Menanggapi permasalahan ini, pada tahun 2012 YouTube memperkenalkan watch time sebagai faktor utama dalam menentukan peringkat video. Sistem ini menilai seberapa lama pengguna menonton suatu video sebelum berpindah ke konten lain. Semakin lama durasi tontonan, semakin besar kemungkinan video tersebut akan direkomendasikan kepada lebih banyak pengguna.
Watch time bukan sekadar menghitung jumlah penayangan, tetapi juga berapa lama penonton bertahan dalam sebuah video. Jika seseorang menonton video hingga selesai, itu menandakan bahwa konten tersebut menarik dan berkualitas, sehingga lebih berpeluang untuk direkomendasikan kepada pengguna lain.
Namun, algoritma YouTube tidak berhenti berkembang hanya pada watch time. Seiring waktu, YouTube menambahkan berbagai faktor lain dalam sistemnya, seperti retensi penonton, tingkat interaksi (engagement), jumlah komentar, like, share, serta pola perilaku individu.
Baca Juga:9 Tips Bisnis Kue Kering Lebaran Modal kecil Tapi Banjir Orderan5 Penyebab Utama Banyak Investor Asing Meninggalkan Indonesia
Artinya, video yang muncul di beranda Anda tidak akan sama dengan yang muncul di beranda orang lain karena YouTube secara aktif mempelajari kebiasaan dan preferensi unik setiap penggunanya.
Apakah Ada Cara Khusus untuk “Menaklukkan” Algoritma YouTube?
Jawabannya tidak sesederhana itu. Tidak ada trik instan untuk memastikan sebuah video selalu direkomendasikan. Namun, ada beberapa prinsip utama yang dapat meningkatkan peluang sebuah video disukai oleh sistem YouTube.
Pada bagian berikutnya, kita akan membahas bagaimana algoritma YouTube menentukan video mana yang akan direkomendasikan dan mengapa beberapa video bisa menjadi viral dalam waktu singkat.
Bagaimana YouTube Memilih Video untuk Direkomendasikan?
Sekarang setelah kita memahami bahwa algoritma YouTube tidak hanya berfokus pada jumlah views, tetapi juga pada watch time dan engagement, mari kita selami lebih dalam bagaimana YouTube memilih video yang akan direkomendasikan kepada pengguna.
YouTube menggunakan machine learning dan kecerdasan buatan (AI) untuk terus belajar dari perilaku pengguna. Setiap kali seseorang menonton, menyukai, atau bahkan mengabaikan sebuah video, YouTube mencatat dan menganalisis data tersebut.
1. Personalisasi Berdasarkan Pola Tontonan
Pernahkah Anda memperhatikan bahwa setelah menonton satu video tentang topik tertentu, YouTube mulai merekomendasikan video dengan tema serupa?
Misalnya, jika Anda menonton video tentang teori konspirasi luar angkasa, YouTube mungkin akan merekomendasikan video lain tentang alien, NASA, atau misteri luar angkasa. Hal ini terjadi karena YouTube menganalisis pola tontonan dan mencoba menebak minat setiap pengguna.