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High-tech

YouTube : algorithme et conseils pour améliorer votre portée

De nombreux créateurs vidéo, qu’il s’agisse de YouTubeurs professionnels ou de marques sur YouTube, considèrent l’algorithme YouTube comme un mystère complet, une sorte de puissance supérieure qui règne sur leur nombre de vues, totalement hors de leur contrôle. Ils croient qu’il est impossible de comprendre comment fonctionne l’algorithme YouTube. C’est l’un des secrets les plus soigneusement gardés de la plateforme, après tout. Sauf que ce n’est pas le cas. Dans un document de recherche publié en 2016, un groupe d’ingénieurs de Google a partagé ses plans sur la façon dont les vidéos pourraient être surfacées par le moteur de recommandation de YouTube pour une meilleure expérience utilisateur. En outre, l’un des chefs de produit du système de recommandation de YouTube a créé une vidéo YouTube partageant que, depuis 2015, les objectifs de l’algorithme de YouTube consistent à simplement aider les spectateurs à déterminer les types de contenu qu’ils veulent regarder pour augmenter la satisfaction à long terme. Une grande partie de la discussion sur l’obtention de vues sur YouTube se concentre sur le référencement de YouTube, la promotion sur les réseaux sociaux et l’obtention d’abonnés. Si ces éléments contribuent à la découverte de vos vidéos, à eux seuls, ils ne débloquent pas la part du lion des vues que vous avez à gagner grâce au moteur de recommandation de YouTube (via la page d’accueil de YouTube et les suggestions ” recommandées pour vous “). Si vous voulez obtenir plus de vues de vidéos sur le long terme, vous devez comprendre quelques éléments sur le fonctionnement de l’algorithme de YouTube en 2022. D’autant que si vous produisez du contenu de grande qualité, vos abonnés n’hésiteront pas à le télécharger et à convertir vos vidéos pour les conserver (éventuellement les partager) grâce un convertisseur tel que fluvore. Cliquez ici pour de plus amples informations.

 

Comment fonctionne l’algorithme de YouTube en 2022

L’algorithme de YouTube a pour but d’aider ses utilisateurs à repérer le contenu le plus pertinent le plus facilement possible. Tout l’objectif de YouTube est d’augmenter la fidélisation des clients et de faire en sorte que ses utilisateurs regardent des vidéos le plus longtemps possible. Lorsque YouTube a commencé à travailler sur son algorithme, celui-ci était initialement basé sur les vidéos sur lesquelles les gens cliquaient. Cependant, cela a conduit à des titres pièges à clics, qui ne laissaient pas toujours le spectateur satisfait du contenu réel de la vidéo. Puis, en 2012, il s’est déplacé davantage vers le temps de visionnement. Des recommandations de vidéos étaient affichées en fonction du temps que les gens passaient à regarder certaines vidéos ou chaînes. Tout est resté ainsi pendant environ trois ans, jusqu’à ce que YouTube identifie une meilleure option encore. Depuis 2015, YouTube a optimisé la satisfaction des téléspectateurs. Cela se fait en sondant réellement les utilisateurs lorsqu’ils regardent du contenu, pour savoir ce qu’ils en pensent vraiment, ce qui aide l’algorithme à recommander le contenu le plus satisfaisant. Comment YouTube détermine-t-il la satisfaction ?

  • envoie de millions de sondages chaque mois – bien que les utilisateurs n’en voient probablement que deux ou trois – demandant des commentaires sur une vidéo spécifique ;
  • Il prête attention au moment où les utilisateurs cliquent sur l’option ” Pas intéressé ” sur les vidéos ;
  • examens des likes, des dislikes et des partages sur une vidéo.

Ce document de recherche, publié par les ingénieurs de Google Paul Covington, Jay Adams et Emre Sargin, décompose les signaux supplémentaires que YouTube utilise pour classer les vidéos pour les recommandations :

  1. taux de clics (la probabilité qu’une personne clique sur votre vidéo après l’avoir vue) ;
  2. temps de visionnage (le temps combiné que les spectateurs passent à regarder vos vidéos) ;
  3. combien de vidéos l’utilisateur a regardé sur votre chaîne ;
  4. combien l’utilisateur a regardé récemment une vidéo sur le même sujet ;
  5. ce que l’utilisateur a recherché dans le passé ;
  6. les vidéos précédemment regardées par l’utilisateur ;
  7. les informations démographiques et la localisation de l’utilisateur.

Les trois premiers signaux sont les seuls que vous puissiez influencer directement. Les autres dépendent de facteurs extérieurs à votre chaîne afin de personnaliser la recommandation. Ces ingénieurs de Google affirment même que leur objectif final de classement est généralement une simple fonction du temps de visionnage attendu par impression. Le classement par taux de clics promeut souvent des vidéos trompeuses que l’utilisateur ne termine pas (pièges à clics) alors que le temps de visionnage capte mieux l’engagement. Certains pourraient interpréter cela comme signifiant que l’optimisation pour les clics vous fera pénaliser par YouTube, mais c’est un énorme malentendu.

YouTube ne pénalise que les tactiques d’appât. Le taux de clics est toujours aussi important. Vous ne pouvez pas obtenir beaucoup de temps de visionnage pour YouTube sans obtenir des clics d’abord, après tout. Vous pouvez même voir ces priorités reflétées dans YouTube Studio en consultant votre tableau de bord d’analyse YouTube. Sous l’onglet “ Atteindre les spectateurs ”, vous pouvez voir les mesures suivantes, qui illustrent ensemble la nouvelle importance accordée par YouTube au taux de clics et au temps de visionnage : 

  • impressions : combien de fois vos vignettes vidéo ont été montrées aux spectateurs en tant que vidéo recommandée, sur la page d’accueil ou dans les résultats de recherche ;
  • sources de trafic pour les impressions : où sur YouTube vos vignettes vidéo ont été montrées aux spectateurs potentiels ;
  • taux de clics des impressions (CTR) : combien de fois les utilisateurs ont regardé une vidéo après avoir vu vos vignettes (sur la base des impressions connectées) ;
  • vues à partir des impressions : combien de fois les spectateurs ont regardé vos vidéos après les avoir vues sur YouTube ;
  • temps de visionnage à partir des impressions : temps de visionnage provenant de personnes ayant regardé vos vidéos et ayant cliqué dessus sur YouTube.