YouTube的做法表明，F(xiàn)eed流變得愈發(fā)重要。

去年年底，當(dāng)我在玩一款名為Dishonored 2的視頻游戲時，我在YouTube搜索一個關(guān)于如何解決游戲中棘手部分的視頻。像往常一樣，我找到了一個視頻來解決我的問題。

但在下次YouTube訪問中，該網(wǎng)站為我提供了更加引人注目的 Dishonored 視頻：如何不會被敵人發(fā)現(xiàn)；創(chuàng)造性的方式殺死個敵人的剪輯；對游戲創(chuàng)作者的采訪；諷刺評論。我通過YouTube尋求對我的問題的回答，但它為我展示了一個宇宙。

不久之后，我發(fā)現(xiàn)自己每天都會多訪問幾次YouTube。在大多數(shù)情況下，我訪問時沒有特定的目的 – 我已經(jīng)習(xí)慣了Youtube自發(fā)地提供我想要的東西。

今年1月，我開始沉迷于名為Pinegrove的民謠搖滾樂隊。幾周之內(nèi)，YouTube就為我呈現(xiàn)了上傳到服務(wù)器的每一個現(xiàn)場表演的視頻。

今年春天，當(dāng)我找到新公寓時，我開始嘗試更多的烹飪，并且在搜索如何制作panzanella沙拉后，YouTube很快將我介紹給了許多大廚：Byron Talbott, and Serious Eats’ J. Kenji López-Alt, and the Tasty crew等等。

YouTube挺好用。自2005年成立以來，它一直是互聯(lián)網(wǎng)的組成部分。但在過去的一年左右，對于我來說，YouTube已經(jīng)開始顯得出奇的好。以令人毛骨悚然的精確度預(yù)測我可能感興趣的視頻 – 比以往任何時候都好。 那么這帶來了什么改變？

訂閱制已成往昔，F(xiàn)eed流迎頭趕上

在過去的12年中，YouTube已經(jīng)從一個由搜索驅(qū)動的網(wǎng)站轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)推薦方式。實現(xiàn)達(dá)到這個地步需要數(shù)百次實驗，少量再設(shè)計以及人工智能的一些突破。但真正提升YouTube的是它的變成了feed流。

過去一年，對于我來說，YOUTUBE已經(jīng)看起來非常好了。

現(xiàn)在沒人記得，最初YouTube只是基礎(chǔ)設(shè)施：它提供了一種將視頻嵌入到其他網(wǎng)站的簡單方法，這也是你最經(jīng)常遇到的場景。 隨著網(wǎng)站的發(fā)展，YouTube成為了尋找電視片段、追深夜喜劇、觀看最病毒式熱點的地方。 YouTube在維基百科上被稱為網(wǎng)絡(luò)上最臭名昭著的兔子洞。比如你的同事提到了Harlem Shake，所以你去了YouTube，最后將花費一個晚上觀看Harlem Shake的視頻。

與此同時，F(xiàn)acebook改變了我們時間的格式：新聞Feed流——根據(jù)您的興趣為您定制個性化的Feed流。 Feed流接管了互聯(lián)網(wǎng)，從Tumblr到Twitter，再到Instagram，再到LinkedIn。YouTube的早期個性化方法十分有限：它要求用戶訂閱頻道。 這種方法是從電視借鑒來的，結(jié)果毀譽參半。根據(jù)ComScore的數(shù)據(jù)，2011年的推動訂閱制取得了一些成功，但人們觀看YouTube的平均時間仍沒有改變。

頻道不再像以前那樣主宰YouTube。今天在手機上打開YouTube，您會發(fā)現(xiàn)它們隱藏在單獨的選項卡中。 取而代之的是，根據(jù)您的興趣生成一個包含特定視頻混合的Feed流——有來自訂閱頻道的視頻；也有一些與您觀看過的視頻相關(guān)的，但您未曾看過的視頻。

這就是為什么在直接搜索 Dishonored 視頻之后，我開始看到關(guān)于隱匿通過游戲和諷刺評論的推薦。YouTube不僅可以提供個性化的推薦，而且非常準(zhǔn)確，其結(jié)果可以提高整個網(wǎng)站的觀看時間。

