YouTube是全球规模最大的视频分享平台，开启了全民分享视频内容时代。随着直播、短视频等内容形式多样化的发展，YouTube持续不断地迭代着自己的算法推荐、搜索推荐等等以提升分发效率。
在文章《YouTube推广方法全方位解析：SEO、网红营销、广告投放，YouTube推广原来还能这样做！》中曾提到过：YouTube 视频的流量来源主要来自于 " Suggested videos（推荐视频）"。那么什么样的行为能够提升推荐？什么样的行为又会降低推荐的机会呢？YouTube是根据什么推荐视频的？视频推荐算法是如何运作的呢？
01.YouTube推荐算法详解
YouTube的算法设计大致历� �三个阶段：2012年以前以点击量为中心；2012-2016年注重点击量+观看时长；2016年后为机器学习机制。其算法的设计初衷则是为了持续增加用户在YouTube上的观看时长，根据观看者的喜好推荐视频。
也就是说YouTube算法所关注的重点并不是视频的内容，而是观众喜欢看什么视频。简单来说，YouTube推荐算法主要分为两层网络：候选池（candidate generation）和排名池(ranking)。
第一层网络相对来说比较广泛，主要以用户行为为主，包括但不限于观看记录、观看时长、踩赞等人口学� ��点对视频进行初步筛选。而第二层网络对于第一层网络来说标准更为精细，比如用户观看记录、视频点击量、新鲜度等等。
当视频通过第一层筛选到达第二层网络时，便会按照第二层网络标准进行排名，高分视频将被优先推荐给用户。比如用户如果并未观看过推荐的影片，那么下一次加载时模型就会自动降低该影片排名。一般来说，视频的观看量和点赞数越多，排名越高。
YouTube的视频推荐主要有以下5种方式：
搜索
一般展示相关性最高的视频以及频道，主要是视频的标题、描述和内容与搜索内容的匹配度。主要依照视频观看时长+互动率排名。
可以在视频标题和描述中使用一些相关性高的关键词。细致的描述内容也能帮助视频获得较高的搜索排名。
观看页推荐
根据观看者此前观看的内容、主题相关的视频。推荐视频可能是来自不同的频道，但是更多是正在观看视频的频道。
可以在自己的视频中主动推荐自己频道的其他视频，并通过通过播放列表、链接、片尾画面等推荐下一个视频。
首页推荐
首页推荐一般包括新发布的视频� ��观看者看过的类似视频以及订阅频道的部分视频。一般能够上首页推荐的视频互动率以及点赞率都非常高，有时算法也会参考观看者的观看和搜索记录为其推荐首页推荐视频。
因此为了获得算法的首页推荐，视频上传者需要持续......... YouTube是全球规模最大的视频分享平台，开启了全民分享视频内容时代。YouTube是根据什么推荐视频的？其算法的设计初衷则是为了持续增加用户在YouTube上的观看时长，根据观看者的喜好推荐视频。 原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1323093.html
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