Подробный РАЗБОР АЛГОРИТМОВ ЮТУБА. Как РАСКРУТИТЬСЯ в 2025

Алгоритмы Ютуба – штука нестабильная, поэтому каждому блогеру необходимо следить за всеми изменениями на платформе: от введения новых функций до трендов. Анализируем в этом ролике все метаморфозы в рекомендательных системах.

Вступайте в наш Закрытый клуб видеоблогеров и узнавайте все самое актуальное и интересное про создание и продвижение контента: https://t.me/tribute/app?startapp=secb

В этом ролике мы разберем:
► Как устроены алгоритмы платформы, и почему рекомендательные системы не работают для блогеров
► Почему авторы не могут контролировать продвижение своих видео
► Что делать, если ролик не набирает просмотры
► Почему высокое удержание больше не помогает продвигаться
► Как повлияет на авторов перевод видео на другие языки
► Почему спад просмотров – это не конец
► Что такое Большая языкова модель, и как она изменит работу алгоритмов

Тайминг:
00:00 Разбираемся с алгоритмами Ютуба
01:41 Как работает система поиска и рекомендаций контента?
06:45 Насколько важны такие факторы, как время суток или тип устройства?
08:17 Как оптимизировать свой контент?
10:16 Не все время зрителя, проведенное за просмотром видео, одинаково ценно
12:49 Что важнее: аналитика или улучшение контента
15:22 Как будут работать алгоритмы с видео на разных языках и с разной ЦА
18:19 Спады и подъемы просмотров
22:09 Анализ контента через вкладку «Подписки»
24:32 Ютуб внедряет в алгоритмы больше Больших Языковых Моделей (LLM)

Оригинальное интервью с канала Creator Insider: https:// youtu.be/dhYIb72L1hU
Разбор алгоритмов Ютуба в 2024 году: https:// youtu.be/gDYBcDitiDQ&t=78s
Тренды Ютуба в 2025 году: https:// youtu.be/LjX30I_sv64&t=6s

На Prodvigate вы можете найти:
? обучающие ролики по всем вопросам о YouTube и продвижении
? все про обновления на YouTube, новости платформы, тренды и популярные методы продвижения канала и контента
? базовый курс по созданию, развитию и продвижению YouTube-канала
Продвигайте ваш канал быстро и качественно вместе с нами — https://bit.ly/4hV3Cid
ПРОМОКОД 20% НА ПРОДВИЖЕНИЕ У НАС — STARTYT

? Подписывайтесь на наш канал, следите за новыми полезными роликами, пишите комментарии и приятного просмотра!

Мы в ВК – https://vk.com/prodvigate
Мы в Telegram – https://t.me/prodvigate
Мы в Яндекс.Дзен – https://clck.ru/U7e5n
Мы на Rutube – https://clck.ru/dWGcD

#алгоритмы ​#рекомендацииютуб #раскруткаканала #youtube​​​​ #ютуб​​​​ #продвигейт​​​​​​​ #prodvigate​​​​​​​ #продвижение #продвижениенаютуб #продвижениенаyoutube #оптимизация​​​​

=================== текст видео ====================

Да-да, алгоритмы юту снова меняются. Те, кто работают на платформе последние лет пять, отлично помнят, что это уже случалось, и не раз. Иногда изменения ощущаются сильно, особенно если всё поломалось, как это было, например, после появления шорс в 2021 году, а иногда они проходят совсем незаметно. Однако сегодня речь про весьма глобальные изменения, которые происходят на фоне и не так уж и заметны. Основными виновниками изменений стали функции дублирования роликов на разные языки и использование нового формата искусственного интеллекта внутри самих алгоритмов. Юту в очередной раз нам, авторам, предстоит подстраиваться под новые условия для эффективного продвижения контента.

