzazioni, il tempo di fruizione, i sondaggi degli utenti, le condivisioni, i “mi piace” e i “non mi piace” funzionano benissimo per guidare i suggerimenti su argomenti come la musica e l’intrattenimento, che la maggior parte delle persone guardano su YouTube. Ma nel corso degli anni, un numero crescente di persone cerca su YouTube notizie e informazioni. Che si tratti delle ultime notizie o di complessi studi scientifici, questi argomenti sono quelli in cui la qualità delle informazioni e il contesto contano di più. Qualcuno potrebbe rispondere che è molto soddisfatto dai video che affermano che “la Terra è piatta”, ma questo non significa che vogliamo raccomandare questo tipo di contenuti di bassa qualità. 

Ecco perché i video consigliati giocano un ruolo così importante nel modo in cui manteniamo una piattaforma responsabile. Collegano gli spettatori a informazioni di alta qualità e riducono al minimo le possibilità che vedano contenuti controversi. E completano il lavoro svolto dalle nostre solide Linee guida della community che definiscono ciò che è e non è permesso su YouTube. 

Abbiamo usato il sistema dei video consigliati per limitare i contenuti di bassa qualità dall’essere ampiamente visti fin dal 2011, quando abbiamo costruito dei classificatori per identificare i video che a sfondo sessuale o violenti e abbiamo impedito che fossero tra i suggeriti. Poi nel 2015, abbiamo notato che i contenuti sensazionalistici dei tabloid apparivano sulle homepage e abbiamo preso provvedimenti per ridurne la diffusione. Un anno dopo, abbiamo iniziato a prevedere la probabilità che un video includesse minori in situazioni rischiose e li abbiamo rimossi dai video consigliati. E nel 2017, per garantire che il nostro sistema di suggerimenti fosse equo nei confronti delle comunità marginalizzate, abbiamo preso in considerazione l’utilizzo del machine learning, che fa in modo che il nostro sistema sia equo nei confronti dei gruppi protetti, come la comunità LGBTQ+. 

La crescita della disinformazione negli ultimi anni ci ha portato ad ampliare ulteriormente i modi con cui usiamo il sistema di video consigliati in relazione alla disinformazione e ai contenuti borderline, cioè i contenuti che si avvicinano, ma non violano del tutto le nostre Norme della community. Questo include video di teorie del complotto (“lo sbarco sulla luna è stato inventato”) o altri contenuti che diffondono disinformazione (“il succo d’arancia può curare il cancro”). 

Siamo in grado di farlo utilizzando dei classificatori per identificare se un video è “autorevole” o “estremi”. Queste classificazioni si basano su valutazioni umane che esaminano la qualità delle informazioni in ogni canale o video. Questi valutatori provengono da tutto il mondo e sono formati attraverso una serie di linee guida di valutazione dettagliate e disponibili al pubblico. Quando i contenuti riguardano la salute, ci affidiamo anche a esperti certificati, come i medici. 

Per determinare l’autorevolezza, i valutatori rispondono ad alcune domande chiave. Il contenuto mantiene la sua promessa o raggiunge il suo obiettivo? Che tipo di competenza è necessaria per raggiungere l’obiettivo del video? Qual è la reputazione della persona che parla nel video e del canale su cui quest’ultimo si trova? Qual è l’argomento principale del video (es. notizie, sport, storia, scienza, ecc.)? Il contenuto è inteso come satirico? Queste e altre risposte determinano l’autorevolezza di un video. Più alto è il punteggio, più il video è promosso quando si tratta di notizie e contenuti informativi. Per determinare il contenuto borderline, i valutatori esaminano fattori che includono, ma non si limitano a, se il contenuto è: impreciso, fuorviante o ingannevole; intollerante; e dannoso o con il potenziale di causare danni. I risultati sono combinati per dare un punteggio che determina la probabilità che il video contenga disinformazione dannosa o sia borderline. Qualsiasi video classificato estremo viene declassato tra i video consigliati. 

Queste valutazioni umane insegnano, poi, al nostro sistema a modellare le sue decisioni, così che ora siamo in grado di estendere le loro valutazioni a tutti i video su YouTube. 

l sistema dei video consigliati gioca un ruolo fondamentale all’interno della nostra community, perché introduce gli spettatori ai contenuti che amano e aiuta i creator a connettersi con nuovi pubblici. Per la società nel suo complesso, i video consigliati possono essere significativi nell’aiutare a fermare la diffusione di disinformazione. Perché mentre i clic, il tempo di visione, i sondaggi degli utenti, le condivisioni, i “mi piace” e i “non mi piace” sono segnali importanti che sostanziano il nostro sistema, ma a prevalere su questi segnali sarà comunque il nostro impegno a essere responsabili nei confronti della Community di YouTube e della società. 

Ci sono ancora alcune domande che mi vengono poste sul sistema dei video consigliati a cui ritengo sia importante rispondere. 

In realtà, attraverso sondaggi e riscontri, abbiamo scoperto che la maggior parte delle persone non vuole che vengano consigliati contenuti estremi, e molti li trovano fastidiosi e scoraggianti. Infatti, quando abbiamo deindicizzato i contenuti di tipo tabloid, abbiamo visto che il tempo di visione è aumentato dello 0,5% nel corso di 2,5 mesi, rispetto a quando non abbiamo posto alcun limite. 

