Как формируются рекомендации на YouTube?
Как YouTube составляет персональные рекомендации? YouTube учитывает пожелания зрителей и рекомендует видео, опираясь на следующие данные: Какие видео понравились пользователю в прошлом. Исходя из этого система подбирает похожий контент, который, скорее всего, придется зрителю по вкусу.
Как попадают в рекомендации видеоролики на YouTube?
Система рекомендаций YouTube Основные сигналы, которые учитывает наша система: История просмотров: просмотренные вами видео на YouTube помогают нам давать вам более точные рекомендации, запоминать, на чём вы остановились, и многое другое. История поиска: ваши поисковые запросы на YouTube влияют на будущие рекомендации.
Что влияет на попадание в рекомендации YouTube?
Система рекомендаций YouTube. Наша система рекомендаций учитывает предпочтения каждого зрителя. Она сравнивает то, что смотрите вы и пользователи с похожими интересами, и, исходя из этого, предлагает видео, которые могут привлечь ваше внимание.
Как работает система рекомендаций YouTube?
Система рекомендаций YouTube — это комплекс алгоритмов, помогающий пользователям находить ролики, которые могут им понравиться. Алгоритмы рекомендаций используют различные факторы: историю пользователя, глубину просмотра, его подписки и поисковые запросы, чтобы советовать подходящие видео.
Рекомендації на основі ваших дій у Google. YouTube також може використовувати дані про ваші дії в обліковому записі Google, щоб підбирати для вас рекомендації, …
Алгоритми систем YouTube формуються на основі історії перегляду глядача, показників ефективності відео й взаємодії з ним, а також зовнішніх факторів, що …
Recommendations on YouTube help users find new content and creators that match their interests. Learn how users can control their recommendations.
Дослідники з Інституту Брукінгса провели експеримент і спробували визначити, як формуються наші рекомендації в YouTube та чи дійсно платформа …
YouTube уникає рекомендації відео з неправдивою або деструктивною інформацією. Класифікатори допомагають фільтрувати контент, щоб уникати відео …