На ютуберов несколько раз в год менеджеры юту выходят на связь с миром и вываливают нам какую-то разрозненную информацию о работе платформы, из которой ещё нужно постараться выудить что-то полезное, отделив пиар каких-то новых функций от реально полезной информации. Но в этот раз на канале Creator insider вышло действительно интересное интервью о новых алгоритмах юту, где было минимальное количество воды и пиара. Всю полезную информацию озвучивают в интервью двое наших старых знакомых – Рене и Тот Буп, которые уже много лет работают с Ютубом и на YouTube. Год назад я уже разбирала у нас на канале их предыдущий разговор об алгоритмах. Если интересно, ссылочку на видео оставлю вам в описании. Настало время оценить, что же новенького нам рассказали об алгоритмах в этот раз: как работает система поиска и рекомендаций контента.

Рене задал очень общий и большой вопрос, поэтому Тот отвечает на него довольно долго, но я помогу составить более детальную картину своими комментариями. Сначала наш друг Тот выдаёт полезную для всех авторов базу: все рекомендации системы туба настроены для зрителей, а не для авторов. Блогеры часто задаются вопросом: “А почему же YouTube не продвигает мои видео?” Однако система и не планирует этого делать, так как устроена она иначе. Главная задача юба – подобрать такие видео под каждого отдельного зрителя, которые доставят ему больше всего удовольствия и лучше всего попадут в его интересы. Это выгодно платформе, так как в случае, если она рекомендует правильные видео, появляется больше шансов, что зритель задержится на юбе подольше, посмотрит больше роликов, а вместе с тем и рекламы, на которой собственно и зарабатываются деньги. (Это тот, конечно, вслух не произнёс, но мы и без него догадываемся о мотивах, которыми они руководствуются при работе с алгоритмами и зрителями и контентом).

Условно существует зритель, который любит рыбалку и он просматривает и ставит лайки на определённые ролики. YouTube смотрит на это, потом анализирует самые эффективные видео авторов по теме рыбалки и в конце концов предлагает зрителю подборку лучших на главной странице. Только обратите внимание: самое эффективное и лучшее видео – это не то же самое, что видео с наибольшим количеством просмотров. Об этом мы позже тоже поговорим. Если блогер смотрит на аналитику своего контента исключительно по отдельным показателям, например оценивает CTR или время просмотра, то это никак не поможет понять, эффективно видео или нет. Как говорит нам тот: “Вти даны это просто то, что YouTube способен нам показать, но по факту для составления рекомендаций для зрителя он анализирует совокупность всех параметров ролика, а не каждый отдельно”. А потом приплюсуйте к этому ещё и интересы зрителей. Вот так и получается, что на главной странице у каждого зрителя будет своя, плюс-минус уникальная подборка, которая основывается никак ни на одном показателе. Тогда бы мы все смотрели только Мистера Биста – его показатели вряд ли кто-то способен переплюнуть.

О’кей, мы поняли, что в конечном итоге всё решают интересы зрителей. Но дальше тот говорит одну очень занимательную вещь: “Алгоритмы туба работают по принципу сарафанного радио, а что касается системы рекомендаций, то иногда мы описываем её как автоматизацию сарафанного радио”. Поясняет он это так: “Когда вы хотите выбрать фильм или сериал на вечер, то часто спрашиваете у друзей, что интересного они смотрели в последнее время, чтобы опереться на их выбор”. Также и с алгоритмами YouTube: сбивает зрителей с похожими интересами в группы, а потом рекомендует им похожий контент, будто бы вот эти видео в подборке порекомендовал тебе друг.

Такое заявление описании работы алгоритмов навело меня на мысль: если YouTube учитывает при анализе роликов сигналы эффективности и смотрит на их сочетание между собой, не будут ли больше баллов получать те видео, которыми поделились наибольшее количество зрителей? Это всего лишь моё предположение, которое я сделала после заявлений о “сарафанном радио” и рекомендациях друзей. Но точно не истина в последней инстанции. Хотя как по мне, это весьма логично.

Следующий важный момент, который меня зацепил в словах Тода – это вопрос о том, что делать с роликами, которые не набирают просмотры. И хотя он не даёт прямого ответа, тот говорит, что не стоит ставить на них крест, потому что завирушка может ходить несколькими волнами. Так что возможно прямо сейчас есть видео, которое достигает определённой аудитории, но затем примерно через полгода появляется что-то ещё, связанное с этим, что снова делает это видео актуальным. К счастью, “ты знаешь, что наша система позволяет рекомендовать это ещё раз, если это актуально, и возможно для другой аудитории, чем та, которой понравилась в первый раз”.

