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¿Cómo funciona el sistema de recomendaciones de videos de YouTube?

El sistema de recomendaciones se basa en múltiples factores, como el historial.
El sistema de recomendaciones se basa en múltiples factores, como el historial. | Fuente: YouTube

¿YouTube te espía? No. Para recomendarte videos, YouTube utiliza una serie de algoritmos que depende de tu comportamiento en el portal.

El sistema de recomendación de YouTube es uno de los mejores de internet. Tantas veces te ha ofrecido grandes videos que, de no haber sido de otra manera, nunca lo hubieses visto. Sin embargo, son muy pocas las personas que saben cómo funciona realmente este mecanismo.

Por lo mismo, ha sido la propia YouTube quien ha lanzado un blog para explicar cómo es que funciona este famoso sistema y cómo impacta en la experiencia de cada uno de los usuarios.

Primero, ¿qué es un sistema de recomendación?

De acuerdo con YouTube, se basa en el principio simple de “ayudar a las personas a encontrar los videos que quieren ver y que les ofrecen valor”.

Es lo que ve el usuario al momento de abrir YouTube, donde la plataforma se ofrece a mostrarte una combinación de lo que “creen” pueda interesarte.

Nació en 2008 y, ese tiempo, era mucho menos complejo: “Si veías un video de cocina, solo te salían videos de eso en tu inicio”. Asimismo, también se basaba en las tendencias y popularidad, sin mayor profundidad. Si era un video viral, te lo mostraba.

Sin embargo, con el tiempo, el sistema ha mejorado.

¿Cómo funciona el sistema de recomendación de videos de YouTube?

YouTube ahora no solo se basa en la temático, sino que empieza a analizar los hábitos de visualización.

Lo que hace el sistema es el de comprar estos hábitos con el de otras personas de gustos similares, para “sugerir contenidos compatibles”. Pero no necesariamente de la misma temática, sino contenidos ajenos, pero vistos por personas compatibles con nuestros gustos.

El sistema evoluciona, aprendiendo cada día de más de 80.000 millones de piezas de información que se denominan “señales” y se complementan para ayudar a informar al sistema sobre lo que le interesa al usuario.

Estas señales son:

Los clics: “hacer clic en un video proporciona una fuerte indicación de que también lo encontrarás satisfactorio. Después de todo, no harías clic en algo que no quieras ver”.

El tiempo de visualización: “si nuestro fanático del tenis vio 20 minutos de clips de momentos destacados de Wimbledon y sólo unos segundos de video de análisis de partidos, podemos asumir con seguridad que encontró más valioso ver esos momentos destacados”.

Las respuestas a encuestas: “Si calificas un video con una o dos estrellas, te preguntamos por qué le diste una calificación tan baja. De manera similar, si le das al video de cuatro a cinco estrellas, te preguntamos por qué, es decir”.

Las interacciones (compartir, dar me gusta o no me gusta): “es más probable que las personas se sientan satisfechas con los videos que comparten o que les gustan”.

Eso sí, todas las recomendaciones pasan por clasificaciones y evaluaciones para conocer realmente si son de fuentes autorizadas o dudosas.

Te recomendamos METADATA, el podcast de tecnología de RPP. Noticias, análisis, reseñas, recomendaciones y todo lo que debes saber sobre el mundo tecnológico. Para escucharlo mejor, #QuedateEnCasa.

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