如果你是某個(gè)發(fā)行渠道（比如電影、戲劇、電視節(jié)目、網(wǎng)絡(luò)視頻）的內(nèi)容工作者，那么內(nèi)容的成敗就取決于發(fā)行機(jī)制的運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯。比如說(shuō)，你制作了一檔電視節(jié)目，你很想它能火起來(lái)，那么你就得知道該在哪里切入廣告，怎么宣傳節(jié)目，上哪個(gè)頻道播放，所選的頻道能被多少家庭收看，等等，諸如此類(lèi)。

如果你的發(fā)行渠道是YouTube，那么你最應(yīng)該搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法來(lái)運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)，要搞清楚這一點(diǎn)那不是一般的困難。

YouTube沒(méi)有把他們算法用到的變量公之于眾。要搞清楚其算法的運(yùn)轉(zhuǎn)原理，即使數(shù)據(jù)很有限，我們也得對(duì)這個(gè)大大的黑盒子一探究竟。有些算法倚重的變量，我們是一點(diǎn)數(shù)據(jù)也拿不到的（比如縮略圖，標(biāo)題印象，用戶(hù)訪問(wèn)歷史，用戶(hù)行為，會(huì)話(huà)信息，等），如果能拿到這些數(shù)據(jù)，那等于就是把YouTube的算法脫光了讓我們看，然而呢，呵呵噠，并沒(méi)有。

看起來(lái)我們啥都沒(méi)有，但還是想盡可能用手上這點(diǎn)數(shù)據(jù)大致搞清楚其算法邏輯。所以，我的前同事（為什么是“前”同事呢？因?yàn)槲易罱鼜腇rederator離職啦，哇咔咔）Jeremy Rosen花了半年時(shí)間分析Frederator自己掌握和運(yùn)營(yíng)的頻道數(shù)據(jù)，想搞清楚YouTube的算法。

開(kāi)始之前，先明確一下：這篇文章內(nèi)所指的算法包含多個(gè)YouTube增長(zhǎng)類(lèi)算法（為你推薦（Recommended），建議觀看（Suggest），相關(guān)視頻（Related），搜索（Search），原始評(píng)分（MetaScore），等等）。這些不同的算法產(chǎn)品，各有側(cè)重，但有一個(gè)共同點(diǎn)，那就是它們的優(yōu)化目標(biāo)相同，都是觀看時(shí)長(zhǎng)（Watch Time）。

觀看時(shí)長(zhǎng)

先要說(shuō)清楚的，“觀看時(shí)長(zhǎng)”并不是說(shuō)觀看過(guò)的分鐘數(shù)。這個(gè)概念我們之前也討論過(guò)[1]，觀看時(shí)長(zhǎng)由以下指標(biāo)構(gòu)成：

• 訪問(wèn)次數(shù)
• 訪問(wèn)停留
• 會(huì)話(huà)開(kāi)始
• 上傳頻率
• 會(huì)話(huà)時(shí)長(zhǎng)
• 會(huì)話(huà)結(jié)束

本質(zhì)上以上每一項(xiàng)都關(guān)系著頻道以及頻道的視頻表現(xiàn)好壞，人們是不是經(jīng)常來(lái)訪問(wèn)（開(kāi)始一次頁(yè)面訪問(wèn)的會(huì)話(huà)）以及是不是停留很長(zhǎng)時(shí)間。

要在算法那里積累下任何變量的取值，你的頻道和視頻首先得有人來(lái)訪問(wèn)你才行。一個(gè)視頻要成功（成功定義為訂閱者中超過(guò)一半的人在前30天訪問(wèn)過(guò)）需要視頻發(fā)布的前幾分鐘、前幾小時(shí)、前幾天內(nèi)得到大量的訪問(wèn)，我們把這稱(chēng)之為訪問(wèn)速率（ View Velocity）

訪問(wèn)以及訪問(wèn)速率

我們分析Frederator的訪問(wèn)速率，發(fā)現(xiàn)整個(gè)生命周期內(nèi)累計(jì)訪問(wèn)次數(shù)與前48小時(shí)內(nèi)訂閱用戶(hù)訪問(wèn)百分比呈指數(shù)關(guān)系。

48小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比與得到的平均訪問(wèn)次數(shù)

基于這個(gè)觀察，我們稍微深挖了一下，發(fā)現(xiàn)用這個(gè)速率規(guī)律去預(yù)測(cè)一個(gè)視頻是否會(huì)成功，可以做到92%的準(zhǔn)確率。其實(shí)，還存在一個(gè)更直接的相關(guān)性：72小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比，與視頻整個(gè)生命周期的累計(jì)被訪問(wèn)次數(shù)之間。

