Come funziona l’algoritmo di YouTube nel 2023?
Il sistema di raccomandazione di YouTube, noto anche come “algoritmo di raccomandazione”, è un software che utilizza tecniche di machine learning per selezionare e raccomandare video a ciascun utente sulla piattaforma.
L’obiettivo di questo algoritmo è quello di fornire agli utenti video personalizzati e rilevanti, in modo da aumentare la loro soddisfazione e il tempo trascorso sulla piattaforma.
Andiamo subito a scoprire il suo funzionamento ed a capire perché è così importante.
Come funziona l’algoritmo di YouTube?
Il funzionamento dell’algoritmo di YouTube può essere suddiviso in diverse fasi.
Raccolta dei dati
L’algoritmo raccoglie dati sugli utenti e sui video che guardano, come il titolo, la descrizione, i tag, il genere e la durata del video.
Inoltre, raccoglie anche informazioni su come gli utenti interagiscono con i video, come il tempo trascorso a guardarli, il numero di like, commenti e condivisioni, e se sono stati aggiunti a una playlist.
Modellazione dei dati
Utilizzando tecniche di machine learning, l’algoritmo analizza i dati raccolti e crea un modello che rappresenta il comportamento degli utenti e le caratteristiche dei video.
Raccomandazione dei video
Quando un utente visita YouTube, l’algoritmo utilizza il modello per selezionare i video più rilevanti e personalizzati per l’utente in base alle sue preferenze e al suo comportamento precedente.
Questi video vengono mostrati nella sezione “Video consigliati” della home page o nel feed di notizie.
Dai un’occhiata anche a questo articolo dove ti parlo dell’algoritmo di YouTube
Per cosa è importante l’algoritmo di YouTube?
L’algoritmo è in continua evoluzione e viene regolarmente aggiornato per migliorare la qualità delle raccomandazioni e l’esperienza degli utenti.
Nel corso degli anni sono stati introdotti nuovi fattori che influiscono sulle raccomandazioni.
Ad esempio il contesto in cui viene guardato il video (da pc o mobile) e la durata media dei video guardati.
Inoltre, YouTube ha implementato diverse misure per prevenire il proliferare di video fake, offensivi o dannosi sulla piattaforma.
Ad esempio, utilizza il machine learning per rilevare automaticamente questi tipi di video e per impedire che vengano raccomandati agli utenti.
In sintesi l’algoritmo di YouTube utilizza il machine learning per raccomandare a ciascun utente i video più rilevanti e personalizzati in base alle sue ricerche e ad i suoi interessi.
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L’algoritmo di YouTube è un potente strumento che utilizza il machine learning per raccomandare video personalizzati e rilevanti agli utenti della piattaforma.
Grazie a questo algoritmo, gli utenti possono scoprire nuovi video interessanti e passare ore a guardare contenuti che amano.
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Al prossimo articolo!
Pietro Gangemi
Il sistema di raccomandazione di YouTube, noto anche come “algoritmo di raccomandazione” o “algoritmo di YouTube”, è un software che utilizza tecniche di machine learning per selezionare e raccomandare video a ciascun utente sulla piattaforma. L’obiettivo di questo algoritmo è quello di fornire agli utenti video personalizzati e rilevanti, in modo da aumentare la loro soddisfazione e il tempo trascorso sulla piattaforma.
Il funzionamento dell’algoritmo di YouTube può essere suddiviso in diverse fasi: Raccolta dei dati, modellazione dei dati e raccomandazione dei video. L’algoritmo è in continua evoluzione e viene regolarmente aggiornato per migliorare la qualità delle raccomandazioni e l’esperienza degli utenti.
Ad esempio, nel corso degli anni sono stati introdotti nuovi fattori che influiscono sulle raccomandazioni, come il contesto in cui viene guardato il video (ad esempio, in modalità schermo intero o su un dispositivo mobile) e la durata media dei video che un utente guarda di solito.
YouTube ha implementato diverse misure per prevenire il proliferare di video fake, offensivi o dannosi sulla piattaforma. Ad esempio, utilizza il machine learning per rilevare automaticamente questi tipi di video e per impedire che vengano raccomandati agli utenti.
