En lugar de contar la cantidad de clics o vistas que recibe un video, los algoritmos de YouTube se enfocan en garantizar que los espectadores estén contentos con lo que ven.

Este artículo examina cómo funcionan los algoritmos de YouTube para ayudar a los usuarios a encontrar vídeos que les gusten y mantenerlos viéndolos durante más tiempo.

Explicaremos cómo YouTube selecciona videos para diferentes partes de su sitio, como la página de inicio y las sugerencias “a continuación”.

También discutiremos qué hace que algunos videos aparezcan más que otros y cómo YouTube adapta los videos a los intereses de cada persona.

Al desglosar esto, esperamos ayudar a los especialistas en marketing y a los YouTubers a comprender cómo trabajar mejor con el sistema de YouTube.

Al final se incluye un resumen de todos los hechos.

Priorizar la satisfacción del espectador

Al principio, YouTube clasificó los vídeos basándose en los datos del tiempo de visualización, asumiendo duraciones de visualización más largas correlacionadas con la satisfacción de la audiencia.

Sin embargo, se dieron cuenta de que el tiempo total de visualización por sí solo era una medida incompleta, ya que los espectadores aún podían quedar insatisfechos.

Entonces, a principios de la década de 2010, YouTube dio prioridad a las métricas de satisfacción de los espectadores para clasificar el contenido en todo el sitio.

Los algoritmos consideran señales como:

• Respuestas de encuestas que preguntan directamente a los espectadores sobre su satisfacción con los vídeos recomendados.
• Haga clic en los botones “me gusta”, “no me gusta” o “no me interesa” que indican satisfacción.
• Métricas generales de retención de audiencia, como el porcentaje de videos vistos.
• Métricas de comportamiento del usuario, incluido lo que los usuarios han visto antes (historial de visualización) y lo que ven después de un vídeo (ver a continuación).

Los algoritmos de recomendación aprenden continuamente de los patrones de comportamiento del usuario y de los datos explícitos de satisfacción para identificar los mejores vídeos para recomendar.

Cómo se clasifican los vídeos en la página de inicio

La página de inicio de YouTube selecciona y clasifica una selección de vídeos que un espectador probablemente verá.

Los factores de clasificación incluyen:

Datos de rendimiento

Esto cubre métricas como las tasas de clics de las impresiones y la duración promedio de la visualización. Cuando se muestra en sus páginas de inicio, YouTube utiliza estas señales tradicionales de comportamiento de los espectadores para medir qué tan atractivo es un video para otros espectadores.

Relevancia personalizada

Además de los datos de rendimiento, YouTube depende en gran medida de la relevancia personalizada para personalizar el feed de la página de inicio según los intereses únicos de cada espectador. Esta personalización se basa en información de su historial de visualización, suscripciones y patrones de interacción con temas o creadores específicos.

Cómo clasifica YouTube las recomendaciones de vídeos sugeridos

La columna de videos sugeridos está diseñada para mantener a los espectadores interesados ​​al identificar otros videos relevantes para lo que están viendo actualmente y alineados con sus intereses.

Los factores de clasificación incluyen:

Visualización conjunta de vídeos

YouTube analiza los patrones de visualización para comprender qué vídeos son vistos con frecuencia juntos o secuencialmente por los mismos segmentos de audiencia. Esto les permite recomendar contenido relacionado que el espectador probablemente verá a continuación.

Coincidencia de tema/categoría

El algoritmo busca vídeos que cubran temas o categorías similares al vídeo que se está viendo actualmente para proporcionar sugerencias muy relevantes.

Historial de visualización personal

Los patrones de visualización y el historial de un espectador son una señal fuerte para sugerir videos que probablemente querrán volver a ver.

Suscripciones de canales

Los vídeos de canales que los espectadores ven y con los que interactúan con frecuencia tienen prioridad como sugerencias para mantenerlos conectados con sus creadores favoritos.

