Chaque samedi nous vous présentons une entreprise et sa manière d’utiliser la data. Après avoir fait un article sur sur deux professionnels experts des systèmes de recommandation : Tik Tok et Netflix, revenons aujourd’hui sur le deuxième moteur de recherche au monde et qui n’est pas en reste sur les systèmes de recommandation : YouTube

Présentation rapide de YouTube

YouTube est un site internet, puis une application, qui permet de créer et de visionner des vidéos. L’entreprise a été créée en 2005, avant d’être rachetée un peu plus d’un an plus tard, en 2006, par Google. 

En 2020, YouTube a franchi la barre des 2 milliards d’utilisateurs mensuels, c’est-à-dire que plus d’un quart de la population mondiale utilise YouTube chaque mois ! 

Youtube permet aux créateurs de contenu de se rapprocher des utilisateurs et de monétiser leurs vidéos. Côté utilisateurs, ils peuvent découvrir du contenu de qualité dans tous les secteurs : cuisine, divertissement, bricolage, .. Les possibilités sont infinies. 

Utilisation de la data chez YouTube

Les différents types de données récoltées par YouTube

YouTube collecte 2 principaux types de données : 

• Les vidéos et leurs métadonnées : titre, description, tag et miniature qui vont permettre de comprendre la vidéo et en avoir une utilisation pertinente dans les algorithmes de recommandation. En regardant par exemple la diversité des couleurs d’une vidéo, on peut calculer des indicateurs de qualité de la vidéo. Bien sûr les différentes interactions (like, partage, commentaires, …) vont jouer sur la viralité d’une vidéo.
• Données de comportement utilisateur : c’est grâce à elles que YouTube constitue ses différents algorithmes de recommandation 

Les différents algorithmes de recommandation de YouTube

YouTube propose des algorithmes de recommandation à différents niveaux pour ses utilisateurs : 

• Sur la page d’accueil, avec différents blocs, mélangeant vidéos liées à des chaînes auxquelles vous êtes abonnés et des vidéos affinitaires avec vous. Depuis plus récemment, la plateforme va aussi vous proposer des shorts
• Dans une vidéo, à droite si vous êtes sur un ordinateur et en-dessous si vous êtes sur mobile, YouTube va mêler contenu affinitaire avec la vidéo et contenu affinitaires avec vous 
• A la fin de la vidéo, YouTube va aussi vous proposer des vidéos
• Dans les résultats de recherche de son moteur de recherche, YouTube va proposer des résultats neutres et des résultats personnalisés. 
• YouTube permet aussi à ses créateurs d’organiser de différentes manières les vidéos, notamment via des playlists

Les clés de succès d’une vidéo

YouTube prend en compte divers signaux pour décider ou non de mettre en avant les vidéos : 

• Le pourcentage moyen pour lequel la vidéo est regardée
• Les likes et les dislikes 
• La position géographique : YouTube va suggérer des vidéos qui plaisent à un groupe de personnes selon le lieu - par exemple le pays - des personnes qui ont aimé
• Les vidéos précédentes vues par les internautes
• L'activité de la chaîne : YouTube va recommander les chaînes actives
• L’engagement de la vidéo : likes, commentaires et partages, comparé au nombre de vues

Voici pour les experts de la data, l’algorithme que YouTube a présenté en 2016 et qui a sûrement beaucoup évolué depuis : 

YouTube a déclaré en 2021 que la plupart des vues provenaient principalement de sa page d’accueil et des recommandations sur le côté ou sur le bas selon l’appareil utilisé. 

YouTube est le second moteur de recherche au monde

Quand on parle moteur de recherche, on pense souvent à Google, Bing, Yahoo, Ecosia ou des homologues utilisés à l’étranger comme Yandex et Baidu. Et pourtant, YouTube est le second moteur de recherche le plus utilisé. Une partie non négligeable des internautes utilise le puissant moteur de recherche de YouTube pour s’informer. Plutôt que de lire, une partie des internautes préfèrent regarder une vidéo pour apprendre sur un sujet et vont donc chercher cette information directement vers le roi de la vidéo, YouTube. 

YouTube est donc une plateforme de vidéos, leader dans son domaine et qui utilise la data pour catégoriser ses vidéos et les proposer de la manière la plus pertinente possible à ses utilisateurs. 

‍