El algoritmo de YouTube suele considerar una caja negra misteriosa que determina qué vídeos se vuelven populares y cuáles pasan desapercibidos. Sin embargo, según Todd Beaupré, encargado de los sistemas de recomendaciones de la empresa, el algoritmo no se trata tanto de promocionar videos específicos, sino más bien de conectar a los usuarios con contenido que disfrutarán.

Durante una charla en el VidSummit 2024 la semana pasada, Beaupré arrojó luz sobre el funcionamiento interno del motor de recomendaciones de esta red social, brindando valiosas ideas tanto para creadores como para espectadores. 

Un enfoque centrado en el espectador 

Contrario a lo que muchos creen, el algoritmo de YouTube no se activa cuando un creador sube un video. Como explica Beaupré: "Lo que activa el algoritmo en la página de inicio, en la búsqueda o en las sugerencias, es cuando un espectador accede a aplicación". Este enfoque centrado en el usuario busca encontrar el mejor contenido para cada persona en ese momento. "Usaremos lo que sabemos sobre vos", continúa Beaupré. "Entendemos tu historial de visualización, tus suscripciones, tus 'me gusta', y con esa información seleccionamos algunos videos", detalló.  

Tres Pilares de la Recomendación Beaupré describieron tres métodos principales que utilizan YouTube para sugerir videos: 

1. Recomendaciones basadas en objetivos: "El primero es lo que podrías llamar basado en objetivos. Si fueras el algoritmo y tuvieras que seleccionar videos para un usuario, ¿cómo lo harías?".
2. Filtrado Colaborativo: Beaupré describe el filtrado colaborativo como un "boca a boca automatizado". Explica: "El boca a boca es cuando alguien le cuenta a otra persona sobre algo que le gusta, ¿verdad? Como, 'Oh, acabo de ver esta película, ¿la viste?' Lo que hace el filtrado colaborativo es automatizar eso".
3. Algoritmos de Deep Learning: "La tercera parte es mucho más sofisticada y utiliza algoritmos de machine learning avanzados que aplicamos con el deep learning", dice Beaupré. "La mejor forma de describirlo es que podemos tomar todo lo que sabemos sobre un espectador y destilarlo, casi como si estuviéramos descifrando un ADN, ¿cuáles son los intereses latentes?", cerró.

Rendimiento vs. personalización

Mientras que los creadores suelen enfocarse en métricas como la tasa de clics (CTR) y la duración media de visualización, Beaupré enfatiza un enfoque más matizado: "Hay dos componentes principales. Uno en el que creo que los creadores se concentran mucho al observar sus analíticas es el rendimiento... Pero lo que realmente hace que el sistema funcione bien es reconocer que diferentes espectadores tienen distintas preferencias".

Agrega: "Lo que el sistema hace cada vez que alguien carga una página de inicio es intentar predecir, para ese espectador, qué probabilidad hay de que haga clic en cada video. Cada espectador va a tener un CTR previsto diferente y una duración de visualización media distinta".

El futuro multilingüe

YouTube se está enfocando cada vez más en el soporte multilingüe. Beaupré aconseja a los creadores que buscan expandirse internacionalmente: "Hemos visto que hay un punto de inflexión alrededor del 80% del tiempo de visualización. Si mirás tu catálogo y ordenás por popularidad y doblás el 80% más visto, parece ser cuando realmente permite que los espectadores se comprometan más".

Desmitificando ideas comunes

1. La "Paradoja de YouTube": Beaupré explica: "Este fenómeno es algo que a veces llamo la paradoja de YouTube, o la paradoja de las métricas, donde decís: 'Bueno, este es mi mejor video, solo tiene un 3% de CTR, pero mi video reciente tiene un 10% de CTR, pero la página no lo está mostrando tanto'".
2. Tráfico de videos no relacionados: "Las sugerencias no se basan solo en videos relacionados. No se llaman videos relacionados", aclara Beaupré. "Vemos que, si bien a veces las personas que están viendo un video quieren ver otro similar, también pensamos, y los datos lo confirman, que a veces quieren cambiar de tema".
3. El Impacto de las visualizaciones externas: sobre la preocupación por visualizaciones externas de baja calidad, Beaupré tranquiliza: "También reconocemos que diferentes contextos, como la página de inicio, el 'siguiente' o la búsqueda, tienen distintos rendimientos. Entonces, en general, lo que hacemos en la página de inicio, por ejemplo, es aprender cómo funciona cuando mostramos ese video a un tipo específico de espectador".

El rol de la IA y los modelos de lenguaje extensos

YouTube está utilizando tecnologías de IA similares a las que se emplean en los chatbots avanzados. Beaupré explica: "Los modelos de lenguaje extensos son el tipo de innovaciones de machine learning que estás viendo en muchos chatbots como Gemini, Chat GPT... y lo que descubrimos es que también podemos adaptar estos modelos para las recomendaciones".

Comparó este avance con la diferencia entre un cocinero novato y un chef experimentado: "Esta nueva tecnología está permitiendo que el cocinero realmente aprenda a cocinar, en lugar de solo memorizar recetas".

Consejos para los creadores de contenido

El principal consejo de Beaupré para los creadores se centra en la audiencia: "Concentrate en tu audiencia y entendé el valor que les estás brindando, porque eso es lo que finalmente vamos a estar escuchando".

También menciona la creciente importancia del contenido de formato largo, especialmente en las pantallas de televisión: "Hemos estado viendo mucho crecimiento con videos más largos, especialmente en televisores, así que pensá en cómo se verá tu contenido en una televisión, pero también en cómo enmarcarlo".

Beaupré sugiere a los creadores que piensen en términos de programas o series: "Pensá en empaquetar tu contenido de manera similar a programas y formatos que sean reconocibles para las personas, haciéndolo más accesible".

El futuro de YouTube

A medida que YouTube evoluciona, el objetivo sigue siendo el mismo. Como dice Beaupré: "En última instancia, lo que importa es que el espectador quiera ver ese video". La plataforma sigue refinando su capacidad para entender las sutilezas del contenido y las preferencias del espectador, siempre con el objetivo de crear conexiones significativas entre los creadores y su audiencia.

Tanto para creadores como para espectadores, comprender estos principios puede llevar a una experiencia de YouTube más gratificante. Como concluye Beaupré: "Todos estamos incentivados para llevar los videos correctos a los espectadores que realmente quieren verlos". En última instancia, el algoritmo de la plataforma se trata menos de manipular el sistema y más de facilitar el descubrimiento de contenido valioso para cada espectador único.

*Con información de Forbes US.