YouTube為什麼推薦我這部？研發副總揭演算法秘密，4大指標撐起推薦系統|數位時代 BusinessNext

擁有20億月活躍用戶的YouTube為全球流量第二大的網站，僅次於其母公司Google。不僅是觀眾休閒娛樂的好去處、素人挑戰一夕成名的舞台，YouTube更是企業廣告的兵家必爭之地，據《Seeking Alpha》報導，尼爾森報告指出，70%的YouTube廣告得以觸及傳統電視媒體無法覆蓋的受眾。

在YouTube觀看影片時，你是否曾想過首頁及播放頁面右側的推薦影片，究竟是從何而來？YouTube工程研發副總裁Cristos Goodrow 日前在官方部落格發布文章，親自講解YouTube推薦系統（recommendation system）的運作依據。

YouTube 對觀眾推薦影片的4種信號指標

Goodrow於文中提到，YouTube大量的觀看次數來自推薦系統，其成效甚至超越頻道訂閱和搜尋功能。YouTube推薦系統主要在兩個位置運作：使用者的YouTube首頁和「即將播放」面板，系統會參考超過800億筆稱為「信號」的資訊，持續從中學習、不斷進化。這些信號主要分為四個面向：

1.點擊次數

點擊次數是最具參考價值，也是最早被採用的推薦指標，早在2008 年YouTube開始著手建構推薦系統時，便以點擊次數為基準，點擊越多代表越受歡迎。但是點選一部影片，不代表觀眾確實看過或喜歡這部影片，有時觀眾可能被影片縮圖或標題吸引而點擊，觀看片刻後發現並非自己感興趣的內容，又迅速跳離。

2. 觀看時間

為彌補僅採計點擊次數的不足，YouTube隨後也於2012年將「觀看時間」加入推薦信號指標，包括觀眾看過哪些影片，以及持續觀看了多長的時間。Goodrow表示，雖然在觀看時間納入系統之後，觀看次數的數據隨即下滑了20%，但YouTube認為，推薦系統為觀眾提供更多價值是更重要的，整體推薦的品質也會有所提升。

3.問卷調查答覆

YouTube會評估所謂的「有價值的觀看時間」（valued watchtime），以確認觀眾認為觀看影片所花費的時間是否具有價值，因此YouTube有時會發布使用者問卷調查，請觀眾為觀看過的影片評定一到五顆星的分數、詢問給予該評分的理由，並根據實際獲得的答覆，訓練出一個機器學習模型，藉此預測所有用戶的可能答覆，以用於影片推薦。

4.分享次數、喜歡和不喜歡的人數

一般而言，如果觀眾分享了影片或表示喜歡，代表滿意度應較高，如果對某部影片表示不喜歡，則代表可能不感興趣。不過系統會隨著每個用戶的觀看習慣，動態調整推薦機制，如果用戶同樣會分享自己評為一或兩顆星的影片，系統便知道對於這位用戶，不必將「分享」作為加權計算的因素。

公眾疑問釋疑：是否造成同溫層、黃標影響營利？

除了介紹YouTube推薦系統關注的信號類型，Goodrow也回應了推薦系統相關的常見問題。首先是系統是否會建議觀眾觀看日益極端的內容，長期可能導致陷入同溫層、立場極端化的現象？對此，Goodrow指出，系統會主動調降品質不佳的資訊在推薦系統中的排名，也會採取額外行動，針對觀眾可能感興趣的主題，向他們推薦具有公信力的影片。

例如，觀眾收看一部關於COVID-19疫苗的影片，「即將播放」面板中就會顯示值得信賴的來源提供的相關影片，而不會出現內含誤導性疫苗相關資訊的影片。在COVID-19新聞和解說影片之外，系統還會根據觀眾的觀看記錄，推薦其他主題的內容，這樣多元化的建議，能協助觀眾接觸新的影片主題和形式，而非一再重複觀看相同類型的影片。

Goodrow也補充道，近期發布的研究報告指出，YouTube推薦系統實際上並未引導觀眾觀看極端內容，YouTube上新聞和政治性內容的推薦，僅是反映出觀眾的個人偏好，與他們的網路使用習慣相呼應。

此外，YouTube捉摸不定的推薦系統演算法，也讓眾多YouTuber如臨大敵，當辛苦製作的影片內容，被系統貼上限制廣告營利的「黃標」，意味著賴以為生的廣告收入將大受影響，因此許多創作者試圖直接向觀眾尋求「抖內」（donate），透過定期繳費的會員制、向單支影片付費支持的「超級感謝」等形式，開拓與鞏固廣告之外的收入來源。

對於遊走在違規邊緣內容的營利問題，Goodrow以廣告主的角度答道：許多廣告客戶反映，不希望在YouTube上與此類內容有所關聯，並經常選擇排除在這類內容中放送廣告，將對頻道與 YouTube 收益皆產生損失，也降低公眾的信任感。

作為一個營利企業，YouTube黃標政策的《廣告客戶青睞內容規範》看似其來有自，然而像是COVID-19疫情爆發初期、香港反送中的相關影片，都被列為黃標限制營利，這些較具爭議與敏感性的影片主題，在錯假資訊的混淆、政治力介入的諸多疑慮之下，審查與推薦機制的運作變得更撲朔迷離。

例如9月29日，YouTube宣布加強對疫苗錯誤資訊的管制，表示自去年以來已刪除超過13萬支違反COVID-19政策的影片，並移除數個知名反疫苗頻道，包括俄羅斯官媒之德語頻道，讓俄羅斯官方直指YouTube的舉動為「前所未有的資訊侵略」。

對於審查結果，YouTube一般提供上訴機會，但成功的比例無從得知。製作挑戰黃標規範內容的創作者，在YouTube的規範之下，於推薦系統及廣告營利皆會受限，多半需另闢蹊徑，尋求廣告之外的出路。

資料來源：YouTube Official Blog、Social Media Today、TechChrunch

本文授權轉載自：FC未來商務

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責任編輯：傅珮晴

對已經成熟發展的企業來說，最大的挑戰不是如何創新，而是經驗無法有效傳承，而生成式 AI 的價值正在於此，它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」，使組織得以在既有經驗之上，持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE，正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範，但做法比較像是集中在倉庫裡，雖然找得到，卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷（James）形容。

為此，浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI，打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」，讓經驗不再只是被保存，而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明，這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎，並在此基礎上生成內容，故能真正融入浪LIVE使用場景，提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台，浪LIVE 不僅市占率超過 50%，每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績，除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色，快速更新的內容與密集的行銷活動，同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

黎欣捷表示，浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動，不僅內容產出量龐大，對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後，必須在最短時間內產出文章，且要符合品牌的風格和版型，而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法，還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率，以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。