AI機器學習導入YouTube 影片推薦觀看率大增
機器學習技術讓Youtube推薦給使用者的影片觀看率明顯增加。目前YouTube平均每日向使用者推薦2億支影片，涵蓋76種不同語言。在過去三年，使用者在YouTube首頁點擊推薦影片的觀看時間共成長了20倍。此一大幅成長，與YouTube的推薦機制中導入機器學習有關。透過機器學習，Youtube平台加入了不少個人化變項，進而讓神經網路越來越能掌握使用者需要。目前YouTube已有超過70%的使用者觀看時間是來自系統自動推薦的影片。
YouTube大中華與紐澳技術管理負責人葉佳威表示，近年YouTube逐漸將重點指標從觀看次數(Views)轉移到觀看時間(Watchtime)，最重要的原因是該公司希望找出對使用者而言最有價值的訊息，而觀看時間會具體呈現出使用者對影片的關注程度，像是使用者是否有將點擊後的影片從頭到尾看完，完整地吸收影片內容，還是看到一半就已跳出視窗。透過點擊率很難看出使用者對影片是否關注。
除此之外，由於目前YouTube帳號大多是以個人名義進行申請，因此很容易發現個人對YouTube影片的喜好差異。葉佳威指出，雖藉由機器學習可以明確計算出哪個影片最受台灣使用者喜愛，例如點擊次數最高、觀看時間最長，但實際上個別使用者對同一支影片的喜好程度或觀感，卻會有很大的不同。因此，Youtube希望自家的影片推薦機制能進一步應對這種個人差異，也就是讓系統能依個人的喜好而推薦不同的影片。
但要做到個人化推薦，勢必會遇到許多挑戰。舉例來說，目前每分鐘約有超過500小時的影音內容被上傳到YouTube，資料量太過龐大，既有的推薦演算法無法處理如此大量的數據資料。有鑑於此，為提供使用者更好的推薦，YouTube近年運用Google...
2017 年 11 月 07 日