Такие фразы не помогают нам понять, стоит ли удалять и потом перезаливать неудавшееся видео или всё-таки имеет смысл подождать до какого-то мистического момента, когда ваша тема снова станет популярна. Однако тот приводит пример с темой ностальгии, когда люди начинают интересоваться тем, что было 5-10 или 15 лет назад, и тем самым достают из недр юту такие древности, что нам даже и не снилось. А ностальгия между прочим тренд 2025 года, о чём я говорила в отдельном видео, ссылочку на которую вы найдёте в описании.

Какие выводы делать из всего этого? Я считаю, что тот прав в том, что любое старое или неудавшееся видео вполне себе может взлететь в любой момент. Я думаю, многие из вас такое наблюдали и сами. Однако решение, что с ними делать и как поступать, принимает каждый автор самостоятельно.

Переходим к следующей теме: насколько важны такие факторы как время суток или тип устройства. Открываем тему неочевидных параметров аналитики, которые нам с вами необходимо учитывать, и оказывается, что тип устройства и время суток играют огромную роль в построении рекомендаций для зрителей. Тот объясняет нам это следующим образом: “Утром, когда вы собираетесь на работу, вы можете смотреть фоном на телефоне новости, а вот вечером вы уже добираетесь до телевизора и расчехляете на нём какую-нибудь крутую документалку от GEO.” Это значит, что даже ваши собственные рекомендации как зрителя утром и вечером могут отличаться. Но вернёмся к тому, что касается авторов. Время, которое зритель смотрит именно ваш ролик – это параметр, который вы не можете контролировать на 100%, но можете помочь себе, выпуская новые видео в то время, когда аудитория в большем количестве присутствует на ютубе. В во вкладке “Аудитория”.

А вот с устройствами дело обстоит проще. Открываем подробную аналитику и смотрим, с каких гаджетов зрители глядят ваши ролики. От себя добавлю, что это и правда важно, так как если, например, преобладают смартфоны, то вам следует позаботиться о том, чтобы все титры внутри видео были крупными и читаемыми с маленьких экранов. А вот если вас смотрят с ТВ или ПК, то это значит, что важнее качество, так как три пикселя на большом экране вряд ли будут смотреться хорошо.

Авторы часто ищут какой-то один параметр аналитики, на который нужно опираться. Как на самом деле оптимизировать свой контент? Как правильно подмечает тот: “Нам всем бы очень хотелось, чтобы достаточно было повысить какой-то один параметр, например удержание, и YouTube сразу накидывал бы за это показов, но никакого одного параметра не существует.”

Проблема в том, что алгоритм слишком умный и знает, что в разные моменты анализировать нужно разные параметры и их сочетание между собой варьируется. Эта важность будет в зависимости от контекста. Например, для просмотра на ТВ важнее будет время просмотра, в то время как с мобильных устройств большую роль будут играть реакции от аудитории – лайки, дизлайки, комментарии. Или, например, время просмотра будет играть большую роль для такого формата контента как подкасты, в то время как для музыкального видео важнее отклик аудитории.

И если вот так рассуждать, то становится понятно, что никакой конкретный параметр аналитики не даст вам чёткого ответа на вопрос: “А куда же смотреть, чтобы оптимизировать видео?” Здесь сейчас будет рекомендация от меня. Все эти бреши вы закроете с опытом и анализом вашей целевой аудитории, потому что только на практике и с помощью кропотливого анализа вы все эти вещи и узнаете. Если вам сложно самостоятельно разобраться в этом или вы вообще понятия не имеете с чего начать, то приглашаю вас в наш закрытый клуб видеоблогеров. Здесь я смогу лично ответить на все ваши вопросы и помочь конкретно с вашей проблемой, а помимо прочего в клубе я публикую ежевсячную инсайдерскую информацию, помогаю разобраться с оформлением, аналитикой и прочими нюансами и даже с тем, где и как сейчас автором зарабатывать. Присоединяйтесь к нашему сообществу по ссылочке в описании.