72小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比與整個(gè)生命周期內(nèi)累計(jì)的訪問(wèn)次數(shù)

這兩個(gè)圖以及相關(guān)系數(shù)充分說(shuō)明訪問(wèn)次數(shù)和訪問(wèn)速率對(duì)視頻和頻道有著直接而重要的影響。除此之外，我們還有證據(jù)證明這個(gè)規(guī)律反過(guò)來(lái)也成立。差勁的訪問(wèn)速率不但影響這個(gè)視頻本身，還影響其上一個(gè)和下一個(gè)視頻。

下圖說(shuō)明如果Frederator上一個(gè)視頻48小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)速率比較糟糕（少于5%的訂閱用戶(hù)訪問(wèn)），那么接下來(lái)上傳的視頻也會(huì)受其影響。

訪問(wèn)了下一個(gè)視頻的訂閱用戶(hù)百分比與訪問(wèn)了前兩個(gè)視頻的訂閱用戶(hù)平均百分比之間的關(guān)系

這個(gè)數(shù)據(jù)證實(shí)了Matthew Patrick的理論：如果某一個(gè)視頻點(diǎn)擊效果不好，那么你的下一次上傳的視頻，YouTube就不會(huì)給予太多權(quán)重讓它被你的訂閱用戶(hù)看到。［2］

也可能是因?yàn)樯弦粋€(gè)視頻表現(xiàn)糟糕，所以訪問(wèn)你的頻道次數(shù)就會(huì)減少，自然地就導(dǎo)致更少的訂閱用戶(hù)以原生的方式訪問(wèn)到。不管到底“為什么”，結(jié)果反正就是醬紫。

另一個(gè)負(fù)速率對(duì)新上傳視頻的影響就是：有證據(jù)表明這還會(huì)傷害到你的整個(gè)視頻庫(kù)。下面的***張圖是視頻上傳48小時(shí)內(nèi)就訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)7天平均百分比（譯者注：這7天上傳了若干個(gè)視頻，紀(jì)錄每個(gè)視頻上傳后48小時(shí)就訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比，然后取這些百分比的平均值）與頻道總訪問(wèn)次數(shù)（譯者注：反應(yīng)了整個(gè)視頻庫(kù)的效果）的關(guān)系。第二張圖是某一天訪問(wèn)視頻的總體訂閱用戶(hù)百分比與當(dāng)日的總體訪問(wèn)次數(shù)之間的關(guān)系。

七天內(nèi)的平均“48小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)視頻的訂閱用戶(hù)百分比” 與 每日整個(gè)頻道視頻訪問(wèn)總數(shù)之間的關(guān)系

七天平均訂閱用戶(hù)訪問(wèn)人數(shù) 與 總體訪問(wèn)訪問(wèn)次數(shù)之間的關(guān)系

這些圖標(biāo)都說(shuō)明一件事：一旦新上傳視頻和整個(gè)視頻庫(kù)的訪問(wèn)用戶(hù)百分比走低，那么頻道的總體訪問(wèn)次數(shù)也會(huì)走低。對(duì)于我們來(lái)說(shuō)的啟示是：YouTube算法更看重那些能夠吸引到核心觀眾的頻道，而懲罰那些不能吸引其核心觀眾的。

訪問(wèn)停留

另一個(gè)算法非常看重的指標(biāo)就是訪問(wèn)停留（View Duration）。

訪問(wèn)停留就是用戶(hù)會(huì)花多長(zhǎng)時(shí)間停留在單個(gè)視頻頁(yè)面。這個(gè)變量的權(quán)重很高，我們的數(shù)據(jù)中能看到一個(gè)明顯的引爆點(diǎn)。Frederator其中一個(gè)頻道，前30天內(nèi)，平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)8分鐘的視頻，比平均5分鐘的要多350%的訪問(wèn)量。下圖表明，F(xiàn)rederator的一個(gè)頻道的視頻訪問(wèn)量，與平均訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系。

整個(gè)生命周期內(nèi)，平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)和平均訪問(wèn)量的關(guān)系 注意，這里沒(méi)考慮訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)在八分鐘之上的數(shù)據(jù)。

我們還發(fā)現(xiàn)，訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，視頻表現(xiàn)越好。下面這張圖是七天內(nèi)訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)少于5分鐘的視頻（1），介于五分鐘到十分鐘的（5）， 十分鐘以上的（10）分別與訪問(wèn)量的關(guān)系。

