Youtube首获科技艾美奖,推荐算法为王

摘要: Youtube拿了艾美奖,靠的就是推荐算法。尽管在生产内容上Youtube还略逊一筹,但算法足以使其秒杀竞争者。算法的力量,曾使得网站日观看量从08年几十万次的增长,猛增到如今日增长以数百万计。

钛媒体注:来自The Verge网站报道称,Youtube凭借视频推荐算法技术,斩获科技艾美奖,将于明年1月份举行的CES消费电子大展上正式颁发。

“工程与科技爱美奖”已经举办了64届。这一权威奖项,曾奖励过众多因技术进步对影视音乐产业做出贡献的项目和企业。游戏公司暴雪、苹果都曾是科技艾美奖的宠儿;苹果曾凭借其FireWire技术、iCloud云服务等项目在2001年、2012年分别获奖。

这一届幸运则降临谷歌,谷歌旗下Youtube的获奖原因是其独有的视频浏览分享的推荐算法。推荐算法对于视频行业的变革意义何在?钛媒体将The Verge的评论文章编译如下:

Youtube首获科技艾美奖,推荐算法为王

Youtube斩获科技艾美奖

【孙荣江/钛媒编译】YouTube一直努力在互联网上重塑电视文化,如今,它又有炫耀成绩的资本了——艾美奖。NATAS(美国国家电视艺术与科学学院)8月2日宣布,YouTube这家为谷歌所有的视频服务网站,因其个性化的视频推荐技术,获得了一项科技艾美奖。所谓的算法推荐,网络视频用户都不陌生,即根据用户的观看记录、流行视频和其他信号,推荐可供观看的视频。艾美奖则对YouTube独有的推荐算法的计算机科学给予了充分的认可。

这个奖项,将于明年1月份举行的CES展现场颁发。对于YouTube来说,这可以看做是对其在世界上最大的视频库中导和服务每月高达10亿人的用户群体所做的努力。

 

用技术变革电视行业

YouTube技术主管克里斯多·古德罗(Cristos Goodrow)当然是这一技术性进步的功臣,他曾表示,“我们从用户那里听到的最大的问题是,他们在YouTube上找不到可以观看的东西,这是我们攻坚的重点。因此我们认识到,整个团队的任务就是帮助用户解决这个问题。”

联想到上一届艾美奖得主——苹果,艾美奖的官方颁奖词说,苹果云服务获奖的原因是——创造了“无需专业电视硬件即可实时向移动设备展示电视内容的生态系统”。这一次获奖,依然聚焦在对整个电视产业的变革上。

无独有偶,YouTube获奖之时,也正是该公司力图让YouTube服务看起来更像电视的时候。

Google在变革电视行业努力,自然是有目共睹。Google已经投入了数千万的美元,打建专业级品质的频道,期望获得电视业规模的广告收入。同时,Youtube早就不满足于做一个UGC网站了,这同时也带领了国内视频网站效仿的风潮(优酷土豆、爱奇艺、乐视等视频网站跟风自制剧、综艺节目就是最好的说明)。Youtube团队,也在为如何增加用户订阅的频道数量而努力,关键的是,他们的出发点是“用户将每次连续观看该网站数小时的视频,而不只是几分钟。”

当然,做起来并不容易。

尽管Youtube宣称,其订阅和总体收视人数正在增长,然而,至今他们还没能创造出能够媲美Netflix的《纸牌屋》和《女子监狱》这样水平的主流内容。

 

Youtube在推荐算法路上走了多远?

当然,YouTube获奖的理由跟生产内容的水平无关。打造出与电视行业非常不同的“算法”模式,才是得奖的筹码:一项独有的算法,让这个网站看起来非常个人化,通过梳理海量的内容,网站可以找出看似散落的、却能捕获你几分钟注意力的标签、或者内容。推荐算法依然是YouTube最具价值的财产。

YouTube向用户推荐相关的视频的工作始于2008年,即自起诞生起第三年,也是被谷歌收购后的第二年(谷歌2006年收购Youtube)。当时,YouTube就开始在其主页和右侧的个人视频页上,向用户推荐其他视频以供观看。古德罗说,在2008年末,该项算法让网站每天增加了“成千上万小时”的视频观看量,今天,这个数字变成了数百万。

随着算法技术的实施,YouTube就怎样才算是个好算法学到了一些意外的经验。

对于新用户来说,推荐与用户正在观看的视频最相关的内容实际上反而会赶走他们。“如果我们展示出我们算法的结果就是始终最有可能的搭配,他们会很快感到厌倦”,YouTube负责构建该算法的软件工程师赫克托·易(Hector Yee)说,“用户喜欢多样的的话题。”

