00:56 演算法是什麼？
02:07 演算法的目標
02:34 演算法的運作邏輯－候選人篩選器
03:58 演算法的運作邏輯－排名篩選器
05:12 為平台服務的演算法
06:26 我們的觀點
07:53 YouTuber 的 36 堂課！
08:47 掰比～別忘了訂閱
09:01 YouTuber 的 36 堂課－宣傳影片
---【 影片口白逐字稿 】---
hiho～大家好，我是志祺！
那今天，就讓圖文不符跟大家一起來聊聊「 YouTuber 口中的萬惡大魔王－演算法」吧！
-
歡迎回到今天的 YouTube 觀察日記，前一陣子，包含 Joeman 討論黃標的影片，或是有些討論理科太太休息事件的內容呢，都提到了我們今天的主角－演算法。
在很多的討論文章裡面，演算法這三個字真的很常出現，但它通常都不是扮演著太善良的角色，在 Facebook 的世界裡呢，它是創造同溫層，阻絕世界對話的大魔王。在 YouTube 的世界中呢，則是讓所有創作者疲於奔命的惡魔。
演算法到底在幹嘛？它真的有這麼壞嗎？今天就讓我們來好好聊聊吧！
-
【演算法是什麼？】
首先，我們要知道的是：YouTube 演算法可以說是一套「影片推薦機制」。這個機制呢，會決定要把 YouTuber 的影片推薦給哪些觀眾，以及他們會在什麼地方看到。大家可以想像有一個三維空間，這個空間的中心點就是 YouTuber 的影片，而中心點的周圍有很多不同的點，這些點就是在 YouTube 上的觀眾，每一個觀眾跟影片的距離都不一樣，其中距離比較近的觀眾，就會比較容易看到這個位於中心點的影片。那反之，距離遠的就會比較不容易看到。而我們剛剛提到的演算法，就是透過一系列精密的計算，來決定 YouTuber 的影片跟觀眾的距離有多遠。比如說，當一個觀眾按下了七七頻道的訂閱按鈕，這時演算法就會把這個觀眾跟七七影片之間的距離拉近。但如果這個觀眾訂閱後，已經有很長一段時間沒有看過七七的任何影片、也跟七七沒有任何互動，那演算法就會把我們的距離慢慢拉遠。
好的，講到這裡，大家腦裡對演算法可能已經有一個雛形了。但，為什麼要有演算法呢？
【演算法的目標】
之所以要有演算法的原因其實很單純，那就是因為－YouTube 上面的影片真的太！多！了！你知道在 YouTube 上面，每分鐘就有超過 500 小時的影片上傳嗎？也因為如此， YouTube 不可能推薦所有影片給所有人看，勢必要經過一些篩選才行。所以，演算法的兩大目標，就是幫觀眾找到想看的影片，並儘可能提升觀眾長期的參與度以及滿意度。
-
【演算法的運作邏輯－候選人篩選器】
好，理解了演算法是什麼以及目標之後，再來我們要看看的是：演算法又是怎麼運作的？這邊我們是根據 Google 研究團隊發佈過的論文，加上 YouTube 官方的說明，以及其他大量的文獻資料來介紹的。不過演算法很複雜，為了便於講解，我們講的跟論文沒有百分之百的一樣，但這是我們理解、彙整後的說法，讓大家可以比較清晰好懂。如果想知道更多，在資訊欄中有提供了論文的連結，有興趣的人都可以自己研究看看喔！
首先呢，我們可以來看看這張圖。在整個演算法運作的機制中，會有兩個篩選機制，他們基本上決定了哪些影片會出現在觀眾的YouTube「首頁」、「建議的影片」、「發燒影片」這些地方。
第一機制叫做「候選人篩選器」，它的目標是「找出觀眾可能有興趣的影片」。當大量的創作者影片被丟進這個篩選器時，它會先去辨認影片，看這個影片是什麼主題、講什麼內容。然後配合平台的大量使用者數據，找到觀眾可能會有興趣的影片，讓這些影片通過篩選，進入下一關。而這個通過率大概是千分之一。在這一關會被刷掉的影片呢，通常都是那些違反 YouTube平台政策規範的影片，或是創作者自己紀錄用的、沒有要開放給觀眾看的私密或不公開影片等等，這些就會在這一關被刷掉。
-
【演算法的運作邏輯－排名篩選器】