А мы не будем задерживаться и приступим к следующему вопросу. Многие думают, что алгоритм – это про то, что необходимо удержать зрителя любой ценой. Но YouTube не зациклен на максимальном вовлечении. Чего скажете? Я также сказала, когда первый раз услышала этот тезис, но давайте послушаем, что нам на это отвечает прекрасный Тот: “Да, мы уже несколько лет знаем, что не всё время, проведённое с видео, одинаково ценно для наших зрителей.”

Вот так, друзья, отложите в сторону ваше стопроцентное удержание на видео – оно больше никому не нужно. Ладно, я как всегда мерзко себя веду. Давайте лучше поясню: если ваш ролик посмотрели от начала до конца, это хорошо, но если ролик по схожей теме у другого посмотрели от начала до конца и ещё и лайк поставили, то это будет важнее для туба. Отсюда и образовался тезис, что не всё время зрителя, проведённое за просмотром видео, одинаково ценно. Мы снова прошли круг и пришли к тому, что YouTube не анализирует параметры видео по отдельности, только в совокупности.

Так что ваше стопроцентное удержание и правда может вам не пригодиться. Платформе важно понять, какие видео зритель посмотрел и ему это понравилось. По всему YouTube ввёл понятие “удовлетворённость зрителей” как раз для того, чтобы не просто засчитать время просмотра и удержания, но и понять поведение зрителей во время этого самого просмотра и то, как они зрители относятся ко времени, потраченному на ролик. Это делается с помощью опросов, которые иногда появляются после просмотра видео, а также и с помощью лайков, дизлайков, кнопки “поделиться”, пересмотра и промотав видео. Эти данные скармливают алгоритмам, чтобы они понимали, как оценивать видео авторов, чтобы составлять лучшие рекомендации для зрителей. Таким вот методом проб и ошибок ютубов поняли, что если учитывать сразу много параметров, то зрители чаще возвращаются на платформу.

А дальше прозвучало очень милая и смешная фраза от Тода: “Мы не хотим, чтобы вы тратили на нас много времени. Сегодня дело не в этом. Мы хотим выстроить отношения с нашей аудиторией так же, как создатели контента хотят выстроить отношения со своими, чтобы зрители возвращались к нам, потому что мы предоставляем им много полезного контента.” В долгосрочной перспективе YouTube, конечно, хочет, чтобы зрители возвращались, но это вовсе не ради дружеских отношений. Будем честны, вопрос ведь в волшебных цифрах доходов платформы.

Что важнее: смотреть на цифры показателе аналитики или на то, как они работают для конкретного автора и думать о том, как улучшить эти значения? Снова очень странный вопрос и снова на ту же тему. Блогеры пытаются найти конкретные критерии, по которым можно оценить свои успехи и насколько они хороши в сравнении с другими блогерами, но в итоге всё равно у вас ничего не получится, дурачки. По словам самого Тода, успех зависит от того, кто посмотрит ваше видео, то есть от того, кому YouTube покажет ролик, какие охваты у него и сколько в итоге просмотров. И меня просто умилило, что сам менеджер туба говорит, что к сожалению, это зависит от того, кто смотрит ваши видео. К сожалению, реальность такова, что показатели зависят от того, кто увидел видео и насколько широко оно распространилось. Это действительно так, как я предполагаю.

В этом сожалении заключается некое признание того, что алгоритмы не всегда попадают куда надо. Так что на этом моменте мы себе ставим помето: иногда авторы не властны над тем, какой аудитории YouTube отправит их видео. Дальше Тот ещё раз подчёркивает тот факт, что оценить свой ролик и ролик конкурента объективно не получится. Поэтому даже если вы поставите рядом его и ваше время просмотра, это не будет объективно. Да, даже если вы поставите два ваших видео рядом, всё равно это не даст вам какого-то чёткого ответа. И да, YouTube показывает нам в аналитике эти метрики, но тот советует нам сосредоточиться на наших целях, а не на цифрах показателей.

