YouTube erklärt seinen Algorithmus für empfohlene Videos

Die Videoempfehlungen bei YouTube sollen Usern direkt Content vermitteln, der ihnen wahrscheinlich gefällt – ohne dass sie diesen aktiv suchen müssen. Auf diese Weise soll die langfristige Zufriedenheit der User gewährleistet werden. Das führt schließlich auch zur stetigen Rückkehr der Nutzer:innen. Damit insbesondere Creator verstehen, wie der Algorithmus der Videoplattform die Empfehlungen inzwischen generiert, teilte Rachel Alves, Product Manager bei YouTube Discovery, in einem Creator Insider Video ausführliche Insights.

Der Algorithmus: Wie das Suchen und Finden bei YouTube funktioniert

Im Video ruft Alves Creator dazu auf, ihre Publika zu verstehen. Das sei wichtiger als ein Expert:innenstatus in den Bereichen Analytics oder Algorithmen. Dennoch ist es für die Creator interessant zu wissen, dass YouTube inzwischen bei Videoempfehlungen mit einem anderen Schwerpunkt optimiert als noch vor zehn Jahren. Noch 2011 wurde aufgrund von Klicks und Views weiterempfohlen. Doch das konnte zu Clickbait oder reißerischen Titeln und Thumbnails führen. Daher setzt YouTube seit etwa 2015 verstärkt auf die Zufriedenheit bei Viewern und die Seriosität von Kanälen. Dabei bevorzugt YouTube beispielsweise den Content von seriösen Leitmedien insbesondere für News, während die Plattform Content an der Grenze zur Gewaltverherrlichung weniger gut bewertet.

Auch die Viewtime wurde zu einem wichtigen Faktor. Rachel Alves sagt:

How much time somebody spends watching a video or channel is much more indicative of the quality of the content, because if you spend more time watching something, it’s more likely that you’re going to be interested in it.

Doch die Viewtime allein kann nicht zwingend Aufschluss über die Zufriedenheit der User geben. Deshalb setzt YouTube monatlich Millionen von Umfragen ein, um von den Nutzer:innen direkt Feedback zu erhalten.

Weitere Signale der Nutzer:innen werden beachtet

Da die Umfragen nur teilweise beantwortet werden, reagiert YouTube auf eine Reihe weiterer Signale, um Videoempfehlungen zu optimieren. So bezieht die Videoplattform Likes, Dislikes, Shares oder auch Klicks auf den Button „Not interested“ mit ein. Creator erhalten von Alves den Rat, nicht auf Views, sondern für ihre Zuschauer:innen zu optimieren. Dabei können die Creator allerdings nicht konkret entweder für den Home oder den Suggested Feed der empfohlenen Videos optimieren – obwohl diese beiden auf zwei unterschiedlichen Algorithmen basieren. Bei den auf der Startseite vorgeschlagenen Videos kommen ähnliche Signale zum Tragen wie bei den Suggested Feeds unter Videos (nächste Titel), aber nicht ganz die gleichen.

Deshalb, so Alves, gibt es eigentlich auch nicht den Algorithmus für die Videoempfehlungen bei YouTube.

Vorschläge für Viewer: Home vs. Suggested

Bei den Empfehlungen auf der Startseite zählen vor allem die Faktoren Performance und personalisierte Historie der Viewer. User finden auf der Startseite insbesondere aktuelle und viel gesehene oder gelikte Videos, aber auch Clips, die zu ihren durch vorige Rezeption angezeigten Interessen passen. Stetige Uploads von Creatorn erhöhen deren Chancen, bei den Home-Empfehlungen aufzutauchen.

Im Bereich der Suggested-Empfehlungen neben oder unter Videos tauchen Clips auf, die thematisch an das angeschaute anschließen oder häufig mit diesem in Kombination gesehen werden. Außerdem sind dort Videos aus der Watch-Historie der User zu finden. Creator können hier auftauchen, wenn sie Videoserien anbieten oder auch dann, wenn sie konsistente Videotitel und Thumbnails aufweisen. Playlists und Calls-to-Action können dabei ebenfalls hilfreich sein und mehr Viewtime ermöglichen.

Die Creator sollten sich ebenfalls darüber im Klaren sein, dass unterschiedliche Inhalte von Viewern auch auf unterschiedlichen Wegen gefunden werden. How-to Content wird häufig direkt über die Suche angeklickt, Musik oft über Playlists und News sehr oft über die Startseite.

Schließlich gibt Rachel Alves im Video noch zu bedenken, dass das Empfehlungssystem von YouTube designt ist, um Videos für Viewer zu finden, nicht Viewer für Videos. Mit diesem Wissen und den einzelnen Tipps zur Optimierung der Videopräsentation (die im Video unten noch ausführlicher nachzuvollziehen sind) können Creator ihre Performance und die Zufriedenheit der User nachhaltig steigern. Und beides bedingt sich ein Stück weit. Sie müssen also keine Expert:innen für Algorithmen sein, aber als Expert:innen für das gelten, was ihre Viewer von ihnen erwarten.