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    Perspectivas del equipo de crecimiento

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    YouTube public贸 recientemente un video informativo que disipa los mitos y conceptos err贸neos comunes de los creadores sobre c贸mo funciona el algoritmo de recomendaci贸n de YouTube.

    El video de 12 minutos presenta a Todd Beaupr茅, quien lidera el equipo de crecimiento y descubrimiento de YouTube, entrevistado por el enlace de creadores de YouTube, Renee Richie.

    Aqu铆 est谩n los aspectos m谩s destacados de la discusi贸n.

    Comprender el enfoque del algoritmo

    En el video, YouTube aborda un malentendido sobre c贸mo los diferentes tipos de videos afectan el rendimiento de un canal.

    El algoritmo de recomendaci贸n de YouTube se centra en evaluar cada v铆deo individualmente en lugar de promediar el rendimiento de los v铆deos de un canal.

    Beaupr茅 explic贸: 芦En su mayor parte, el algoritmo de Discovery se centra m谩s en v铆deos individuales禄.

    Este enfoque permite que el algoritmo brinde a los usuarios una experiencia de visualizaci贸n m谩s personalizada.

    Tambi茅n brinda a los creadores la flexibilidad de probar diferentes formatos de video sin preocuparse de que esto afecte negativamente la posici贸n de su canal en las recomendaciones algor铆tmicas.

    Con ese fin, Beaupr茅 dice que el mal desempe帽o de un video no afectar谩 irreversiblemente el 茅xito general de un canal.

    芦Si su 煤ltimo video no fue tan bueno y su pr贸ximo video es excelente, queremos aprovechar el potencial de cada video禄, dijo.

    El algoritmo sirve a los espectadores, no a los v铆deos

    Beaupr茅 analiz贸 una suposici贸n prevaleciente entre los creadores de contenido con respecto al algoritmo de recomendaci贸n de YouTube.

    芦Muchos creadores piensan que YouTube ofrece videos a un grupo de personas, pero en realidad es m谩s bien lo contrario禄.

    Explic贸 que el algoritmo genera recomendaciones de videos cuando un usuario accede a YouTube, con la intenci贸n de mostrar videos que se alineen con el historial de visualizaci贸n y las preferencias de ese usuario espec铆fico.

    No hay ‘caja de penalizaci贸n’ para los creadores

    La discusi贸n abord贸 la preocupaci贸n de que el algoritmo pueda penalizar a los canales por tomar descansos o tener menos vistas.

    Beaupr茅 explic贸 que el algoritmo est谩 dise帽ado para hacer coincidir cada v铆deo con su audiencia potencial m谩s interesada sin depender demasiado de medidas punitivas ni poner demasiado peso en los datos de vistas anteriores.

    芦Nuestro objetivo es no enfatizar demasiado los datos hist贸ricos si esos datos no son particularmente predictivos del rendimiento futuro del video禄, afirm贸 Beaupr茅, desacreditando el mito de una recomendaci贸n 芦Penalty Box禄.

    Longevidad y adaptabilidad del contenido

    YouTube aconseja a los creadores que no se centren exclusivamente en el an谩lisis de los v铆deos subidos recientemente, ya que las recomendaciones no se limitan al contenido reciente.

    Beaupr茅 se帽al贸 que los videos pueden ganar terreno si se renueva el inter茅s o cambian las tendencias, por lo que los creadores deben permanecer abiertos a oportunidades m谩s all谩 de las m茅tricas inmediatas.

    Siguiendo a la audiencia

    Al analizar el equilibrio entre el contenido dirigido por creadores y las preferencias de la audiencia, Beaupr茅 mencion贸 el auge de YouTube Shorts como un ejemplo de la respuesta de la plataforma al comportamiento de la audiencia.

    Dijo: 芦YouTube se centra en los cortos porque las audiencias nos han dejado hacerlo禄, y explic贸 que la demanda de la audiencia de contenido m谩s eficiente y atractivo ha impulsado la direcci贸n de la plataforma.

