O YouTube revela os critérios para recomendações de vídeos. A plataforma divulgou uma análise aprofundada que explica como funciona o Sistema e a evolução das recomendações com o passar do tempo, aliadas com a responsabilidade da plataforma em oferecer recomendações seguras.
“As recomendações são responsáveis por uma parcela considerável do total de visualizações no YouTube – mais até do que inscrições em canais ou pesquisas. Eu trabalho há mais de uma década no YouTube construindo esse sistema de recomendações, e me orgulho de ver que ele se transformou numa parte fundamental da experiência de tanta gente nessa plataforma”, diz Cristos Goodrow, VP de Engenharia do YouTube.
O que é o Sistema de Recomendações de vídeos do YouTube?
De acordo com Goodrow, o sistema recomendações parte do princípio simples de ajudar as pessoas a encontrarem os vídeos que querem assistir e que ofereçam algo útil e interessante ao público. Existem dois lugares principais onde podemos observar o funcionamento das recomendações: na homepage de cada usuário e no painel “Próximo Vídeo”.
A homepage é a página que aparece assim que o usuário acessa o YouTube. Ela traz uma mistura de recomendações personalizadas, canais nos quais você está inscrito, últimas notícias e informações. Já o painel “Próximo Vídeo” aparece enquanto você assiste um vídeo. Ele sugere outros conteúdos com base no que você está assistindo no momento, além de indicações que possam ser de seu interesse.
Em 2008, o sistema classificava os vídeos com base na popularidade, e criava uma única grande página de “Tendências”. Pouca gente assistia aos vídeos dessa página, e a maior parte das visualizações no YouTube vinha de pesquisas ou links compartilhados fora da plataforma. Atualmente, o Sistema do YouTube “peneira” bilhões de vídeos para recomendar conteúdo baseado nos interesses específicos de cada pessoa.
Segundo Goodrow, o sucesso das recomendações do YouTube depende de uma previsão precisa dos vídeos que cada pessoa deseja assistir. Os controles ajudam cada um a decidir quais dados está disposto a fornecer à plataforma. A qualquer momento é possível pausar, editar ou deletar o histórico de vídeos assistidos e o histórico de pesquisa no YouTube.
Como o YouTube personaliza as recomendações de vídeos?
Para oferecer essa curadoria sob medida, o sistema de recomendações não se baseia em uma fórmula pronta com instruções exatas sobre o que fazer. Segundo Goodrow, ele está em constante evolução, aprende diariamente com mais de 80 bilhões de pedacinhos de informação – que são chamados de “sinais”.
Justamente por isso, explicar o sistema de forma transparente não é tão simples quanto listar uma fórmula de recomendações. É preciso entender todos os dados que alimentam o sistema. Juntos, vários tipos de sinais ajudam a dizer ao sistema o quê os usuários gostam de assistir. Esses sinais incluem: cliques, tempo assistindo, respostas a pesquisas, compartilhamentos, números de “gostei” e “não gostei”.
- Cliques: Clicar num vídeo é um forte sinal de que a pessoa provavelmente vai gostar dele. Afinal de contas, ninguém clica numa coisa que não quer assistir.
No entanto, em 2011 o YouTube descobriu que apenas clicar no vídeo não necessariamente significava assisti-lo. Por isso, em 2012 acrescentou o sinal de “tempo assistido”.
- Tempo assistido (watchtime): O tempo que você passa assistindo um vídeo – quais vídeos você vê e durante quantos minutos – envia ao sistema um sinal personalizado sobre o que é mais provável que você queira assistir.
“Logo que incorporamos o “tempo assistido” às recomendações, observamos uma queda imediata de 20% nas visualizações. Mesmo assim, acreditamos que o mais importante era oferecer aos usuários aquilo que interessa para eles”, diz Godroow.
O YouTube não queria que as pessoas se arrependessem de ter gasto tempo assistindo a determinados vídeos, e perceberam que era preciso trabalhar ainda mais para medir o valor do tempo que cada um passa na plataforma.
- Respostas a pesquisas: Para ter mais certeza de que as pessoas gostam do conteúdo que assistem, medimos o que chamamos de “tempo valioso assistido”: é o tempo que a pessoa passa assistindo a um vídeo que considera importante de alguma maneira. Para medir o “tempo valioso assistido”, fazemos pesquisas com usuários e pedimos que eles classifiquem o vídeo com uma nota que vai de uma a cinco estrelas.