七天內(nèi)平均訪問(wèn)量與平均訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系

下面這張圖也是一個(gè)意思，不過(guò)從7天拉長(zhǎng)到整個(gè)生命周期內(nèi)了。

整個(gè)生命周期內(nèi)平均訪問(wèn)量與平均訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系

基于這些發(fā)現(xiàn)，我們可以得出一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)論：發(fā)布長(zhǎng)視頻可以提高訪問(wèn)效果。Frederator有一個(gè)關(guān)于兒童樂(lè)園的頻道，每周會(huì)上傳三到四個(gè)不同長(zhǎng)度（3分鐘，10分鐘，30分鐘。70分鐘）的視頻，我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)視頻發(fā)布后的48小時(shí)內(nèi)，70分鐘視頻的訪問(wèn)次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他長(zhǎng)度的視頻，哪怕是重發(fā)一些炒剩飯的舊視頻。除此之外，70分鐘的視頻和其他版本的視頻有相同的平均訪問(wèn)停留時(shí)長(zhǎng)。

于是，我們建議公司每周就只上傳70分鐘長(zhǎng)度的視頻就好了。就用了這個(gè)策略，頻道日均訪問(wèn)量增長(zhǎng)了50萬(wàn)，而過(guò)去6周里我們上傳的視頻個(gè)數(shù)卻減少了75%。好了好了，我知道你受刺激了，不要崇拜哥。

會(huì)話(huà)開(kāi)始，會(huì)話(huà)時(shí)長(zhǎng)，會(huì)話(huà)結(jié)束

能做這篇研究，全都得益于我之前的一篇文章：《觀看時(shí)長(zhǎng)是個(gè)什么鬼》（WTF is WatchTime?）[1]

快速回顧一下，會(huì)話(huà)開(kāi)始（Session Starts）就是指用戶(hù)有多少次是從你的視頻開(kāi)始訪問(wèn)YouTube的。這其實(shí)說(shuō)明了訂閱用戶(hù)能在前72小時(shí)訪問(wèn)你是多么重要。訂閱用戶(hù)是在視頻發(fā)布后最早能看到的你人，他們也是最可能點(diǎn)擊你頻道圖標(biāo)的人，因?yàn)樗麄円呀?jīng)熟悉你的品牌了。

會(huì)話(huà)時(shí)長(zhǎng)（Session Duration）就是你的內(nèi)容讓用戶(hù)在YouTube平臺(tái)上逗留了多久，他們?cè)L問(wèn)你的視頻，以及訪問(wèn)之后都算是在平臺(tái)上逗留。除了用戶(hù)平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)（Average View Duration ）和獨(dú)立訪問(wèn)數(shù)（ Unique Views），也沒(méi)有更好的數(shù)據(jù)了。

會(huì)話(huà)結(jié)束（Session Ends）衡量用戶(hù)是不是經(jīng)常在看完你的視頻后就離開(kāi)了YouTube平臺(tái)。這是算法利用的一個(gè)負(fù)面指標(biāo)，但是我們根本拿不到數(shù)據(jù)。

一則算法理論

YouTube的算法設(shè)計(jì)時(shí)關(guān)注的是頻道效果而不是單個(gè)視頻效果。但是它要利用單個(gè)視頻來(lái)提高頻道效果。

算法結(jié)合了單個(gè)視頻的特定數(shù)據(jù)和頻道的聚合數(shù)據(jù)來(lái)決定推薦哪個(gè)視頻。最終目標(biāo)仍然是為頻道聚攏其目標(biāo)觀眾。

YouTube這么做是因?yàn)椋?/strong>

1. 讓用戶(hù)常?；卦LYouTube平臺(tái)

2. 讓用戶(hù)在平臺(tái)停留越久越好

下面有三張圖表來(lái)證明這則理論是成立的。

***張圖是48小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)的訂閱者比例與7天內(nèi)總訪問(wèn)量之間的關(guān)系。這張圖說(shuō)明，如果開(kāi)始有大量用戶(hù)從你的視頻開(kāi)始的平臺(tái)會(huì)話(huà)，那么你的視頻就會(huì)獲得很大的訪問(wèn)量。到達(dá)一個(gè)閾值之后，就會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

7日內(nèi)總訪問(wèn)量與48小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比

第二個(gè)圖是頻道內(nèi)日均訪問(wèn)量與5日內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比的關(guān)系。

