YouTube的推荐算法经历了三个阶段， 从一开头的点击量导向，到点击量+观看时长远，再到眼下的机器学机制。这玩意儿算法的设计初衷是为了持续许多些用户在YouTube上的观看时长远，根据观看者的喜优良推荐视频。

算法解析

YouTube的推荐算法基本上分为两层网络：候选池和排名池。第一层网络基本上基于用户行为进行初步筛选，包括观看记录、观看时长远、点赞等。第二层网络则更为精细，考虑的因素更许多，如用户观看记录、视频点击量、新鲜鲜度等。

观看时长远点赞数评论互动分享次数视频质量

趋势琢磨

根据TiVo的打听后来啊看得出来与其他广告的互动也在上升。2022年第四季度，约25.4%的受访者表示，他们在智能手机或平板上与其他广告的互动程度不同。

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策略觉得能

为了搞优良视频的曝光率和推荐机会，制作高大质量的视频内容优化视频标题和说说积极互动，鼓励点赞和评论分享视频到社交新闻平台定期发布内容，保持频道活跃

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