Если вы хотите получать просмотры, чтобы продавать свои товары и услуги, то подумайте, что для вас важнее: CTR 20% и при этом 10 просмотров или CTR 5% и 100 просмотров? То есть где конверсия просмотров в покупку будет выше. Мораль этой части видео следующая: не все показатели аналитики объективные, не на всех нужно так акцентировать своё внимание, потому что в конечном итоге важны только охваты и количество просмотров, а всё остальное – это мелочи. Но тут у меня комментарий: да, это конечно и правда важнее всего, но только вот уважаемые представители юту не говорят о том, какие показатели могут помочь решить проблему с охватом и количеством просмотров. Сказать просто “делайте интересные видео” – маловато. Огромное количество авторов делают всё как надо, но не получают от юту показов. Что тогда совет от Тода здесь очень расплывчатый: “Сделайте шаг назад и оцените показатели комплексно, как это делают алгоритмы самой платформы.”

Спасибо, дура, что по поводу многоязычных аудиодорожек? Как будут работать алгоритмы с видео на разных языках и с разной ЦА? Ну, наконец-то мы добрались до одной из самых важных и волнующих тем. Тот начинает сразу с самого интересного: “Вместе с запуском функции загрузки аудиодорожек на разных языках они расширили возможности систем рекомендаций на платформе. Когда мы впервые разрешили авторам загружать разные аудиодорожки, или дубли как их ещё называют, нам нужно было добавить в нашу систему новые возможности, чтобы они знали, что это видео доступно на нескольких языках. Это было первое, что мы сделали, чтобы расширить охват аудитории, а затем мы настроили обратную связь, чтобы узнавать о разных сигналах для каждой дорожки. Делается это для того, чтобы алгоритмы автоматически понимали, что ролик доступен аудитории с такими-то интересами, но на разных языках.”

Более того, они настроили специальную обратную связь для оценки эффективности каждой аудиодорожки по отдельности, чтобы не получилось так, что на русском языке ваши видео смотрели хорошо, на английском не очень, а показы отрубили, или и в том и в другом случае рекомендации.

По работе с мультиязычными роликами такие рекомендации: делайте перевод названия, описания к видео вручную на разных языках. От себя я ещё добавлю, что старайтесь делать обложки к видео такими, чтобы они были кликабельными в основном за счёт визуала, так как текст на обложке вам никто не переведёт, и нет функции тестирования, вам здесь особо не поможет, она не настолько умна, хотя в будущем всё может быть.

Вручную вы можете перевести название, описания к видео в настройках каждого отдельного ролика в пункте “субтитры”, там вы добавляете перевод на нужный язык и редактируете пункт “название, описание”.

Второй совет: переводите как можно больше видео на канале. И если зритель посмотрел ролик, который ему понравился, но он пришёл на канал автора и больше не нашёл для себя ни одного ролика на своём языке, то и смысла в этом одиночном просмотре практически нет. Этот тезис Тода ещё раз подчёркивает главный способ продвижения на ютубе – зрителю просмотр ни одного своего ролика о всех видео на канале. Чем больше зритель проводит времени на вашем канале за просмотром ваших видео, тем больше вы будете нравиться самой платформе. Так что не ленитесь и переводите как можно больше роликов на своём канале.

И третий совет: лучше переведите 80 % контента на нескольких языках, чем 20% роликов на 100 языках. Я думаю, что этот совет просто продолжает мысль выше, а также могу предположить, что хоть они алгоритмы и поменяли по этому делу, но какие-то несовершенства точно остаются. Ах да! А ещё следите за мировыми трендами, потому что в любом случае ваш успех будет завязан на актуальных и востребованных темах.

Спады и подъёмы просмотров: что делать, если количество просмотров начало снижаться? Не спрашивайте, как мы так резко на эту тему перескочили. Это всё Рене. Тот так или иначе вопрос весьма болезненный. Каждый автор переживал подъёмы и спады просмотров, но не каждый понял, а что это вообще было, а уж тем более что с этим делать. Во-первых, мы получаем просто феноменальную шутку от Тода о том, почему же никто не жалуется, когда просмотры аномально растут, только когда они аномально падают.