日均訪問(wèn)量與5日內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比的關(guān)系

這意味著如果能一直讓大量用戶(hù)從你開(kāi)始訪問(wèn)YouTube（近5天內(nèi)平均來(lái)看），那么算法就會(huì)將用戶(hù)每日訪問(wèn)向你整個(gè)頻道視頻庫(kù)傾斜。

***一幅圖是日均訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比與5天內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比之間的關(guān)系。

日均訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比與5日內(nèi)訪問(wèn)的訂閱用戶(hù)百分比之間的關(guān)系

我們相信這一切都表明，頻道效果的連貫性與訪問(wèn)量之間存在相關(guān)性，訪問(wèn)量又表現(xiàn)在訂閱用戶(hù)訪問(wèn)百分比，YouTube就會(huì)因此把流量?jī)A斜給你。

假如說(shuō)你有一個(gè)游戲頻道，10萬(wàn)個(gè)訂閱用戶(hù)，你每天上傳6個(gè)視頻，每個(gè)視頻有5%的訂閱用戶(hù)訪問(wèn)。你的每個(gè)視頻的平均訪問(wèn)訂閱用戶(hù)會(huì)穩(wěn)定在區(qū)區(qū)5%。這意味你會(huì)每天產(chǎn)生30%的訂閱用戶(hù)訪問(wèn)次數(shù)（3萬(wàn)/天，60萬(wàn)/月）?，F(xiàn)在假設(shè)你有1百萬(wàn)訂閱用戶(hù)，那么每日訪問(wèn)次數(shù)在30萬(wàn)，每月在600萬(wàn)。

我們認(rèn)為這一段數(shù)學(xué)運(yùn)算是不會(huì)騙人的。這意味YouTube在根據(jù)一些指標(biāo)選擇一些頻道進(jìn)行推薦，然后只要算法幫這個(gè)頻道提高訪問(wèn)量。

但，壯士請(qǐng)留步，以上還僅僅是理論上的分析！

一種打分算法

這里我們打算破解YouTube的算法，然后重建一個(gè)。用了15個(gè)信號(hào)量，以及我們估計(jì)的權(quán)重，來(lái)重新構(gòu)建打分算法。信號(hào)量列舉如下：

用來(lái)開(kāi)發(fā)打分算法的信號(hào)量／因素

下面這些圖是這些信號(hào)量實(shí)際產(chǎn)生的效果。

三天的算法平均分與訪問(wèn)量的相關(guān)趨勢(shì)

算法打分與訪問(wèn)量的相關(guān)性趨勢(shì)

下面這張圖更詳細(xì)一些。

三天的算法打分均值與每日訪問(wèn)量

知道你還是很好奇，那下面就揭曉我們模擬出來(lái)的各種權(quán)重:

各種算法的權(quán)重分布模擬

觀看時(shí)長(zhǎng)優(yōu)化算法的各信號(hào)量權(quán)重分布模擬

相關(guān)推薦及其他算法的各信號(hào)量權(quán)重分布

然而但是but，我們也沒(méi)有其他數(shù)據(jù)了，所以我們也不敢肯定在計(jì)算相關(guān)性時(shí)該用哪種回歸方式，也只敢說(shuō)大多數(shù)信號(hào)和算法之間很相關(guān)，而已。也正因?yàn)槿绱?，我們?duì)YouTube算法一直熱情不減。

對(duì)YouTube算法的看法

根據(jù)我們的數(shù)據(jù)，至少可以得到6個(gè)粗淺結(jié)論：

1. YouTube用算法決定了我們的視頻和頻道能得到多少訪問(wèn)量。

2. 成功的頻道都是專(zhuān)注在特定類(lèi)型的內(nèi)容或創(chuàng)意上。

3. 頻道自己一旦明確了哪種類(lèi)型的內(nèi)容成功之后，就不要再搖擺了。

4. 內(nèi)容制作者光靠錢(qián)在YouTube平臺(tái)上絕無(wú)可能成功，因此土豪型的制作者不太會(huì)全身心擁抱YouTube。

5. 個(gè)性化的節(jié)目/頻道會(huì)一直是YouTube上面占統(tǒng)治地位的內(nèi)容類(lèi)型，因?yàn)檫@就是人們要找的“特定類(lèi)型的內(nèi)容”。

6. 新建的頻道，如果不能在YouTube站外導(dǎo)流進(jìn)去的話(huà)，相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)增長(zhǎng)都會(huì)比較困難。