    Analizar el rendimiento

    Beaupr茅 sugiri贸 observar c贸mo reaccionan los espectadores suscritos a los videos en su feed de suscripci贸n para comprender mejor el rendimiento del video.

    Estos datos pueden ofrecer informaci贸n sobre si los problemas de contenido o de empaquetado han afectado el rendimiento.

    A帽adi贸: 鈥淎 veces es dif铆cil entender por qu茅 algunas cosas tienen 茅xito cuando otras similares no鈥, reconociendo la naturaleza impredecible de las preferencias de los espectadores.

    Conclusi贸n

    Despu茅s de ver esta entrevista, la conclusi贸n clave para los creadores es que el algoritmo de YouTube no busca atraparlos. Se trata de hacer llegar los v铆deos adecuados a las personas adecuadas en el momento adecuado.

    Si un video no despega inmediatamente, no se preocupe. El algoritmo seguir谩 trabajando para encontrar su audiencia. Y los creadores deben seguir trabajando para que los espectadores quieran ver el contenido.

    El algoritmo se adapta a lo que los espectadores quieren ver, no al rev茅s. As铆 que estudia a tu audiencia, comprueba las tendencias en tu nicho y ofrece a las personas m谩s de lo que quieren si quieres vencer a la competencia.

    YouTube est谩 impulsado por las pasiones de las personas. El algoritmo ayuda a alinear esas pasiones entre creadores y espectadores. Sigue publicando, sigue mejorando y el algoritmo seguir谩 distribuy茅ndose.

    Preguntas m谩s frecuentes

    驴C贸mo eval煤a el algoritmo de recomendaci贸n de YouTube el contenido del v铆deo?

    El algoritmo de recomendaci贸n de YouTube eval煤a el contenido del video individualmente en lugar de observar el promedio general de videos del canal. Aqu铆 hay algunos factores vitales que el algoritmo considera:

    • Experiencia de visualizaci贸n personalizada: cada video se eval煤a por su potencial para proporcionar contenido que se alinee con las preferencias individuales del usuario.
    • Flexibilidad de contenido: los creadores pueden experimentar con diferentes formatos de video sin preocuparse por afectar negativamente la posici贸n algor铆tmica de su canal.
    • Medidas no punitivas: el bajo rendimiento de un solo v铆deo no afecta irreversiblemente el 茅xito de un canal, lo que permite que el potencial de cada nuevo v铆deo se realice de forma independiente.

    驴Existe una ‘caja de penalizaciones’ para los creadores de contenido de YouTube?

    No, no existe una ‘caja de penalizaciones’ para los creadores de contenido en YouTube. Todd Beaupr茅 aclara esto en su discusi贸n, destacando varios aspectos:

    • Dise帽o de algoritmo: el algoritmo de YouTube tiene como objetivo hacer coincidir los videos con los espectadores con el mayor inter茅s potencial en lugar de castigar a los canales por per铆odos inactivos o vistas reducidas.
    • Datos hist贸ricos: el algoritmo no enfatiza demasiado los datos de rendimiento pasados 鈥嬧媠i no predice el 茅xito futuro del video.
    • Adaptabilidad del contenido: las recomendaciones no se limitan al contenido reci茅n subido, ya que los videos podr铆an ganar prominencia si se renueva el inter茅s o cambian las tendencias.

    驴Cu谩l es el mejor enfoque para que los creadores mejoren el rendimiento de los videos en YouTube?

    Los creadores pueden mejorar el rendimiento de los v铆deos en YouTube centr谩ndose estrat茅gicamente en los an谩lisis de audiencia y el atractivo del contenido. Todd Beaupr茅 recomienda estas pr谩cticas:

    • Analice las interacciones de los espectadores suscritos dentro de su feed de suscripci贸n para medir el 茅xito del contenido.
    • Cree contenido que se adapte a las preferencias y tendencias de los espectadores dentro del nicho para responder a las demandas de la audiencia de manera efectiva.
    • Coherencia y mejora: contin煤e produciendo y perfeccionando contenido a medida que el algoritmo conecta a los creadores con su p煤blico objetivo.

    Fuente: Perspectivas del equipo de crecimiento

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