Это проседание вовсе не значит, что вашему каналу конец. В целом спады и подъёмы – это нормально для любого канала, все их переживают. А держать планку на самой высокой отметке всё равно невозможно. Есть такие понятия как сезонность и цикличность зрительского интереса. Второй термин я придумала сама, но именно об этом и говорит нам тот. Сезонность – это то, как меняется интерес зрителей к контенту в зависимости от времени года, праздников, каникул, времени отпусков у большинства ваших зрителей, у кого-то и вовсе жизнь канала меняется от дачного сезона. А вот цикличность зрительского интереса – это уже больше про психологическую составляющую человека. Вы наверняка замечали за собой, что сначала, когда вы чем-то сильно увлекаетесь, вы готовы день и ночь проводить за любимым делом, но потом интерес превращается в рутину, а в конце концов вы вовсе забрасываете своё увлечение. Но рано или поздно у многих наступает тот момент, когда этот цикл начинается снова. Также и с каналами на ютубе: на контент автора смотрим, запоминаем все его видео, устаём, забываем, а потом возвращаемся снова.

Если автор его контент выстрелил быстро, то аудитория, которая увлеклась его роликами, начнёт уставать от блогера примерно в одно и то же время. В таком случае тот советует для начала не переживать об этом и лучше подумать о том, как можно ситуацию исправить, например сменив формат или темы, которые вы разбираетесь. Объективно что же стало причиной спада – смотрите аналитику минимум за 90 дней, а лучше за год. Тогда вы легко сможете отследить, например, сезонность. Если ваши графики волнообразные, подъёмы совпадают с какими-то регулярными событиями, то это точно она. Если у вас за долгий период был график горка с одним подъёмом наверх и резким спуском вниз после которого наступила в общем-то ровная линия, пора подумать над тем, почему вы могли наскучить зрителю.

Ещё одна проблема, которую отметил Тот, оказалась не такой очевидной, но очень интересной: спрос и предложение на рынке. Если спрос на какую-то тему у зрителей большой, а предложений в формате видео от авторов мало, то все просмотры будут уходить только счастливчикам, которые всё-таки сделали ролики по теме, но как только другие блогеры просекут, где золотая жила, и начнут бомбить контентом по этой теме, то просмотры рассеются по большому количеству предложений, а потом и вовсе спрос зачахнет. Нет, по сути так и работают тренды. Отследить это сложнее всего. Вам придётся постоянно посматривать за тем, что происходит у конкурентов и в целом в вашей нише. Но если уж выбирать на какую аналитику потратить своё время – на эту или на ту, что в творческой студии, то выбирайте анализ конкурентов, потому что это ещё то искусство суметь разглядеть какую-то востребованную тему заранее и отхватить все миллионные просмотры до того, как это заметят остальные авторы.

А дальше разговор двух специалистов поворачивает в какую-то совершенно другую тему – вкладка подписки, единственный способ оценить объективно, то как на ваш контент реагирует аудитория без участия алгоритмов. И я должна признать, что это очень интересная мысль. В вкладке подписки нет рекомендательных систем, ролики располагаются просто в порядке их появления на платформе, то есть по хронологии. Поэтому те просмотры, которые приходят к вам из этой вкладки, действительно расскажут вам об аудитории больше, чем любые данные с главной страницы. Кроме того, данная вкладка – это единственная область, которую авторы могут на 100% контролировать. Дальше тот советует нам сравнивать: у каких видео из вкладки подписки какой CTR, и вот тогда уже как-то объективно на всё это смотреть. Если где-то CTR просел, то можно подумать, там дело в обложке, в названии, во вступлении или в теме видео. Подобный анализ поможет понять, делаете ли вы качественный контент, который нравится зрителям. Что важнее в долгосрочной перспективе, так как помогает удерживать зрителей на канале или вас просто завирушил трафик.

У нас есть пункт уведомлений, который хоть как-то может быть похож на вкладку подписки, но это всё ещё не она. А во вкладке аудитории есть пункт “время просмотра подписчиками”, который при этом не означает, что ваш подписчик посмотрел это из вкладки подписки. Это просто говорит о том, что он подписан на канал. И последнее, на что можно было бы подумать – это постоянные зрители. Но это снова неравно понятию “подписчики” или просмотры из вкладки подписки. Это зрители, которые были на вашем канале за выбранный период и посетили его ещё раз. Так что мысль конечно прекрасная, да только вот в реальности этого не существует.