前面說(shuō)到，YouTube更注重于提高頻道的訪問(wèn)效果，這個(gè)觀點(diǎn)只是我們推測(cè)得到的。頻道能夠上傳很多視頻，從而獲得和留住大量的目標(biāo)觀眾。如果你想在YouTube上成功，我們能給的建議就是：瞄準(zhǔn)一個(gè)非常垂直的興趣類(lèi)型，然后持續(xù)去制作10分鐘以上的視頻，一定得是你選定的這個(gè)興趣類(lèi)型的視頻。

我這里是私人博客，需要提醒一下，YouTube可是儲(chǔ)備了大量的算法彈藥啊，也希望他們不把本文視為對(duì)算法的負(fù)面消息。通過(guò)這篇研究，我更加感謝YouTube及其算法工程師們，有預(yù)見(jiàn)性地設(shè)計(jì)了這些算法。畢竟，他們還是想努力讓這個(gè)世界上的十億用戶(hù)能在一個(gè)月內(nèi)不重樣地觀看視頻。如果你能停下來(lái)回頭再整體上審視一下這一切，你會(huì)驚嘆于YouTube算法設(shè)計(jì)如此優(yōu)雅，在實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)上和保護(hù)平臺(tái)健康發(fā)展上做得難以置信的好。為他們點(diǎn)32個(gè)贊！

作者簡(jiǎn)介：

Matt Gielen是Frederator Networks的前副總裁， 主管編程和觀眾開(kāi)發(fā)。

Matt所管的團(tuán)隊(duì)是世界上***的動(dòng)畫(huà)制作網(wǎng)絡(luò)公司，F(xiàn)rederator網(wǎng)絡(luò)頻道。

他還帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)制作和編程了Frederator Networks自己的YouTube運(yùn)營(yíng)頻道：Channel Frederator，The Leaderboard，Cinematica。

你還可以在twitter上關(guān)注他@mattgielen。

譯后記：

最初看到這篇文章是@fengyoung 在Facebook上分享的，覺(jué)得題目很有意思就看了一遍，看完后感覺(jué)很有啟發(fā)，遂決定翻譯一下讓更多人看到。

這篇文章給我的啟發(fā)有三方面：

1. 從YouTube平臺(tái)的算法設(shè)計(jì)人員角度，設(shè)計(jì)繁多的推薦算法，是為了提高頻道的觀看時(shí)長(zhǎng)，而提高頻道的觀看時(shí)長(zhǎng)又是為了讓用戶(hù)能夠經(jīng)常訪問(wèn)平臺(tái)。這是一種雙贏的思維，說(shuō)白了：誰(shuí)能幫平臺(tái)留住用戶(hù)，平臺(tái)就重點(diǎn)扶持他。

2. 文章得出結(jié)論，要做垂直內(nèi)容才能在YouTube上活下去。平臺(tái)上內(nèi)容越多樣，平臺(tái)越健康，這是毋庸置疑的，盡管我贊同這個(gè)結(jié)論，但是我沒(méi)有在本文中看到作者是如何得到這個(gè)結(jié)論的。這一點(diǎn)就是YouTube和國(guó)內(nèi)視頻平臺(tái)***的差別，國(guó)內(nèi)的視頻平臺(tái)嚴(yán)重趨同，花高價(jià)購(gòu)買(mǎi)獨(dú)家版權(quán)似乎是國(guó)內(nèi)視頻平臺(tái)的唯一出路，也是一個(gè)妖魔化的出路，反觀YouTube，他們利用算法驅(qū)使了各個(gè)頻道專(zhuān)耕某一個(gè)垂直內(nèi)容，然后把最適合的用戶(hù)給你匹配上，這才是更宏大的一盤(pán)內(nèi)容棋。

3. 本文作者給我們了一個(gè)啟示，算法并不是黑盒子，是可以hack的，盡管這個(gè)也只能hack到冰山一角，但是也比我們盲目地運(yùn)營(yíng)要明亮很多了。作者的研究方式，首先是明確了一個(gè)平臺(tái)的算法目標(biāo)是什么，YouTube是watch time，那么就去觀察這個(gè)目標(biāo)和哪些指標(biāo)有關(guān)，進(jìn)一步看到每個(gè)指標(biāo)又能怎么提高。

[0] 原文：http://www.tubefilter.com/2016/06/23/reverse-engineering-youtube-algorithm/

[1] http://www.tubefilter.com/2016/05/12/youtube-watch-time-metric-algorithm-statistics/

[2] https://www.youtube.com/watch?v=HLJQ0gFHM8s