有些时候,用户最有可能点击的“相关视频”一点相关性也没有,软件工程吴苏林(音译,Su-Lin Wu)介绍说。就如团队所体验到的,团队发现我们经常喜欢从一个主题跳到另一个主题,只要那些主题的转换符合我们的个人兴趣。

 

数据万能,但数据不是一切

古德罗表示,在构建自身算法方面,YouTube的主要优势是“大数据”,即他们拥有的关于人们喜好的巨量数据。

从数据中,YouTube获得了清晰的信号,如什么时候用户会点“赞”,或者更为含蓄的信号,如哪些视频他们会从头至尾观看。总的来说,这些数据构建了一幅一个访问者可能会点击内容的图画。

“我们可以将其归结为我们使用的机器学习(Machine Learning)技术,或整个数据库的体量。但从一方面来说,最后还要归结到统计数据上来”,古德罗说,“呈现在右侧的视频显示出来,更多的原因是很多人看了你刚刚浏览过的同一个视频后,选择观看了右侧视频。从某种程度上来说,我们只是追踪观看行为,使用在你之前所有其他人的观看记录,以此我们可以很有信心地说,观看这个视频的下一个人可能也对那些东西感兴趣。”

而YouTube面临的挑战是:如何将这些统计数据转化为他们一直坚持说想要建立的经验:让用户向椅背倚靠,享受观看一次长达30分钟或一个小时视频,而不必点击去“主动寻找”其他内容。

古德罗说,他的团队构建的这项算法可以帮助实现这一目的。“我认为我们推荐可以比今天已实现的更为出色——这就是让我们一直努力不懈的原因“,他说道。

但古德罗也承认了数据的局限性。数据只能做到这种地步,有创造精神的人也必须结合自己的力量去完善这个机制。“这不只是关于你能让推荐有多出色“,古德罗说,“我们所做的,只是与上传到YouTube的视频一样出色。”

本文系钛媒体原创,转载请注明出处、作者和本文链接
分享到:

第一时间获取TMT行业新鲜资讯和深度商业分析,请在微信公众账号中搜索「钛媒体」或者「taimeiti」,或用手机扫描左方二维码,即可获得钛媒体每日精华内容推送和最优搜索体验,并参与编辑活动。

钛媒体
钛媒体

中国领先的财经科技信息服务提供商。关注微信公众号:钛媒体(ID:taimeiti), 旨在为创新、创业、创造人群,提供最高效、最专业,最具价值的信息交流平台,和相关的职业与资本服务。我们拥有行业内最高质量的内容、作者(意见领袖)及产品线,通过连接最具创造力的创新、创业及变革者,打造中国最大的线上影响力社群。

评论(19

  • IT技术精华网 IT技术精华网 2013-08-07 20:26 via weibo

    推荐是趋势

    0
    0
    回复
  • 你好我来科普玩机 你好我来科普玩机 2013-08-07 01:22 via weibo

    恐龙?什么意思

    0
    0
    回复
  • 黑土人 黑土人 2013-08-06 09:01 via weibo

    好像跟咱们也没啥关系~汗

    0
    0
    回复
  • 朱少民 朱少民 2013-08-06 06:25 via weibo

    国内电视台正得意洋洋地看着发抖的国外电视台

    0
    0
    回复
  • 恋爱式营销之李少强 恋爱式营销之李少强 2013-08-05 12:49 via weibo

    不错,学习欣赏了!!(奋斗)

    0
    0
    回复
  • TV策划人徐立军 TV策划人徐立军 2013-08-05 07:13 via weibo

    //@段永朝: //@刘挺: 转发微博

    0
    0
    回复
  • 吉他左轮 吉他左轮 2013-08-04 00:38 via weibo

    可惜!。。。。。。

    0
    0
    回复
  • 缭草 缭草 2013-08-03 23:03 via pc

    表示把人类思维的跳跃性考虑到算法推荐里去还是挺不容易的~~赞一下~~

    0
    0
    回复
  • Jerrick_R Jerrick_R 2013-08-03 20:00 via weibo

    Youtube 是什么东西?可以吃吗?

    0
    0
    回复
  • 青萍快剑_Horry 青萍快剑_Horry 2013-08-03 19:49 via weibo

    谷歌接受Youtube以后在这方面做了不少工作!//@高峡之数据时代: 要学习一下,原来做电信视讯项目的时候,试图做过推荐算法。

    0
    0
    回复

Oh! no

您是否确认要删除该条评论吗?

分享到微信朋友圈