當影片通過「候選人篩選器」，平台手上就有一大堆影片，是它覺得觀眾可能會感興趣的。接著就進入第二關，叫做「排名篩選器」，它的目標是「排序出觀眾最想看的影片」。YouTube 為了要提高觀眾的參與度跟滿意度，就會希望能夠幫助觀眾更快地找到他會感興趣的內容，並且把這些觀眾最可能感興趣的影片，排在推薦清單的最前面，讓觀眾一看到就會點下去。這個篩選器會參考非常多不同的資訊，像是觀眾的「觀看時間」、「影片新鮮度」、「點擊次數」、「喜歡和不喜歡」、「互動狀況」⋯等等，用數百種跟觀眾參與度相關的指標去加權計算。那由於這些指標非常多，計算方式也非常複雜，而且會不斷改變，所以我們這邊就不介紹了。但總之，根據剛剛的計算之後呢，分數最高的就會被優先曝光出來讓觀眾看到。
哇，你可能開始有點暈頭轉向了，好不容易知道了演算法的大概樣子，但卻發現他還會不斷改變？那我們到底該怎麼去理解演算法呢？這邊，我們可以記得一個原則，那就是——演算法是為平台服務的。
-
【為平台服務的演算法】
要暸解演算法，我們就需要暸解 YouTube 的歷史，所以現在，就讓我們來回頭來看看 YouTube 本身。在過去還沒這麼受歡迎的時候，YouTube 最想要的，其實是增加平台上影片的豐富度，才能吸引更多觀眾來使用這個平台。所以在那個時候，你會發現時間長度短、觀看次數高的影片在演算法中最吃香。但到了現在，隨著使用者增加，平台的目標已經改變了。他們現在希望觀眾花「更多時間」在這個平台上，因為這樣他們就能夠投放更多的廣告、賺到更多的錢。所以他們最在意的指標呢，就會改變成為「觀看時間」，也因此，你會發現有越來越多的創作者開始投入長影片的創作。
而這樣子的轉變，也就是為什麼讓那麼多 YouTuber 感到挫折、疲於奔命的原因。比如說對於原本擅長創作短影片的 YouTuber 來說，我過去一直都是這樣創作就能成功的啊！但為什麼有一天，我過去的成功經驗好像就不管用了呢？
而且演算法是一種乘法，如果你正在興起，他會加速讓你被更多人看到。但如果你在衰退，演算法也會加速你的退燒。也因此，在很多時候演算法就成了眾多 YouTuber 眼中的大魔王。
【我們的觀點】
坦白說，一開始想要寫這集的時候，是因為看到了一些對演算法有誤解的文章，所以才會想要來做一集跟大家聊聊這個可能根本也沒什麼人想要看的東西。確實吼，演算法不是完美的，它會帶來某些負面效果，像是讓同溫層越來越厚、對內容創作者也是很大的壓力。或許是因為很多時候，演算法都在扮演著推波助瀾、壓垮駱駝的最後一根稻草的角色，所以大家總會習慣把演算法貼上負面的標籤。
但其實，它可能也沒大家想的那麼壞，更多時候演算法都默默地對我們產生了幫助。透過演算法的推播，有很多草創初期、規模不大的頻道，就是靠它的幫忙才能觸及出去。大家可以稍微回想一下，有沒有哪個你現在很喜歡的頻道，當初其實是無意間從自動播放連到的？或是莫名就出現在首頁或旁邊的推薦影片呢？
像是我現在常看的老爹、Fred、Hook，還有我第一個訂閱的頻道－好和弦 Nice Chord，都是演算法推薦給我的。像志祺七七頻道做了很多討論時事議題的影片，演算法也會幫助我們把這些影片推薦給對這個議題有興趣的人，讓他們有機會能看到。
所以演算法壞嗎？我覺得可能也沒有真的那麼壞啦⋯⋯或許作為一個 YouTuber，在影片拍攝之外，我們也得多花點心思去暸解，你所處在的這個環境是怎麼運作的，這樣對自己的長期發展，可能也會滿有幫助的。
-
最後，如果你喜歡今天的影片，歡迎分享出去，讓更多人知道「演算法到底是什麼」！
此外也可以點這邊，看看「YouTube的黃標事件」以及其他YouTube 觀察日記的系列影片。
那麼，今天的志祺七七就到這邊告一段落，我們明晚再見囉～掰比！
-
【 本集參考資料 】
→ Reverse Engineering The YouTube Algorithm: Part II：http://bit.ly/2ZuANSV