Inoltre, non c’è evidenza che il contenuto borderline sia in media più coinvolgente di altri tipi di contenuto. Considerate i contenuti dei terrapiattisti. Mentre ci sono molti più video caricati che dicono che la Terra è piatta rispetto a quelli che dicono che è rotonda, in media, i video sulla terra piatta ottengono molte meno visualizzazioni. I sondaggi mostrano che i contenuti estremi soddisfano solo una porzione molto piccola di persone su YouTube. Abbiamo investito molto tempo e denaro per assicurarci che questi contenuti non arrivino a un pubblico più ampio attraverso il nostro sistema di suggerimenti. Oggi i contenuti estremi ricevono la maggior parte delle visualizzazioni da altre piattaforme che si collegano a YouTube. 

Per la stragrande maggioranza delle persone, i contenuti estremi non soddisfano l’asticella del tempo ben speso su YouTube. Ecco perché nel 2019 abbiamo iniziato a ridurre la diffusione dei contenuti estremi nei video consigliati, con un conseguente calo del 70% del watchtime su contenuti estremi non sottoscritti e raccomandati negli Stati Uniti. Oggi, la fruizione di contenuti estremi che provengono dai video consigliati è significativamente inferiore all’1%. 

Come ho spiegato, riduciamo di proposito la diffusione di informazioni di bassa qualità. Ma facciamo anche il passo ulteriore di mostrare agli spettatori video autorevoli su argomenti che potrebbero interessare loro. Poniamo il caso che sto guardando un video sul vaccino COVID-19. Nei “video successivi”, vedrò video da fonti rispettabili come Vox e Bloomberg Quicktake e non vedrò video che contengono informazioni fuorvianti sui vaccini (nella misura in cui il nostro sistema le può rilevare). 

Accanto a queste notizie e video esplicativi sul COVID-19, riceverò anche suggerimenti personalizzati su altri argomenti basati sulla mia cronologia: uno sketch del Saturday Night Live o un discorso TEDx sull’effetto Super Mario. Questa diversità personalizzata aiuta gli spettatori ad accedere a nuovi soggetti e formati rispetto allo stesso tipo di video più e più volte. 

Un numero crescente di ricercatori indipendenti ha esaminato l’impatto delle piattaforme tecnologiche sul consumo di contenuti estremi, e mentre lo studio continua, recenti pubblicazioni suggeriscono che i video consigliati di YouTube non stanno effettivamente indirizzando gli spettatori verso contenuti estremi. Invece, il consumo di notizie e contenuti politici su YouTube riflette più in generale le preferenze personali che possono essere viste nelle loro abitudini online. 

Innanzitutto, le nostre linee guida relative ai contenuti idonei per gli inserzionisti vietano già la monetizzazione di molti contenuti estremi. Molti inserzionisti ci hanno detto che non vogliono essere associati a questo tipo di contenuti su YouTube e spesso scelgono di escluderli dalle loro campagne video. Questo significa che ogni video dal contenuto estremo guardato è un’opportunità persa di monetizzare, il che porta a un reale mancato guadagno per YouTube. Allo stesso modo, questo tipo di contenuto genera sfiducia e desta preoccupazioni non solo con i partner pubblicitari, ma con il pubblico, la stampa e il mondo politico. La realtà è che come il nostro lavoro sulla responsabilità è cresciuto, allo stesso modo è cresciuta la nostra azienda e l’intera economia dei creator. La responsabilità fa bene al business. 

Con tutto ciò, perché non rimuoviamo semplicemente i contenuti estremi? La disinformazione tende a cambiare e ad evolversi rapidamente, e a differenza di aree come il terrorismo o la sicurezza dei minori, spesso manca un consenso chiaro e generale. Inoltre, la disinformazione può variare a seconda della prospettiva personale e del background. Ci rendiamo conto che, a volte, questo significa lasciare su contenuti controversi o addirittura offensivi. Quindi continuiamo a concentrarci con forza sulla costruzione di video consigliati responsabili e prendiamo misure significative per evitare che il nostro sistema consigli questi contenuti in modo ampio. 

Nel complesso, tutto il nostro lavoro di responsabilità intorno ai video consigliati ha mostrato un impatto reale. Il tempo di visione di notizie autorevoli è aumentato drasticamente e la visione di contenuti estremi è diminuita. Questo non significa che abbiamo risolto i problemi – significa solo che dovremo continuare a perfezionare e a investire nei nostri sistemi per continuare a migliorare. Il nostro obiettivo è quello di avere visualizzazioni di contenuti estremi provenienti dai video consigliati al di sotto dello 0,5% delle visualizzazioni complessive su YouTube. 

La mission di YouTube è dare a tutti una voce e mostrare loro il mondo. Ha fatto un’enorme differenza nella vita della mia famiglia. I video che includevano lezioni di tolleranza ed empatia hanno avuto un impatto profondo e positivo sul carattere di mia figlia maggiore. Mio figlio ha superato alcuni momenti difficili nella sua classe di algebra. Ho imparato una quantità significativa di nozioni di contesto e sfumature dalle lezioni dei leader dell’etica tecnologica. E il nostro impegno per l’apertura ha dato origine a nuove voci e idee che altrimenti non avrebbero avuto una piattaforma. Creator come Marques Brownlee, MostlySane, o NikkieTutorials hanno ispirato milioni di persone con la loro esperienza, la advocacy e la loro onestà. 

Il nostro sistema di suggerimenti migliora ogni giorno grazie ai feedback di tutti voi, ma può sempre migliorare. Io e il mio team ci impegniamo a portare avanti questo compito e a fornirvi l’esperienza più utile e preziosa possibile.