Se você trabalha com as redes sociais, deve saber como o algoritmo do YouTube é importante e precisa ser levado em consideração todas as suas ações na plataforma. Contudo, se você está se aprofundando melhor agora no mundo digital, este pode ser um assunto novo.

Você sabia que o algoritmo do YouTube influencia diretamente no ranqueamento dos vídeos nas pesquisas e recomendações para o público? Por isso, se você quer ter os melhores resultados, precisa necessariamente conhecer como ele funciona. 

Compreender como o algoritmo do Youtube trabalha permite criar conteúdos relevantes, otimizar o Search Engine Optimization (SEO) dos vídeos e aumentar a visibilidade, o que contribui diretamente para o sucesso e o crescimento do canal na plataforma.

Recentemente, os profissionais do YouTube, Rene Ritchie e Todd Beaupre, deram uma entrevista sobre o futuro do algoritmo e como ele vai impactar quem cria conteúdo para a plataforma ainda neste ano de 2023. Portanto, se você faz parte deste universo ou está tentando aumentar o número de visualizações em seu canal, continue a acompanhar este artigo.

Nas próximas linhas, vamos explicar o que é o algoritmo do YouTube, o que se sabe até agora sobre ele e o que pode mudar daqui para a frente. Está curioso? Então continue conosco! Boa leitura! 

O que é o Algoritmo do YouTube?

Pense no algoritmo do YouTube como uma receita para que quem tem um canal possa atingir os seus objetivos. Todas as redes sociais têm um algoritmo. No caso do YouTube, ele vai sugerir vídeos para que o usuário permaneça na plataforma pelo maior tempo possível.

De uma forma mais formal, podemos entender o algoritmo do YouTube como um conjunto de regras e instruções que buscam proporcionar melhores experiências para os usuários da plataforma de vídeo.

Ele é responsável por selecionar e dispor na página de exibição os vídeos que melhor se enquadram nos interesses do espectador, considerando informações como tempo de visualização, número de visualizações, satisfação do usuário e engajamento. 

O que sabemos sobre o algoritmo do YouTube até agora?

O algoritmo do YouTube vai mudar daqui para a frente. Entretanto, existem informações que os criadores de conteúdo já conhecem. Que tal relembrarmos elas antes de falar sobre o que deve mudar em um futuro próximo? Então segue o fio:

Cliques e impressões (CTR)

Cliques e impressões (CTR) é uma métrica que representa a proporção entre o número de cliques recebidos por um anúncio, link ou, neste caso, vídeo, e o número de vezes que ele foi exibido (impressões). Em outras palavras, o CTR indica a eficácia e o potencial de um vídeo em gerar cliques, bem como a possibilidade de um usuário se engajar com o conteúdo.

Como no início o YouTube queria se consolidar como uma plataforma de vídeos, a quantidade de cliques e impressões fazia parte do seu algoritmo. O que eles queriam era simplesmente audiência, então, se o seu vídeo tivesse muitos cliques, você era recomendado e ia crescendo. Era um verdadeiro efeito cascata.

Contudo, o que os gerenciadores da plataforma não esperavam era que os criadores de conteúdo começassem a utilizar uma estratégia conhecida como clickbait. Esta técnica é usada para atrair a atenção do usuário com títulos sensacionalistas ou enganosos que promovem conteúdos sem relação ou com pouca relevância com o objetivo de gerar cliques e tráfego online.

O clickbait é uma prática controversa e, geralmente, vista como negativa, pois pode levar a perda de credibilidade e confiança por parte do público. Por isso, em 2011 o algoritmo do YouTube começou a não levar tanto em consideração a questão de cliques e impressões.

Tempo de exibição

Como forma de afastar os criadores de conteúdo que estavam apostando no clickbait, em 2012 o Youtube apresentou uma mudança em seu algoritmo. A partir de então, seria considerado o tempo de exibição de cada vídeo e não apenas os cliques e impressões. 

Logo, se o usuário tivesse criado um vídeo “vazio”, sem conteúdo e apenas com um título chamativo para atrair a atenção do público, isso seria percebido pelo tempo de visualização.

O grande problema, neste caso, foi que a plataforma não levava em consideração quanto tempo tinha cada vídeo e nem o tempo de exibição na plataforma. Logo, você podia assistir um vídeo completo de 2 minutos ou apenas 2 minutos de um vídeo de 15 que eles eram computados da mesma forma. Isso tornou as coisas bastante confusas.

Satisfação

Já que os cliques e impressões e o tempo de exibição foram técnicas que não deram certo, os criadores da plataforma resolveram partir para a satisfação do usuário. Afinal, nada melhor do que saber se o público está gostando dos vídeos que está assistindo, certo?

Por meio de enquetes, em 2015 o YouTube começou a perguntar aos usuários sobre a qualidade dos vídeos. A partir de então, ao invés de recomendar vídeos que outras pessoas estavam vendo, a plataforma começou a fazer seleções específicas. Se você gosta de culinária, por exemplo, iria receber vídeos com este tipo de conteúdo. 

E a estratégia deu super certo: três anos depois, em 2018, 70% do tempo de exibição foi com vídeos recomendados pela plataforma. Finalmente o algoritmo do YouTube estava no caminho do sucesso.

O que pode mudar no algoritmo do Youtube daqui para frente?

Recomendar vídeos de acordo com o que o usuário gosta de assistir foi a melhor forma encontrada pelos criadores do YouTube para manter as pessoas na plataforma. Ao invés de enquetes, a plataforma mede a satisfação, agora, de forma automática.

Outras questões que são analisadas pelo algoritmo do YouTube incluem os gostos do usuário no passado e não somente neste momento, utilização do Youtube Shorts, canais e assuntos preferidos e os tipos de vídeos que são assistidos em uma sequência. 

Mesmo com a entrevista dada por Rene Ritchie e Todd Beaupre, as mudanças no algoritmo do YouTube ainda são incertas. No entanto, é possível que o algoritmo seja atualizado para levar em consideração novos fatores que influenciam a experiência do usuário e o engajamento com os vídeos, como o tempo gasto assistindo, a interação com o conteúdo e, possivelmente, a verificação de informações em vídeos e a melhoria da qualidade dos mesmos.

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