В конце Рене говорит очевидную, но правильную мысль: некоторые темы интересны узкой аудитории, а некоторые более широкой, и это влияет на охваты, и на этом заканчивается данная часть интервью. Во всём этом меня смутила только тема анализа просмотра из вкладки подписки. Так что если я вдруг не права, и данный источник трафика существует, то поправьте меня в комментариях, я буду рада ошибиться, ведь сама идея и правда хороша. А мы переходим к следующей части интервью.

YouTube внедряет в алгоритмы больше больших языковых моделей LLM. Вот мы подошли к сложной, но важной теме, которая может сильно поменять работу рекомендательных систем. Но сначала разберёмся с основными понятиями. Существуют большие и малые языковые модели, которые используются для работы искусственного интеллекта. Сокращённо БМ и МЯМ. На русском звучит слишком уж мило, будем использовать оригинальные названия: Small Language Models или SLM и Large Language Model или LLM. С названиями разобрались, теперь к сути. Языковая модель – это программные алгоритмы, которые анализируют и генерируют текст на основе изученного материала. То есть для того, чтобы ИИ выдавал вам какие-то ответы, ему необходимо учиться и анализировать огромное количество параметров. Соответственно малая языковая модель работает с меньшим количеством параметров, а большая – с большим. И если у малой объёмы обрабатываемых параметров сильно меньше, то большая способна работать с каким-то просто бесконечным количеством материалов и копать в суть сильно глубже.

Чтобы было понятнее, тот говорит нам, что если вы работали с GEM, ChatGPT или подобными чат-ботами, то вы уже знакомы с большой языковой моделью. Теперь большие языковые модели повсеместно внедряются в системы рекомендаций туба, чтобы выбор для зрителей была ещё более релевантной. Работает это следующим образом: LM анализирует не просто тему видео, но и всё его содержание и форматы и контексты, даже настроения. Например, представим себе зрителя, который интересуется темой автомобилей, а точнее обзорами на них. Если малая языковая модель могла выдавать в рекомендациях ролики всех блогеров, которые делают обзоры на авто, то большая языковая модель способна уловить, что данному конкретному зрителю не нравятся какие-то серьёзные обзоры, а только юмористические. Поэтому в рекомендациях для него она будет показывать только такого рода блогеров, а не всех подряд обзорщиков.

И для зрителей, и для авторов контента – это отличные новости, так как они обещают нам, что контент и его целевая аудитория смогут быстрее и проще находить друг друга. Однако ни тот, ни Рене не дали никаких рекомендаций по тому, как же авторам лучше работать со своими каналами сейчас, когда происходят эти весьма глобальные изменения алгоритмов и внедрение в них новых возможностей ИИ.

Из всего их диалога я бы сделала следующие выводы:
– Рекомендательные системы работают для зрителей, а не для авторов. Поэтому нам, блогерам, необходимо изучать свою целевую аудиторию, а не то, как устроены алгоритмы.
– Алгоритмы показывают самые эффективные видео, а не те, которые набрали больше всего просмотров.
– Рекомендательные системы работают по принципу сарафанного радио: зрителям со схожими интересами будет рекомендоваться похожий контент.
– Анализ отдельных параметров не поможет нам понять, какие видео самые удачные. Смотреть на аналитику нужно комплексно.
– Анализируйте и оценивайте собственный контент в зависимости от ваших целей.
– Мы не можем на 100% влиять на то, какую аудиторию YouTube будет показывать наши видео.
– Новые алгоритмы будут анализировать использование аудиодорожек на разных языках и выстраивать рекомендации с учётом этого.
– Спады и подъёмы просмотров – это естественный процесс, и нам необходимо анализировать, почему так происходит, чтобы влиять на ситуацию.
– Внедрение больших языковых моделей будет делать работу систем рекомендации контента более точной, но как в этом случае действовать авторам пока неясно.

Такое вот любопытное и неоднозначное интервью. А если вам нравится некоторая неоднозначность, то я рекомендую посмотреть наше видео о том, куда же податься в 2025 году. Если вы работали с ИИ, например, с ChatGPT…