Derral Eves - Die YouTube-Formel

Die KI achtet auch auf vorliegende Satzstrukturen und bricht sie in Satzdiagramme herunter. Damit wird die Bedeutung des Gesagten extrahiert. Sie kann Sprache unterscheiden, so dass sie sie nach Kategorien unterteilen kann, und nicht nur oberflächlich. So könnten beispielsweise zwei verschiedene Creators in ihren Videos über Stephen Hawking sprechen, und das eine Video könnte eher biografisch oder wissenschaftlich sein, während das andere eher humorvoll oder unterhaltsam ist. Obwohl es in beiden Videos um dieselbe Person geht, sind sie grundsätzlich unterschiedlich genug, dass die KI sie aufgrund der verwendeten Sprache unterschiedlich kategorisiert und mit unterschiedlichen Content-Empfehlungen gruppiert.

Wie zu erwarten war, betrachtet der Algorithmus auch den Titel und die Beschreibung des Videos, um zu ergänzen, was er bereits durch das Thumbnail, Frame-by-Frame und die Sprache gelernt hat. Doch er verfolgt all diese Informationen nur so lange wie nötig, bevor er dann die eingehenden Zuschauerdaten verwendet. Die KI »weiß«, dass Menschen mit Metadaten täuschen können, aber sie können nicht über das lügen, was tatsächlich im Content ist. Klatsch nicht einfach wahllos einen Titel und eine Beschreibung unter dein Video, nur um es fertig zu bekommen und hochzuladen. Die Sprache zählt, also wähle deine Worte klug. Die meisten Creators nutzen nicht das volle Potenzial der Videobeschreibung. Sie ist ein weiterer Datenpunkt, den die KI beim Suchmaschinen-Ranking und Finden berücksichtigt.

Wusstest du, dass YouTube mehr als nur einen Algorithmus hat? Die KI nutzt mehrere Systeme und jedes verfolgt sein eigenes Ziel. Die Zuschauer sehen folgende Oberflächeneigenschaften:

Browserfunktion: Homepage und Subscription (Abonnement),

Vorschläge,

Trends,

Benachrichtigung,

Suche.

Jede dieser Funktionen hat einen eigenen Algorithmus, der optimiert werden soll, um eine höhere Trefferrate zu erzielen, und alle füttern die YouTube-KI. Sie haben gesonderte Trefferquoten, um festzustellen, was in jedem einzelnen System tatsächlich für die Nutzer funktioniert. Trefferquote bedeutet, wie oft Viewer das finden können, was sie tatsächlich sehen wollen. Hast du schon mal davon gehört, dass ein Fischer einen »Fang« macht? Das ist genau dann, wenn der Fisch den Köder aufnimmt. Stell dir vor, du wärst der Fischer, der sein Video ins Wasser geworfen hat. Die potenziellen Viewer sind die Fische, die um deinen »Köder« herumschwimmen. Vielleicht zehn Fische werfen einen Blick auf den Köder und schwimmen weiter, weil es nicht die Ködermarke ist, die sie mögen. Aber dann kommt ein Fisch vorbei und sagt: »Das sieht gut aus«, und er beißt an. Sagen wir, du wirfst die Leine zehn Mal aus, und während 100 Fische vorbeigeschwommen sind, haben 10 den Köder geschluckt. Da hast du deine Trefferquote. Diese Trefferquote ist für jedes System in der KI so wichtig. Die Algorithmen reagieren sehr empfindlich auf das Nutzerverhalten und die Metadaten über jede Traffic Source (Verkehrsquelle), so dass sie wissen, wie sie sich verändern müssen, um die Trefferquote zu steigern.

Des Weiteren führt YouTube konstant Experimente durch – mehrere tausend pro Jahr – und dabei setzen sie etwa eine von zehn Veränderungen um, was hunderte von umgesetzten Veränderungen jährlich bedeutet. Diese Veränderungen tragen dazu bei, dass das System klüger wird, und klüger bedeutet, besser darin, die Zuschauer mit dem zu füttern, was sie sehen wollen.

YouTubes Homepage hat sich im Laufe der Zeit verändert. Nutzer brauchen keine Frage mehr in die Suchleiste einzugeben oder sich nicht mehr die Mühe zu machen zu navigieren. Früher sahen die Nutzer auf der Homepage nur die Videoempfehlungen der Kanäle, die sie abonniert hatten. Heute bietet die Homepage einen personalisierten Vorschlagsfeed auf der Grundlage ihres persönlichen Nutzerverhaltens.