Variables de clasificación externas

YouTube ha reconocido que las siguientes variables externas pueden afectar el rendimiento del video:

• La popularidad general y el nivel de competencia para diferentes temas y categorías de contenido.
• Cambiar los patrones de comportamiento de los espectadores y las tendencias de interés en el contenido que consumen.
• Los efectos estacionales pueden influir en los tipos de vídeos que ven las personas durante las diferentes épocas del año.

Ser un creador pequeño o emergente también puede ser un factor positivo, ya que YouTube intenta que lo descubran a través de recomendaciones.

La compañía dice que monitorea de cerca las tasas de éxito de los nuevos creadores y está trabajando en nuevos avances como:

• Aprovechar modelos avanzados de lenguaje de IA para comprender mejor los temas de contenido y los intereses de los espectadores.
• Optimizar la experiencia de descubrimiento con diseños y rutas de contenido mejorados para reducir la “parálisis de elección”.

Estrategias para creadores

Con la satisfacción del espectador como objetivo general, así es como los creadores pueden maximizar el potencial de que se recomienden sus videos:

• Concéntrese en crear contenido que genere una alta satisfacción del espectador a través de una fuerte retención de la audiencia, respuestas positivas a las encuestas, me gusta/participación y bajas tasas de abandono.
• Desarrolle series consistentes o videos secuelas para aumentar las posibilidades de que se le sugieran vistas relacionadas o de secuencia.
• Utilice listas de reproducción, pantallas finales y mensajes de vídeo vinculados para conectar su contenido para sesiones de visualización prolongadas.
• Explore la creación de contenido en formatos más nuevos, como cortos, transmisiones en vivo o podcasts, que puedan adaptarse a los intereses cambiantes de los espectadores.
• Supervise el rendimiento general, específicamente desde su base de suscriptores existente como punto de referencia.
• No se desanime por las métricas iniciales. YouTube permite que los vídeos encuentren continuamente segmentos de audiencia relevantes a lo largo del tiempo.
• Preste atención a las tendencias estacionales, la competencia y los intereses cambiantes de los espectadores, que pueden afectar las recomendaciones.

En resumen: 20 datos clave sobre el algoritmo de YouTube

1. YouTube tiene múltiples algoritmos para diferentes secciones (página de inicio, vídeos sugeridos, búsqueda, etc.).
2. El sistema de recomendaciones impulsa la página de inicio y las secciones de videos sugeridos.
3. El sistema extrae vídeos que son relevantes para cada espectador.
4. Maximizar la satisfacción del espectador es la máxima prioridad para las clasificaciones.
5. YouTube utiliza respuestas de encuestas, me gusta, no me gusta y clics de “no interesado” para medir la satisfacción.
6. Los altos porcentajes de retención de audiencia indican una satisfacción positiva.
7. Las clasificaciones de las páginas de inicio combinan datos de rendimiento y relevancia personalizada.
8. El rendimiento se basa en las tasas de clics y la duración promedio de la visualización.
9. Los factores de relevancia personalizados incluyen el historial de reproducciones, los intereses y las suscripciones.
10. Los vídeos sugeridos dan prioridad al contenido visto conjuntamente por las mismas audiencias.
11. Los vídeos de los canales suscritos tienen prioridad para recibir sugerencias.
12. Las series consistentes y los videos secuenciales aumentan las sugerencias de visualización relacionada.
13. Las listas de reproducción, las pantallas finales y los vídeos vinculados pueden ampliar las sesiones de visualización.
14. Crear contenido atractivo y satisfactorio es la estrategia central para las recomendaciones.
15. Los factores externos como la competencia, las tendencias y la estacionalidad impactan las recomendaciones.
16. YouTube tiene como objetivo ayudar a que los creadores nuevos o más pequeños sean descubiertos a través de recomendaciones.
17. Los modelos de lenguaje de IA están mejorando la comprensión y personalización del contenido.
18. YouTube optimiza la experiencia de descubrimiento para reducir la “parálisis de elección”.
19. Los vídeos pueden encontrar audiencias con el tiempo, incluso si las métricas iniciales son desalentadoras.
20. El algoritmo se centra en ofrecer experiencias satisfactorias a largo plazo para retener a los espectadores.

