我们在做YouTube的时候下意识的会把国内的一些玩法放到YouTube上来，在我看来有种刻舟求剑的想法，我们对YouTube的推荐算法有更好的了解，那么就会少一些自以为是的想法了。

YouTube 的目标:

1、预测观众想看什么

2、最大限度地提高观众的长期参与度和满意度

作为一个平台，油管的目标是以上两点

1、预测观众想看什么

当你访问YouTube，YouTube会根据你的喜好提供视频，目的是让你尽可能长时间地留在平台上，

2、最大限度地提高观众的长期参与度和满意度

通过一组荐算法让你带着一定的满意度离开，推荐算法在后面会详细解释

如何做到这一点 ?

1、收集和使用数据

2、一组算法

YouTube是如何实现这两个目标的呢？方法其实很简单，就是通过收集和使用数据。

它需要知己知彼，既要了解用户的数据，也要掌握视频的数据，然后在中间进行匹配，在一些教程中，所谓的养号是养用户端的，对于视频的生产端不会有直接的关联的。这个点很多人搞不清楚。

有了这些数据后，油管会通过一组算法（注意，是一组算法，而不是单一算法）来实现这一目标。

YouTube 每天从用户行为中收集800 亿个数据点

1、用户观看哪些视频

2、他们跳过哪些视频

3、他们看了多长时间

4、喜欢或不喜欢

5、不感兴趣”反馈

6、观看视频后的调查

7、重新观看/继续观看/稍后观看

这里说的【YouTube 每天从用户行为中收集800 亿个数据点】 是之前公开的数据，到现在2025年，只会更多，具体多少大家就不要纠结了。

YouTube收集的数据量非常庞大。它不仅收集你在平台上的每一个动作，还包括其他用户的所有有价值的行为数据。

比如，你观看了哪些视频，跳过了哪些视频，每个视频观看了多长时间，是否喜欢或不喜欢某个视频，甚至你是否明确告诉油管不再推荐某类视频或某个频道。

你可能会注意到，油管经常会在你观看视频后弹出一个小调查表，询问你对刚刚观看的视频的反馈。这就是所谓的观看后调查。此外，油管还会关注你是否重新观看某个视频，是否在观看一半后离开，比如去上班，然后晚上回来继续观看。

还有一个重要的行为是“稍后观看”。当你看到一个视频但没有时间立即观看时，你可以将其添加到“稍后观看”播放列表中，这实际上相当于收藏。

油管会跟踪你是否真的回去观看了这些视频，还是只是保存后就不再理会。所有这些用户行为，油管都在持续收集和分析。

根据我自身的体会，如果你长时间刷某一个领域的视频，那么你的首页就会出现非常多相关的视频，同样的你养号只是会让你刷到你要看的视频，并不会对你做的视频会怎么样，不是说你养了号，你做的视频就有播放量，这两者无直接关联。

收集元数据

1、封面/缩略图:cloud vision 图像识别/安全评级，可以单独使用

2、视频:扫描每一帧，记录重要信息

3、字幕:自动/手工(可能不是人声)，匹配视频中的信息

4、语音:不一定跟字幕同步

5、标题/说明:很多人忽视说明

这里列举的只是部分重要的用户行为，实际上油管收集的数据远不止这些。那么，在视频方面，它具体会收集哪些信息呢？前面我们主要讨论了用户数据，现在让我们来看看视频数据。

视频有一个叫做“元数据”的概念。什么是元数据呢？这个技术术语指的是“关于数据的数据”，即用来描述数据的数据。通常，一个视频最重要的元数据包括封面、标题、说明、字幕等，这些都是视频文件之外的信息，用来描述视频本身。

那么，油管会收集哪些元数据呢？首先是封面或缩略图。

这里用到了一个特别的技术，叫做“Cloud Vision”，中文可以勉强翻译为“云视图”或“云端视觉技术”。

简单来说，这是一种在云端进行图像识别的技术。通过扫描图片内容，它可以识别出一些不恰当的内容，比如少儿不宜、宣传仇恨、枪支、香烟、酒精等。同时，它还会对这些内容进行安全评级。

需要注意的是，Cloud Vision 技术可以单独使用，不一定要与油管绑定。

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

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