O YouTube tentou responder algumas perguntas comuns sobre como funciona o algoritmo ao destacar determinado conteúdo para os usuários – e por que suas métricas de vídeo nem sempre refletem o desempenho real.

Em um novo vídeo no canal Creator Insider, Patricia e Rachel, gerentes de produto do YouTube, discutiram especificamente no impacto da taxa de cliques (CTR) e na duração média da visualização (AVD), e em como o algoritmo do YouTube os influencia na distribuição e no desempenho do vídeo.

Recentemente, o YouTube apresentou seu display de análises de informações, que mostrará aos criadores a média de taxas de cliques e a duração média da visualização, ajudando a fornecer mais informações sobre o desempenho de seu conteúdo.

Mas, como observa o YouTube, isso nem sempre funciona como um indicativo – em primeiro lugar, os gerentes discutem a discrepância que pode ocorrer quando vídeos com uma CTR baixa ainda têm visualizações altas.

Conforme o YouTube:

“A taxa de cliques é uma métrica realmente complicada de entender. Portanto, para muitos criadores de conteúdo, se você assistir aos seus vídeos de maior sucesso, os quem possuem mais visualizações são os que provavelmente têm a menor taxa de cliques.”

O YouTube explica que isso ocorre porque vídeos de alta distribuição acabam sendo exibidos para um público muito mais amplo, o que significa que seu conteúdo será exibido para muito mais pessoas que estão menos familiarizadas com você e seu trabalho. Isso, inevitavelmente, significa que sua CTR será menor. Portanto, de certa forma, é uma consequência do sucesso: quanto mais ampla sua distribuição, com base no desempenho do vídeo, menor será a sua CTR.

“Por outro lado, alguns de seus vídeos menores que foram mostrados para um público-alvo pequeno e realmente relevante, ou seja, que têm maior probabilidade de clicar, podem ter uma taxa de cliques realmente alta”.

Portanto, faz sentido que haja uma discrepância entre o desempenho quando sua CTR estiver baixa em clipes de alto desempenho, mesmo que esses pontos de dados pareçam que eles geralmente deveriam se correlacionar.

Mas isso pode dificultar a avaliação do desempenho geral ou até de acompanhar tendências relevantes. Com isso, o YouTube recomenda que os criadores de conteúdo levem em consideração todas as métricas disponíveis, incluindo essas novas informações, a fim de obterem uma melhor visualização comparativa – ou seja, se uma métrica parecer fora de controle, a outra poderá qualificá-la melhor.

Isoladamente, qualquer métrica única poderia, teoricamente, ser confusa.

“A longo prazo, esperamos realizar testes A/B em miniatura , o que ajudará a fornecer respostas ainda mais concretas”.

O YouTube também aborda as preocupações dos criadores quanto ao impacto do menor tempo médio de exibição resultante de links externos, o que pode afetar o alcance e a distribuição no algoritmo.

“Então, na descoberta, observamos o desempenho de um vídeo no contexto mostrado. Quando um vídeo é exibido na Página inicial, como ele funciona lá? E o ‘Home’ e o ‘Watch Next’ têm seus próprios modelos de classificação.”

Em outras palavras, essas duas superfícies de descoberta têm maneiras diferentes de decidirem quais vídeos serão exibidos aos usuários – o que faz sentido, pois suas recomendações da Página inicial serão baseadas no seu histórico geral de visualizações e a listagem do “Assistir próximo” será influenciada pelo que você acabou de ver.

Com relação ao impacto da menor AVD, o YouTube afirma que esse é um dos vários fatores que influenciarão o que é exibido no feed doméstico de um usuário.

Fonte: Andrew Hutchinson – Social Media Today