“我們知道，當(dāng)人們來YouTube時知道他們要尋找什么”2011年加入該公司的YouTube推薦技術(shù)負(fù)責(zé)人Jim McFadden說道?！拔覀冞€希望在他們不知道想要尋找什么時，為他們提供服務(wù) ?！?/p>

如何提高用戶的觀看時間？

我在2011年第一次訪問Youtube總部時，是在McFadden加入后幾個月。 現(xiàn)在，提高用戶的觀看時間是YouTube的主要目標(biāo)。當(dāng)時，情況并不樂觀。McFadden說：“YouTube.com作為主頁并沒有帶來該有的作用。 我們想，我們怎么把這個東西變成用戶的目的地？”

公司嘗試了一切：為頂級創(chuàng)作者購買了專業(yè)相機設(shè)備；推出“l(fā)eanback”功能——可以讓您在播放當(dāng)前視頻時排隊觀看新視頻； 它重新設(shè)計了其主頁，強調(diào)訂閱的頻道。

每個用戶觀看的視頻基本不變，但隨后的春天帶來了變化：推薦算法不再基于點擊視頻的人數(shù)，而是基于人們觀看它的時間長短。

幾乎在一夜之間，標(biāo)題黨和封面黨的創(chuàng)作者的觀看數(shù)量直線下降。 與用戶長時間觀看的高質(zhì)量視頻的關(guān)注量飆升。而后三年，YouTube上的觀看時間每年增長50％。

我訂閱了一些頻道，也認(rèn)為自己是YouTube的?？?。但是為了讓用戶一天多次的訪問，YouTube需要一套新的工具——這些工具在過去18個月內(nèi)才上線。

當(dāng)我在本月去拜訪Youtube時，McFadden透露YouTube的這種改變的原因：YouTube于2015年開始使用Google Brain——母公司的人工智能部門。Brain并非是YouTube首次嘗試AI； 該公司之前已經(jīng)將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于推薦，使用了一個名為Sibyl的系統(tǒng)。 但是，Brain采用了一種稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)：它的算法可以找到不同輸入之間的關(guān)系，這是軟件工程師從未想過的。

“它所做的關(guān)鍵改變之一就是能夠推演，”McFadden說。 “之前，如果我從喜劇演員那看這個視頻，我們的建議是，這里有另一個喜歡它的人。 但Google Brain模型指出了其他喜劇演員的相似但不完全相同 – 甚至更多的相鄰關(guān)系。它能夠挖掘不太明顯的關(guān)系?！?/p>

舉一個例子：Brain算法開始為移動應(yīng)用的用戶推薦較短的視頻，并在YouTube的電視應(yīng)用中推薦較長的視頻。 它能正確地猜測，不同平臺上不同的視頻長度會帶來更高的觀看時間。 YouTube在2016年推出了類似于此類的190個更改，并且2017年發(fā)布了300多個。“實際情況是，隨著時間的推移，還會帶來很多的小改進(jìn)，”YouTube發(fā)現(xiàn)小組的產(chǎn)品經(jīng)理Todd Beaupre說。 “對于每一項改進(jìn)，你都會嘗試10件事，然后啟動其中一件?！?/p>

Brain算法也比YouTube之前的工作速度更快。在過去幾年中，用戶的行為可能需要數(shù)天時間才能被納入未來的推薦中。這使得很難確定趨勢，博普雷說， “如果我們想讓用戶知道現(xiàn)在發(fā)生的事情，我們需要解決了這個問題——延遲，不該是幾天，而是以分鐘或小時衡量。”

整合Brain已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響：人們花在網(wǎng)站上觀看視頻的時間超過70％，是由YouTube的算法推薦的。 YouTube每天向用戶推薦包含76種語言的2億個不同的視頻。人們在YouTube主頁上觀看視頻的總時間比三年前增長了20倍。

這也大致符合我的行為。幾年前，我在午餐時間訪問YouTube的主頁，在吃東西的時候看一些東西。但是推薦算法足夠好后，我開始了更多地訪問YouTube。本周我在PlayStation 4上破譯并登錄YouTube，以便我可以在最大屏幕上觀看其推薦。