Información de expertos de la industria

Mientras redactaba este artículo, me comuniqué con expertos de la industria para preguntarles sobre su opinión sobre los algoritmos de YouTube y qué les funciona actualmente.

Greg Jarboe, presidente y cofundador de SEO-PR y autor de YouTube y Video Marketing, dice:

“Los objetivos del sistema de búsqueda y descubrimiento de YouTube son dos: ayudar a los espectadores a encontrar los vídeos que quieren ver y maximizar la participación y satisfacción del espectador a largo plazo. Por lo tanto, para optimizar el descubrimiento de sus videos, debe escribir títulos, etiquetas y descripciones optimizados. Esto ha sido así desde julio de 2011, cuando YouTube Creator Playbook estuvo disponible para el público por primera vez.

Sin embargo, YouTube cambió su algoritmo en octubre de 2012, reemplazando “recuento de vistas” por “tiempo de visualización”. Es por eso que necesitas ir más allá de optimizar los metadatos de tu video. También es necesario mantener a los espectadores mirando con una variedad de técnicas. Para empezar, debe crear una apertura convincente para sus videos y luego utilizar técnicas de edición efectivas para mantener y generar interés a través del video.

Por supuesto, existen otros factores de clasificación, pero estos son los dos más importantes. He utilizado estas mejores prácticas de SEO de videos para ayudar a que el canal Travel Magazine aumente de solo 1510 a 8,7 millones de visitas. Y estas técnicas de SEO de vídeo ayudan a que el canal SonoSite crezca de 99.529 visitas a 22,7 millones de visitas.

La tendencia reciente más importante es la llegada de YouTube Shorts, que se puede encontrar en la página de inicio de YouTube (en el nuevo estante de Shorts), así como en otras partes de la aplicación. Para obtener más detalles, lea “¿Se pueden monetizar los cortos de YouTube? Alerta de spoiler: ¡algunos ya lo son!“

Brie E. Anderson, consultora de SEO y marketing digital, dice:

“En mi experiencia, hay algunas cosas que son realmente críticas cuando se trata de optimizar para YouTube, la mayoría de las cuales no serán una gran sorpresa. La primera es, obviamente, la palabra clave a la que elige dirigirse. Es realmente difícil superar canales realmente grandes y de alta autoridad, como ocurre en Google. Dicho esto, el uso de herramientas como TubeBuddy puede ayudarte a tener una idea de las palabras clave por las que puedes competir.

Otra gran cosa es centrarse en SERP para la búsqueda de YouTube. Su miniatura debe llamar la atención; honestamente, esto es lo que más probamos y una de las pruebas más impactantes que realizamos. La mayoría de las veces, estás mirando una cara grande y un máximo de cuatro palabras. Pero la principal preocupación es la cantidad de contraste que ocurre en la miniatura y qué tan bien explica el tema del video.

Además, agregar las marcas de tiempo de los ‘capítulos’ puede resultar muy útil. De hecho, YouTube los muestra en el SERP, como se menciona en este artículo.

Por último, proporcionar tu propio archivo .srt con subtítulos realmente puede ayudar a YouTube a comprender de qué se trata tu vídeo.

Aparte de las optimizaciones reales en video, generalmente animo a las personas a escribir publicaciones de blog e insertar sus videos o, al menos, vincularlos. Esto simplemente ayuda con la indexación y la construcción de cierta autoridad. También aumenta las posibilidades de que el vídeo ayude a SU SITIO a clasificarse (a diferencia de YouTube)”.

Fuentes: Canal Creator Insider de YouTube (1, 2, 3, 4, 5, 6), Cómo funciona YouTube

Más recursos:

Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock