Vâng… Thuật toán của YouTube lại thay đổi. Những ai đã làm việc trên nền tảng này trong năm năm qua đều nhớ rõ rằng điều này đã xảy ra nhiều hơn một lần.
Đôi khi, những thay đổi được cảm nhận rõ rệt, đặc biệt là khi mọi thứ sụp đổ, như sau khi Shorts ra mắt vào năm 2021. Nhưng chúng hầu như không được chú ý.
Tuy nhiên, hôm nay chúng ta sẽ nói về những thay đổi khá quan trọng đang diễn ra ở hậu cảnh và không dễ nhận thấy ngay lập tức.
Những điểm chính đằng sau những thay đổi này là:
- Các chức năng sao chép video ở nhiều ngôn ngữ khác nhau
- Và việc sử dụng định dạng AI mới trong các thuật toán riêng của YouTube
Một lần nữa, chúng ta, với tư cách là người sáng tạo, phải thích nghi với những điều kiện mới để quảng bá nội dung hiệu quả trên YouTube. Bây giờ, hãy cùng phân tích mọi thứ bạn cần biết.
Nhiều lần trong năm, các nhà quản lý YouTube giao tiếp với thế giới, đưa ra những thông tin rời rạc về hoạt động của nền tảng. Việc trích xuất thông tin thực sự hữu ích từ những bản cập nhật này có thể là một thách thức, vì chúng ta phải tách PR về các tính năng mới khỏi những thông tin thực sự có giá trị.
Nhưng lần này, kênh Creator Insider đã phát hành một cuộc phỏng vấn thực sự thú vị về thuật toán mới của YouTube:.
Tất cả những hiểu biết hữu ích đều đến từ Rene Ritchie và Todd Beaupré, những người đã làm việc với YouTube trong nhiều năm.
Vậy, hãy cùng tìm hiểu xem thuật toán của YouTube sẽ thay đổi như thế nào vào năm 2025.
Hệ thống tìm kiếm nội dung và đề xuất hoạt động như thế nào?
Rene đã hỏi một câu hỏi rất rộng và phức tạp, vì vậy câu trả lời của Todd có phần rời rạc. Nhưng chúng tôi sẽ giúp bạn ghép lại một bức tranh chi tiết hơn với bình luận của chúng tôi.
Đầu tiên, Todd đặt ra một nền tảng quan trọng cho tất cả người sáng tạo: Hệ thống đề xuất của YouTube được thiết kế cho người xem, không phải cho người sáng tạo .
Các blogger thường tự hỏi, “Tại sao YouTube không quảng bá video của tôi?”—nhưng hệ thống không được xây dựng để làm điều đó. Thay vào đó, nó hoạt động theo cách khác.
Mục tiêu chính của YouTube
Mục tiêu chính của nền tảng này là kết nối mỗi người xem với những video mang lại cho họ nhiều niềm vui nhất và phù hợp nhất với sở thích của họ .
Điều này có lợi cho YouTube vì nếu nền tảng này đề xuất đúng video, người xem sẽ ở lại lâu hơn, xem nhiều nội dung hơn và ngược lại, thấy nhiều quảng cáo hơn – nguồn doanh thu thực sự.
Todd không nói chính xác như vậy, nhưng chúng ta có thể dễ dàng thấy được động cơ của YouTube khi nói đến thuật toán, người xem và nội dung của họ.
Đề xuất hoạt động như thế nào?
Giả sử có một người xem thích câu cá. Họ xem và thích các video liên quan đến câu cá cụ thể.
- YouTube nhận thấy mô hình này.
- Phân tích những video hiệu quả nhất từ những người sáng tạo nội dung câu cá.
- Tuyển chọn những video hay nhất được cá nhân hóa cho trang chủ của người xem.
Lưu ý quan trọng: Video hiệu quả và hay nhất không nhất thiết là video có nhiều lượt xem nhất — chúng ta sẽ quay lại vấn đề này sau.
Nếu người sáng tạo đánh giá nội dung của mình chỉ dựa trên CTR (tỷ lệ nhấp chuột) hoặc thời gian xem , điều này sẽ không giúp họ hiểu được liệu video của mình có thực sự hiệu quả hay không.
Todd giải thích rằng dữ liệu mà YouTube cung cấp chỉ là một phần nhỏ trong số những dữ liệu mà nền tảng này thực sự phân tích.
Đối với các đề xuất, YouTube sẽ xem xét sự kết hợp tổng thể giữa số liệu hiệu suất của video cùng sở thích của người xem chứ không chỉ là số liệu thống kê riêng lẻ.
Đó là lý do tại sao trang chủ của mỗi người xem đều độc đáo , phù hợp với hành vi cụ thể của họ.
Nếu chỉ xét về số liệu, chúng ta sẽ theo dõi MrBeast – các số liệu của anh ấy thực tế là không thể đánh bại.
Hiệu ứng “truyền miệng”
Một trong những điểm thú vị nhất mà Todd đưa ra là thuật toán của YouTube hoạt động giống như những lời giới thiệu truyền miệng .
Ông giải thích như thế này:
Khi bạn chọn một bộ phim hoặc chương trình cho buổi tối, bạn thường hỏi bạn bè xem gần đây họ đã xem gì. Những gợi ý của họ ảnh hưởng đến quyết định của bạn.
YouTube cũng làm điều tương tự:
– Nhóm những người xem có cùng sở thích.
– Sau đó, nó sẽ đề xuất các video mà người dùng khác trong nhóm đó đã thích , giống như thể một người bạn đã đích thân gợi ý cho bạn vậy.
Còn những video không có lượt xem thì sao?
Đây là một chủ đề quan trọng khác mà Todd đề cập đến. Mặc dù không đưa ra câu trả lời trực tiếp, nhưng ông khuyên không nên vội vàng loại bỏ các video kém hiệu quả .
Ông cho rằng các video thịnh hành hoặc lan truyền về một chủ đề tương tự có thể đột nhiên thúc đẩy một video cũ hơn , mang lại cho nó một sức sống thứ hai.
Tuy nhiên, điều này vẫn không làm rõ liệu nên xóa và tải lại video không thành công hay chỉ cần chờ video mới xuất hiện trở lại.
Todd đưa ra một ví dụ với nội dung gợi nhớ về nỗi nhớ .
Theo thời gian, mọi người bắt đầu quan tâm đến các sự kiện từ 5, 10 hoặc thậm chí 15 năm trước , làm sống lại những video cũ trong kho lưu trữ của YouTube—đôi khi là những video mà chúng ta không bao giờ mong đợi sẽ xuất hiện trở lại.
Có thể rút ra kết luận gì từ tất cả những điều này?
Chúng tôi tin rằng Todd đúng khi nói rằng bất kỳ video cũ hoặc kém hiệu quả nào cũng có thể thành công bất cứ lúc nào. Nhiều người trong số các bạn có thể đã tận mắt chứng kiến điều này. Tuy nhiên, quyết định về việc nên làm gì với một video như vậy và cách xử lý nó tùy thuộc vào từng người sáng tạo.
Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sang chủ đề tiếp theo.
Mục lục
Các yếu tố như thời gian trong ngày hoặc loại thiết bị có quan trọng không?
Bây giờ chúng ta sẽ đi sâu vào các thông số phân tích ít rõ ràng hơn mà bạn cần cân nhắc.
Hóa ra loại thiết bị và thời gian trong ngày đóng vai trò rất lớn trong việc định hình các đề xuất cho người xem.
Việc này diễn ra thế nào?
Todd giải thích như thế này:
– Vào buổi sáng , khi chuẩn bị đi làm, bạn có thể nghe thấy tin tức phát ở chế độ nền trên điện thoại.
– Vào buổi tối , khi bạn đã ổn định chỗ ở, bạn có thể bật TV và xem một bộ phim tài liệu chuyên sâu về những trận dịch bệnh chết người nhất trong lịch sử.
Điều này có nghĩa là ngay cả những khuyến nghị của riêng bạn với tư cách là người xem cũng có thể thay đổi giữa buổi sáng và buổi tối.
Điều này có ý nghĩa gì đối với người sáng tạo?
Thời điểm khán giả xem video của bạn là điều bạn không thể kiểm soát hoàn toàn, nhưng bạn có thể tự giúp mình bằng cách đăng nội dung khi có nhiều người xem hoạt động trên YouTube hơn.
Tìm cái này ở đâu?
Bạn có thể kiểm tra dữ liệu này trong YouTube Analytics → tab Đối tượng để xác định thời gian hoạt động cao điểm.
Loại thiết bị quan trọng
Việc này thậm chí còn dễ phân tích hơn—chỉ cần mở phần phân tích chi tiết để xem đối tượng của bạn đang sử dụng thiết bị nào.
Tại sao điều này lại quan trọng?
– Nếu hầu hết người xem xem trên điện thoại thông minh , hãy đảm bảo lớp phủ văn bản và phụ đề đủ lớn và dễ đọc trên màn hình nhỏ.
– Nếu xem trên TV hoặc máy tính để bàn , hãy chú ý đến chất lượng video — hình ảnh có độ phân giải thấp hoặc các chi tiết nhỏ sẽ không đẹp trên màn hình lớn.
Việc tối ưu hóa các yếu tố này có thể tạo ra sự khác biệt thực sự trong việc tương tác và giữ chân khách hàng.
Các tác giả thường tìm kiếm một tham số phân tích duy nhất để dựa vào. Làm thế nào bạn có thể thực sự tối ưu hóa nội dung của mình?
Như Todd đã chỉ ra một cách chính xác, tất cả chúng ta đều sẽ thích nếu chỉ cải thiện một tham số, như tỷ lệ giữ chân, sẽ tự động tăng lượt xem của chúng ta trên YouTube. Nhưng không có tham số “duy nhất”. Vấn đề là thuật toán quá thông minh và biết rằng các tham số khác nhau và sự kết hợp của chúng cần được phân tích vào những thời điểm khác nhau. Tầm quan trọng của các tham số này sẽ thay đổi tùy thuộc vào ngữ cảnh.
Ví dụ, trên TV, thời lượng xem sẽ quan trọng hơn, trong khi trên thiết bị di động, phản ứng của khán giả như thích, không thích và bình luận sẽ đóng vai trò lớn hơn.
Hoặc, đối với podcast, thời lượng xem sẽ quan trọng hơn, trong khi đối với video ca nhạc, mức độ tương tác của khán giả sẽ quan trọng hơn.
Và nếu bạn nghĩ theo cách này, rõ ràng là không có một tham số phân tích nào có thể cung cấp cho bạn câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi nên tập trung vào đâu để tối ưu hóa video của bạn.
Đây là một khuyến nghị từ chúng tôi: bạn sẽ lấp đầy những khoảng trống này bằng kinh nghiệm và phân tích đối tượng mục tiêu của mình. Bởi vì chỉ thông qua thực hành và phân tích chi tiết, bạn mới khám phá ra tất cả những điều này.
Nhiều người cho rằng thuật toán có chức năng giữ chân người xem bằng mọi giá, nhưng YouTube không tập trung vào việc tối đa hóa mức độ tương tác.
Vì vậy, hãy gạt mục tiêu giữ chân người xem 100% sang một bên, không ai cần đến nó nữa.
Được rồi, hãy bỏ qua lời mỉa mai thái quá và giải thích xem điều thực sự đang diễn ra ở đây là gì…
Nếu video của bạn được xem từ đầu đến cuối thì điều đó thật tốt, nhưng nếu video về chủ đề tương tự của một nhà sáng tạo khác được xem từ đầu đến cuối VÀ nhận được lượt thích thì điều đó sẽ quan trọng hơn đối với YouTube.
Đây chính là lúc xuất hiện luận điểm cho rằng không phải mọi thời gian người xem dành ra để xem video đều có giá trị như nhau.
Chúng ta lại quay lại một vòng tròn và đi đến kết luận rằng YouTube không phân tích các thông số video riêng biệt mà chỉ phân tích tổng thể, do đó khả năng giữ chân người xem 100% của bạn thực sự có thể vô ích.
Nền tảng này cần hiểu được người xem đã xem và thích những video nào.
Do đó, YouTube đã giới thiệu khái niệm “sự hài lòng của người xem” không chỉ để tính thời gian xem và mức độ giữ chân người xem mà còn để hiểu hành vi của người xem trong khi xem và cảm nhận của họ về thời gian dành cho video.
Điều này được thực hiện thông qua các cuộc khảo sát đôi khi xuất hiện sau khi xem video, cũng như thông qua lượt thích, không thích, nút “Chia sẻ”, xem lại và bỏ qua video.
Dữ liệu này được đưa vào các thuật toán để chúng có thể hiểu được cần đánh giá những gì trong video của người sáng tạo để đưa ra những đề xuất tốt hơn cho người xem.
Thông qua phương pháp thử nghiệm này, đội ngũ YouTube nhận ra rằng nếu họ xem xét nhiều thông số cùng một lúc, người xem sẽ quay lại nền tảng này thường xuyên hơn.
Điều nào quan trọng hơn: xem xét các con số thống kê phân tích hay quan sát cách chúng hoạt động đối với một nhà sáng tạo cụ thể và suy nghĩ về cách cải thiện các giá trị này?
Và đây lại là một câu hỏi rất kỳ lạ về cùng chủ đề: các blogger đang cố gắng tìm ra những tiêu chí cụ thể để họ có thể đánh giá thành công của mình và mức độ tốt của mình so với các blogger khác, nhưng cuối cùng thì các bạn vẫn sẽ không thành công đâu, đồ ngốc ạ.
Theo chính Todd, thành công phụ thuộc vào AI xem video của bạn , tức là YouTube hiển thị video cho ai, phạm vi tiếp cận của video và số lượt xem cuối cùng.
Vậy nên tại thời điểm này chúng ta cần lưu ý: đôi khi người sáng tạo không thể kiểm soát được đối tượng khán giả mà YouTube gửi video của họ tới .
Hơn nữa, Todd nhấn mạnh một lần nữa rằng việc đánh giá khách quan video của bạn và video của đối thủ cạnh tranh sẽ không hiệu quả , vì vậy ngay cả khi bạn đặt thời gian xem của họ và của bạn cạnh nhau thì cũng không khách quan.
Kể cả khi bạn đặt hai video cạnh nhau, bạn vẫn không thể có được câu trả lời rõ ràng.
Và đúng vậy, YouTube cho chúng ta thấy những số liệu này trong phần phân tích, nhưng Todd khuyên chúng ta nên tập trung vào mục tiêu của mình chứ không phải vào các con số.
Nếu bạn muốn có lượt xem để bán sản phẩm và dịch vụ của mình, hãy nghĩ xem điều gì quan trọng hơn với bạn: CTR 20% với 10 lượt xem hay CTR 5% với 100 lượt xem?
Nghĩa là, tỷ lệ chuyển đổi từ xem sang mua hàng sẽ cao hơn ở đâu?
Vấn đề ở đây là: không phải tất cả số liệu phân tích đều khách quan và không phải tất cả đều cần tập trung mạnh mẽ như vậy, vì xét cho cùng thì chỉ có phạm vi tiếp cận và số lượt xem mới quan trọng, còn mọi thứ khác chỉ là chi tiết.
Nhưng ở đây chúng ta có một bình luận: đúng, đây chắc chắn là điều quan trọng nhất, nhưng những đại diện đáng kính của YouTube không cho chúng ta biết số liệu nào có thể giúp giải quyết vấn đề về phạm vi tiếp cận và số lượt xem.
Nói rằng: “Chỉ cần làm video thú vị” là chưa đủ. Rất nhiều người sáng tạo làm mọi thứ đúng nhưng không nhận được ấn tượng từ YouTube, vậy thì sao?
Lời khuyên của Todd ở đây rất mơ hồ: hãy lùi lại một bước và đánh giá các số liệu một cách toàn diện, giống như các thuật toán của nền tảng vẫn làm.
Còn các bản âm thanh đa ngôn ngữ thì sao: thuật toán sẽ hoạt động như thế nào với các video có nhiều ngôn ngữ khác nhau và với nhiều đối tượng mục tiêu khác nhau?
Vâng, cuối cùng chúng ta cũng đến được một trong những chủ đề quan trọng và thú vị nhất!
Và Todd bắt đầu ngay với phần thú vị nhất: cùng với việc ra mắt tính năng tải lên các bản âm thanh bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, họ đã mở rộng khả năng của các hệ thống đề xuất trên nền tảng này.
Điều này được thực hiện để các thuật toán tự động hiểu rằng video có sẵn cho đối tượng khán giả có sở thích nhất định nhưng bằng các ngôn ngữ khác nhau.
Hơn nữa, họ thiết lập phản hồi đặc biệt để đánh giá hiệu quả của từng bản âm thanh riêng biệt, do đó, không xảy ra trường hợp video của bạn được xem tốt bằng bất kỳ ngôn ngữ cụ thể nào nhưng lại không có lượt hiển thị trong cả hai trường hợp.
Sau đây là các khuyến nghị khi làm việc với video đa ngôn ngữ:
- Dịch tiêu đề và mô tả video theo cách thủ công sang nhiều ngôn ngữ khác nhau
Chúng tôi sẽ tự thêm vào: cố gắng tạo hình thu nhỏ của video mà người dùng có thể nhấp vào chủ yếu nhờ hình ảnh, vì không ai có thể dịch văn bản trên hình thu nhỏ giúp bạn.
Và không, tính năng thử nghiệm A/B sẽ không thực sự giúp ích cho bạn ở đây, nó không thông minh đến vậy. Mặc dù trong tương lai, mọi thứ đều có thể.
Theo cách thủ công, bạn có thể dịch tiêu đề và mô tả của video trong phần cài đặt của từng video riêng lẻ trong phần “Phụ đề”. Ở đó, bạn có thể thêm bản dịch bằng ngôn ngữ cần thiết và chỉnh sửa trường “Tiêu đề và mô tả”.
- Dịch càng nhiều video trên kênh của bạn càng tốt
Nếu người xem đã xem một video mà họ thích nhưng lại vào kênh của người sáng tạo và không tìm thấy bất kỳ video nào khác bằng ngôn ngữ của họ thì lượt xem đó gần như không có ý nghĩa gì.
Luận án này của Todd một lần nữa nhấn mạnh phương pháp quảng cáo chính trên YouTube vào năm 2025: bạn cần bán cho người xem không chỉ một trong những video của mình mà là tất cả các video trên kênh. Người xem dành càng nhiều thời gian trên kênh của bạn, thì nền tảng đó sẽ càng thích bạn.
Và lời khuyên thứ ba:
- Tốt hơn là dịch 80% nội dung của bạn sang nhiều ngôn ngữ hơn là dịch 20% video của bạn sang 100 ngôn ngữ.
Tôi nghĩ lời khuyên này chỉ đơn giản là tiếp tục suy nghĩ ở trên và chúng ta cũng có thể cho rằng mặc dù họ đã điều chỉnh các thuật toán cho mục đích này, nhưng chắc chắn vẫn còn một số điểm chưa hoàn thiện.
Ồ vâng, và hãy theo dõi các xu hướng toàn cầu, vì trong mọi trường hợp, thành công của bạn sẽ gắn liền với các chủ đề hiện tại và đang được săn đón.
Lượt xem giảm và tăng: phải làm gì nếu lượt xem bắt đầu giảm?
Dù thế nào đi nữa, câu hỏi này khá đau đầu: mọi nhà sáng tạo đều đã trải qua những lúc lượt xem lên xuống, nhưng không phải ai cũng hiểu được điều gì thực sự đã xảy ra.
Và đặc biệt là phải làm gì về vấn đề này.
Nếu lượt xem của bạn giảm, điều đó không có nghĩa là kênh của bạn đã kết thúc. Nhìn chung, việc giảm và tăng là bình thường đối với bất kỳ kênh nào, mọi người đều trải qua điều đó và dù sao thì cũng không thể giữ được mức cao nhất.
Có những khái niệm như tính thời vụ và sự quan tâm theo chu kỳ của người xem.
Chúng tôi tự nghĩ ra thuật ngữ thứ hai, nhưng đây chính xác là điều Todd đang nói đến.
Tính theo mùa là cách sự quan tâm của người xem đối với nội dung thay đổi tùy thuộc vào thời điểm trong năm, ngày lễ, kỳ nghỉ hoặc thời điểm hầu hết người xem của bạn nghỉ ngơi.
Nhưng sở thích theo chu kỳ của người xem lại liên quan nhiều hơn đến tâm lý con người.
Có lẽ bạn đã nhận thấy rằng lúc đầu, khi bạn thực sự thích một điều gì đó, bạn sẵn sàng dành cả ngày lẫn đêm cho hoạt động yêu thích của mình. Nhưng sau đó, sở thích trở thành thói quen, và cuối cùng bạn từ bỏ sở thích của mình hoàn toàn. Nhưng sớm hay muộn, đối với nhiều người, ngày đó sẽ đến khi chu kỳ này lại bắt đầu.
Tương tự như vậy với các kênh YouTube: chúng ta bị cuốn hút vào nội dung của người sáng tạo, xem liên tục tất cả các video của họ, thấy chán, quên rồi lại quay lại.
Và nếu người sáng tạo và nội dung của họ nổi tiếng nhanh chóng, thì lượng khán giả bị cuốn hút bởi video của họ cũng sẽ bắt đầu chán blogger đó vào cùng thời điểm đó.
Trong trường hợp này, Todd khuyên trước tiên bạn không nên lo lắng về điều đó mà thay vào đó hãy nghĩ về cách bạn có thể khắc phục tình hình, ví dụ như bằng cách thay đổi định dạng hoặc chủ đề bạn trình bày.
Để đánh giá khách quan nguyên nhân gây ra sự suy giảm, hãy xem xét phân tích trong ít nhất 90 ngày hoặc tốt hơn là một năm, sau đó bạn có thể dễ dàng theo dõi tính theo mùa chẳng hạn.
Nếu biểu đồ của bạn có dạng sóng và sự gia tăng trùng với một số sự kiện thường xuyên thì chắc chắn đó là sự cố.
Nếu trong một thời gian dài, bạn có biểu đồ hình ngọn đồi với một đỉnh dốc lên rồi dốc xuống, theo sau là một đường thẳng, thì đã đến lúc bạn phải suy nghĩ về lý do tại sao khán giả của bạn có thể thấy chán.
Một vấn đề khác mà Todd và Rene lưu ý hóa ra không quá rõ ràng nhưng lại rất thú vị: cung và cầu trên thị trường.
Nếu nhu cầu của người xem về một chủ đề nào đó cao nhưng lại có ít video do người sáng tạo cung cấp thì tất cả lượt xem sẽ chỉ dành cho những người may mắn vẫn còn tạo video về chủ đề đó.
Nhưng ngay khi các blogger khác nhận ra mỏ vàng ở đâu và bắt đầu ném bom nội dung về chủ đề này, lượt xem sẽ phân tán trên một số lượng lớn các dịch vụ, và sau đó nhu cầu sẽ giảm hẳn. Về cơ bản, đây là cách các xu hướng hoạt động.
Đây là điều khó theo dõi nhất: bạn sẽ phải liên tục theo dõi những gì đang diễn ra với đối thủ cạnh tranh và nói chung là trong lĩnh vực của bạn. Nhưng nếu bạn phải chọn phân tích nào để dành thời gian cho – phân tích này hay phân tích trong Creator Studio, thì hãy chọn phân tích đối thủ cạnh tranh.
Bởi vì đây là một nghệ thuật – khả năng phát hiện ra một chủ đề có nhu cầu cao ngay từ khi mới xuất hiện và thu hút được hàng triệu lượt xem trước khi những người sáng tạo khác chú ý đến.
Và sau đó cuộc trò chuyện giữa hai chuyên gia chuyển sang một chủ đề hoàn toàn khác:
Tab ‘Đăng ký’ là cách duy nhất để đánh giá khách quan phản ứng của khán giả đối với nội dung của bạn mà không cần sự can thiệp của thuật toán.
Trong tab “Đăng ký”, không có hệ thống đề xuất nào và video chỉ được sắp xếp theo thứ tự xuất hiện trên nền tảng. Do đó, lượt xem đến với bạn từ tab này sẽ cho bạn biết nhiều hơn về đối tượng của mình so với bất kỳ dữ liệu nào từ trang chủ.
Ngoài ra, tab này là khu vực duy nhất mà người sáng tạo có thể kiểm soát 100%.
Todd khuyên chúng ta nên so sánh CTR của các video khác nhau từ tab “Đăng ký” và sau đó so sánh số liệu một cách khách quan. Nếu CTR giảm ở đâu đó, bạn có thể nghĩ: đó là về hình thu nhỏ, tiêu đề, phần giới thiệu hay chủ đề video?
Loại phân tích này giúp hiểu được liệu bạn có đang tạo ra nội dung chất lượng mà người xem thích hay không, điều này quan trọng hơn về lâu dài vì nó giúp giữ chân người xem trên kênh của bạn, hay bạn chỉ đang bị thúc đẩy bởi các thuật toán.
Và tất cả những điều này nghe có vẻ tuyệt vời, hợp lý và tuyệt vời, ngoại trừ việc YouTube không có tham số trong phân tích như “lượt xem từ tab ‘Đăng ký'”.
Khi phân tích các nguồn lưu lượng truy cập, chúng ta có một mục có tên là “Thông báo”, có thể trông hơi giống tab này, nhưng chúng vẫn không phải là cùng một thứ.
Và trong tab “Đối tượng”, có một mục “thời gian xem của người đăng ký”, điều này không có nghĩa là người đăng ký của bạn đã xem video từ tab “Đăng ký”. Nó chỉ đơn giản cho biết họ đã đăng ký kênh.
Và điều cuối cùng mà bạn có thể cân nhắc là lượng người xem quay lại, nhưng điều này không đồng nghĩa với “người đăng ký” hoặc “lượt xem từ tab ‘Đăng ký'”. Đây chỉ là những người xem đã truy cập kênh của bạn trong khoảng thời gian đã chọn và truy cập lại.
Vậy nên ý tưởng này tất nhiên là tuyệt vời, nhưng thực tế thì nó không tồn tại.
Cuối cùng, Rene đưa ra một quan điểm hiển nhiên nhưng đúng đắn: một số chủ đề chỉ thu hút một lượng đối tượng hẹp, trong khi một số khác lại thu hút lượng đối tượng rộng hơn và điều này ảnh hưởng đến phạm vi tiếp cận.
YouTube đang kết hợp nhiều Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hơn vào các thuật toán của mình
Bây giờ chúng ta đã đến một chủ đề phức tạp nhưng quan trọng có thể thay đổi đáng kể cách thức hoạt động của hệ thống đề xuất.
Nhưng trước tiên, chúng ta hãy tìm hiểu những khái niệm cơ bản.
Có các Mô hình ngôn ngữ nhỏ và lớn được sử dụng cho công việc Trí tuệ nhân tạo—viết tắt là SLM và LLM.
Mô hình ngôn ngữ là thuật toán phần mềm phân tích và tạo văn bản dựa trên tài liệu đã nghiên cứu. Vì vậy, để AI đưa ra câu trả lời cho bạn, nó cần phải học và phân tích một số lượng lớn các tham số.
Theo đó, Mô hình ngôn ngữ nhỏ hoạt động với ít tham số hơn, còn Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động với nhiều tham số hơn.