Solange der Nutzer eingeloggt ist, wenn er YouTube nutzt, können die Algorithmen verfolgen, welche Videos dieser spezielle Nutzer in der Vergangenheit geschaut hat, und so bessere Vorschläge für Videos machen, die der Nutzer wahrscheinlich anschauen wird, selbst wenn er diese Videos in der Vergangenheit nicht geschaut hat. Das scheint kontraintuitiv. Es scheint, als könnte der Algorithmus erfolgreicher sein, indem er Videos vorschlägt, von denen er weiß, dass der Nutzer sie bereits angeschaut und gelikt hat, aber in der Tat ist das Gegenteil der Fall. Frische unverbrauchte Vorschläge halten den Nutzer länger auf der Plattform, weil er nicht von demselben alten Zeug gelangweilt wird.

YouTube macht das, indem es die Homepage in zwei Kategorien unterteilt: Vertrautes und Entdecken. Es zeigt Nutzern vertrauten Content von Orten, die die Zuschauer bereits aufgesucht haben. Unter diesen Vorschlägen könnten angesagte oder neue Videos von einem Kanal sein, den sich ein Nutzer bereits angeschaut hat. Auf der »Entdeckerseite« finden sich Videos oder Kanäle, die Nutzer mit ähnlichen Sehgewohnheiten bereits angeschaut und gelikt haben. YouTube hat festgestellt, dass diese kombinierten Strategien die Zuschauer besser halten können. Wenn du auf die Homepage kommen möchtest – und das sollte definitiv dein Ziel sein –, lerne die Trigger kennen, die Videos dorthin bringen. Versuche, deine Click-Through-Rate (CTR) und deine Zuschauerbindung zu verbessern, weil diese dir helfen, ein breiteres Publikum anzusprechen.

Hier braucht es keine großartige Erklärung. Der Abonnementsbereich zieht Content aus den Kanälen, die du bereits abonniert hast. Er schlägt dir neue Videos auf deinen abonnierten Kanälen vor, insbesondere neue Videos mit ähnlichem Content wie die, die du dir zuvor angeschaut hast. Wenn du dir beispielsweise ein oder zwei Prank-Videos auf einem Kanal angeschaut hast, den du abonniert hast, zieht die KI das neueste Prank-Video auf diesem Kanal in deinen Abo-Feed.

Ein weiterer Ort neben der Homepage, auf den sich Creators konzentrieren sollten, ist der Vorschlagsfeed, einschließlich des »Up Next«-Videos. Dabei handelt es sich um Vorschläge, die unten (auf Smartphones) oder rechts (auf dem Desktop) von dem angeschauten Video angezeigt werden. Das ist ein machtvoller Ort! Zuschauer verweilen, wenn dieses Feature wirklich gut funktioniert, und verweilende Zuschauer sind YouTubes Ziel. Wenn du also die Trigger nutzen kannst, um dein Video in den Vorschlagsfeed zu bekommen, bist du genau da, wo du sein musst.

Was sind die Trigger? Stell zunächst sicher, dass du eine starke Beziehung unter den Daten in deinem eigenen Content hergestellt hast. Das bedeutet, wenn die Metadaten zwischen deinen Videos eine Verbindung herstellen, der Algorithmus deine Videos in den »Up Next«-Feed stellt, und die Wahrscheinlichkeit, dass deine Videos gesehen werden, durch die Decke geht. Zu den Metadaten zählen der Titel, Schlagwörter, Beschreibung und der eigentliche Content. Wir beschäftigen uns in Teil 3des Buches im Detail mit den Metadaten. Das Zuschauerverhalten ist ebenfalls Auslöser dafür, welche Videos in den Vorschlagsfeed gelangen. Wenn dein Content dazu führt, dass Viewer weiter schauen, statt abzuspringen, wird dein Content mit einer höheren Wahrscheinlichkeit hier empfohlen.

Außerdem sucht die KI in diesem Feature nach dem »Kaninchenloch«-Typ und dem »Schau-etwas-anderes«-Typ. Kaninchenloch ist ziemlich selbsterklärend. Es ist die Art von Videos, die sich auf die eine oder andere Art ähnlich sind, die den Zuschauer auf einem bestimmten Weg halten. Dazu gehören:

Videos auf demselben Kanal,