Isso dá uma régua ao YouTube para saber o quanto as pessoas gostaram de cada conteúdo. Quando alguém dá uma ou duas estrelas, a plataforma pergunta o porquê que a nota foi tão baixa. Da mesma maneira, se alguém dá cinco estrelas o YouTube pergunta por quê: foi inspirador? Foi significativo? Apenas vídeos classificados com quatro ou cinco estrelas são considerados tempo valioso pelo sistema.
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Mas é claro que nem todo mundo participa dessa pesquisa toda vez que assiste a um vídeo. Com base nas respostas que o YouTube recebe, eles ensinam um modelo de inteligência de máquina a prever respostas possíveis para todas as pessoas. Para testar a exatidão dessas previsões, o YouTube propositalmente retira algumas respostas das pesquisas na hora de treinar o algoritmo. Com isso, a plataforma monitora o tempo todo a precisão de nosso sistema na hora de rastrear respostas reais.
- Compartilhamentos, “gostei” e “não gostei”: Via de regra, as pessoas provavelmente estão mais satisfeitas com vídeos que compartilham ou nos quais clicam em “gostei”. O sistema usa essa informação para tentar prever a probabilidade de um usuário compartilhar ou clicar em “gostei” em outros vídeos. Quando alguém clica em “não gostei”, isso é um sinal de que provavelmente a pessoa não gostou do que viu.
No entanto, à semelhança das recomendações que cada pessoa oferece, a importância desses sinais varia de um indivíduo para outro. Se você é do tipo que gosta de compartilhar tudo o que assiste (inclusive vídeos que classifica com uma ou duas estrelas), o sistema é capaz de saber que as recomendações que não devem dar um peso muito alto ao que você compartilha. É por tudo isso que o sistema não segue uma fórmula única para todos. Ele se desenvolve de forma dinâmica, acompanhando mudanças nos seus hábitos de assistir conteúdo.
A importância de recomendações responsáveis
Cliques, visualizações, tempo assistido, pesquisas, compartilhamentos, “gostei” e “não gostei” são ótimos sinais para orientar as recomendações de assuntos como música e entretenimento – temas que a maioria das pessoas procura no YouTube. Com o passar dos anos, porém, um número cada vez maior de usuários passou a acessar a plataforma em busca de notícias e informações
Por isso as recomendações são muito importantes para garantir que a plataforma aja de forma responsável. Elas conectam as pessoas a informações confiáveis, e minimizam as chances de colocar usuários em contato com conteúdo problemático. As recomendações também complementam o trabalho desempenhado pelas Diretrizes da Comunidade, que definem o que é e não é permitido no YouTube.
Fazemos isso graças a classificadores que identificam se um vídeo é “confiável” ou “limítrofe”. Essas classificações contam com avaliadores humanos que analisam a qualidade das informações em cada canal ou vídeo. Temos avaliadores espalhados pelo mundo, treinados para aplicar uma série de diretrizes detalhadas de classificação, disponíveis para o público. Também contamos com especialistas certificados, como médicos, no caso de conteúdo que traga informações da área de saúde.
Para determinar se um vídeo é confiável, os avaliadores respondem a algumas perguntas principais:
- O conteúdo entrega o que promete e cumpre seu objetivo?
- Que tipo de conhecimento especializado é necessário para atingir o objetivo do vídeo?
- Qual a reputação da pessoa que fala no vídeo e do canal que abriga o conteúdo?
- Qual o tema principal do vídeo (notícias, esporte, história, ciência, etc.)?
- O objetivo principal do conteúdo é ser humorístico? Essas respostas, e mais algumas outras, determinam se um vídeo é confiável. Quanto mais alta a pontuação, mais o vídeo é promovido no caso de notícias e informações.
Qualquer vídeo que seja classificado como limítrofe é retirado das recomendações. Para determinar se um vídeo é limítrofe, os avaliadores analisam se:
- O conteúdo é impreciso, enganoso, insensível, intolerante, danoso ou com potencial de prejudicar pessoas (e outros fatores além desses);
- Os resultados são combinados e formam uma pontuação que mostra a probabilidade do conteúdo conter desinformação prejudicial ou ser limítrofe. Qualquer vídeo que seja classificado como limítrofe é retirado das recomendações.
Em seguida, as avaliações feitas por seres humanos são usadas para treinar o sistema a tomar as próprias decisões – e agora essas avaliações são aplicadas a todos os vídeos do YouTube.
As diretrizes de conteúdo adequado sobre publicidade já proíbem a monetização de diversos tipos de conteúdo limítrofe. Muitos anunciantes nos disseram que não querem ver suas marcas associadas a esse tipo de conteúdo no YouTube, e com frequência optam por não anunciar em vídeos como esses.