Và nếu máy Nhỏ xử lý ít tham số hơn đáng kể thì máy Lớn có khả năng xử lý lượng vật liệu gần như vô hạn và đào sâu hơn vào bản chất.
Để làm rõ hơn, Todd cho chúng ta biết rằng nếu bạn đã làm việc với Gemini, Chat GPT và các chatbot tương tự, thì bạn đã quen thuộc với Mô hình ngôn ngữ lớn.
Hiện nay, Mô hình ngôn ngữ lớn đang được triển khai rộng rãi trong hệ thống đề xuất của YouTube để giúp người xem đưa ra lựa chọn phù hợp hơn.
Hoạt động như sau: LLM không chỉ phân tích chủ đề video mà còn phân tích toàn bộ nội dung, định dạng, bối cảnh và thậm chí cả tâm trạng của video đó.
Ví dụ: hãy tưởng tượng một người xem quan tâm đến ô tô hoặc cụ thể hơn là đánh giá ô tô.
Nếu Mô hình ngôn ngữ nhỏ có thể đề xuất video từ tất cả các blogger viết bài đánh giá xe hơi thì Mô hình ngôn ngữ lớn có thể phát hiện ra rằng người xem cụ thể này không thích các bài đánh giá nghiêm túc mà chỉ thích các bài đánh giá hài hước.
Do đó, trong phần đề xuất dành cho họ, nó sẽ chỉ hiển thị những loại blogger này chứ không phải tất cả người đánh giá.
Đối với cả người xem và người sáng tạo nội dung, đây là tin tuyệt vời vì những người quản lý YouTube hứa với chúng ta rằng nội dung và đối tượng mục tiêu sẽ có thể tìm thấy nhau nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, cả Todd và Rene đều không đưa ra bất kỳ khuyến nghị nào về cách những người sáng tạo nên làm việc tốt hơn với kênh của họ ngay lúc này, khi những thay đổi thuật toán mang tính toàn cầu này và các khả năng AI mới đang được triển khai.
Từ toàn bộ cuộc đối thoại của họ, chúng ta có thể rút ra những kết luận sau:
- Hệ thống đề xuất có tác dụng với người xem chứ không phải với người sáng tạo, vì vậy chúng tôi, với tư cách là người viết blog, cần nghiên cứu đối tượng mục tiêu của mình chứ không phải cách thức hoạt động của thuật toán
- Thuật toán hiển thị những video hiệu quả nhất, không phải những video có nhiều lượt xem nhất
- Hệ thống đề xuất hoạt động theo nguyên tắc “truyền miệng”: người xem có cùng sở thích sẽ được đề xuất nội dung tương tự
- Phân tích các thông số riêng lẻ sẽ không giúp chúng tôi hiểu video nào thành công nhất, chúng tôi cần xem xét phân tích một cách toàn diện
- Phân tích và đánh giá nội dung của riêng bạn tùy thuộc vào mục tiêu của bạn
- Chúng ta không thể tác động 100% đến đối tượng khán giả mà YouTube sẽ hiển thị video của chúng ta
- Các thuật toán mới sẽ phân tích việc sử dụng các bản âm thanh ở các ngôn ngữ khác nhau và đưa ra các khuyến nghị có tính đến điều này
- Sự lên xuống của quan điểm là một quá trình tự nhiên và chúng ta cần phân tích lý do tại sao điều này xảy ra để tác động đến tình hình
- Việc triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp hệ thống đề xuất nội dung chính xác hơn, nhưng cách người sáng tạo nên hành động trong trường hợp này vẫn chưa rõ ràng
Đây là một cuộc phỏng vấn khá thú vị và mơ hồ. Không phải tất cả các điểm của nó đều có thể áp dụng vào thực tế ngay bây giờ. Nhưng khi biết được hướng đi mà YouTube đang đặt ra cho năm 2025, về lâu dài, chúng ta sẽ dễ dàng hơn nhiều trong việc phát hiện các thay đổi thuật toán và thích ứng với những thay đổi này khi có thể.