與眾不同的算法，不用再受社會熱點的騷擾了！

Youtube展現(xiàn)了個性化的Feed流的真正魅力。然而，讓我感到驚訝的是，YouTube與其他任何影響生活的產(chǎn)品感受不同。 Facebook的Feed流基于您的朋友發(fā)布的內(nèi)容以及來自您喜歡的網(wǎng)頁的帖子。這對于了解誰有了一個孩子很有用，但是除了這些里程碑式事件之外，我還會對朋友的職位感到很高興。Twitter會收到你關(guān)注的人的推文，以及那些人選擇轉(zhuǎn)發(fā)的內(nèi)容。作為一名記者，我只需要在Twitter上生活，盡管現(xiàn)在首頁只不過是一個無盡的，焦慮的尖叫。（譯者注：今年國外的政治環(huán)境比較動蕩）

每種Feed流都有其優(yōu)勢，但在2017年這種優(yōu)勢已不明顯。在Twitter上，無論你關(guān)注了誰，政治都會主導(dǎo)討論。 Facebook對事件和團體的熱度每周都在變更，導(dǎo)致有些不和諧，讓我感覺與我的朋友之間的聯(lián)系變得更少。 （以圖像為主的Instagram仍然感覺像是一片綠洲，而且這也不足為奇，它的增長速度如此之快。）

Facebook，Twitter和Instagram–看起來所有這些Feed都要求你不斷為他們采取行動。很明顯，YouTube也是如此，即使只有很小一部分用戶會上傳視頻，但YouTube從不給他們施壓。在YouTube，就像它不斷更替的電視頻道一樣，你可以不采取任何行動，靜靜地享受它提供的服務(wù)。在一個瘋狂的時代，總需要有一些東西可以安撫我們，不要求我們對當(dāng)天的新聞作出反應(yīng)。

YouTube強調(diào)您可能喜歡的視頻。這意味著，它的算法一直比其同行看起來涉及范圍更廣——更具好奇心。YouTube的推薦算法會尋找更遠(yuǎn)更深的內(nèi)容，感覺就像逃離其他同行的推薦。在如此黑暗的一年，我在YouTube的推薦中的逃避現(xiàn)實。（譯者注：Youtube很少推薦那些跟當(dāng)天新聞熱點相關(guān)的視頻）

總結(jié)

在2013年，于大西洋，Alexis Madrigal 認(rèn)為，F(xiàn)eeding已經(jīng)到達(dá)我們能想象的頂峰了。他認(rèn)為，未來應(yīng)該是有限的內(nèi)容，而不是無盡的Feed流——郵件新聞，中型收藏，10集Netflix系列劇集。畢竟，無盡的Feed流是耗費精力的。 “當(dāng)媒體秩序被殲滅時，自由不會沖入真空，而是出現(xiàn)一種具有自身邏輯的秩序，”Madrigal寫道。 “我們發(fā)現(xiàn)Feed流引入了各自的控制措施。更快！ 更多！ 更快！ 更多！ 更快！ 更多！”

四年來，YouTube的做法表明，F(xiàn)eed流只是變得更加重要。不斷增長的視頻存儲庫與日益完善的個性化技術(shù)相匹配，將難以抵擋。YouTube現(xiàn)在會向用戶調(diào)查他們喜歡向他們推薦的視頻的喜好程度；隨著時間的推移，結(jié)果將使YouTube變得更加智能 – 并有更多的視頻被觀看。

Beaupre形容這個過程對我來說是在跨越鴻溝。 “有些東西與你已經(jīng)喜歡的東西密切相關(guān)，而且這些東西是流行的。在這之間，是一個神奇的魔術(shù)區(qū)。“如果YouTube的競爭對手無法找到跨越這種鴻溝的方式，他們可能會發(fā)現(xiàn)競爭會非常困難。

原文作者：Casey Newton

譯者：吉諾是比利

原文：https://www.theverge.com/2017/8/30/16222850/youtube-google-brain-algorithm-video-recommendation-personalized-feed

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