2 億條視頻，Google Brain 如何讓 YouTube 煥發生機

Brain 帶來巨大變化。70% 的用戶在線觀看視頻時間都由演算法推薦驅動。每天，網站會給用戶推薦 2 億條、76 種語言視頻內容。在線觀看時間比三年前提升了 20 倍。

編譯 | 微胖

來源 | The Verge

作者 | Casey Newton

去年，我正在玩《羞辱 2》。和往常一樣，上 YouTube 搜索某個遊戲關卡的闖關秘訣視頻。問題解決了。但是，當我第二次登陸網站時，被眼前的景象驚到了：網站為了提供了大量相關視頻盛宴：玩家無需保護即可通關的視頻、以相當具有創造力的方法擊敗敵人的視頻...... 我只不過問了一個問題，但 YouTube 給了我一個世界。

接下來，我訪問網站次數明顯增多。大多數時候，並無特定目的——我已經習慣自發上那兒溜達。今年春天，我在家做飯的次數變多了。在我搜索過如何做份沙拉的視頻後，YouTube 迅速為了介紹了一幫「主廚大師傅」。

2005 年，YouTube 誕生。這個網站一直很有用，也是互聯網的重要支柱之一。但是，過去幾年來，網站表現的出乎意料地贊。它可以相當準確地預測我感興趣的視頻，比以前強太多。

背後發生了什麼？過去 12 年來，YouTube 已經從一個搜索驅動的網站變成一個「終點」。期間，經歷了幾百次測試、重新設計以及 AI 技術的飛躍。

不過，網站真正的「升級」在於：它變成了一個 Feed。（網路中的 feed，一種用來提供信息的方式。feed 其實是一種網路廣播，只要你記錄下這個廣播電台的頻率，也就是feed 地址，當你打開收音機，也就是feed 閱讀器的時候，你就可以及時獲取所有新的消息了。編譯著）

或許你不記得 YouTube 最初的樣子了。當時，它無非是一個基礎架構：提供一種簡單的方式，將視頻嵌入其他用戶最有可能看到這些視頻的網站。隨著網站逐漸變大，YouTube 變成了一個電視視頻檔案館。YouTube，連同維基百科，可謂互聯網世界裡最可怕的兔子洞：如果同事偶爾在飲水機邊提到了哈林搖（Harlem Shake），整個晚上你可能就耗在網站上追視頻了。

當時，Facebook 推出了一種典型服務模式：News Feed，根據你的個人興趣，不斷更新定製化服務。Feed 接管了整個互聯網。YouTube 的早期定製化服務十分有限：請用戶訂閱頻道。這個比喻借鑒了電視。ComScore 數據顯示，2011 年，訂閱服務取得了一些成功，不過每個人花在 YouTube 上平均時間很一般。

如今，頻道不復過去的風光。打開手機應用，它隱藏在了一個獨立的標籤里。湧現在用戶面前的是一系列根據你的喜好定製的推送內容。這些內容都來自你訂閱的頻道，但是也有你之前從未見過頻道里的相關內容。YouTube 的武器不僅可以推送內容，而且準確率還特別高，效果就是用戶觀看時間的延長。

「當用戶知道自己要找什麼時，他們會來我們這裡。」YouTube 推薦技術總監 Jim McFadden 說。他是 2011 年加入公司。「我們也希望滿足一些可能用戶自己都未必清楚的需求。」

2015 年，YouTube 開始使用 Google Brain 的技術。不過，這並非網站首次嘗試 AI。之前，YouTube 就將機器學慣用於內容推薦方面，當時用的谷歌打造的系統——Sibyl。Brain 的不同之處在於採用了無監督學習。這種演算法可以找到工程師可能都無法猜到的關係。

「重要的功能之一是泛化（generalize)」，McFadden 說。「如果我看來一部喜劇演員的視頻，之前的推薦系統很善於推薦另一部這樣的視頻。Brain 不同之處在於，他可以計算出其他類似但並不雷同的喜劇演員的視頻，毗鄰的視頻內容。它可以發現不那麼顯而易見的關係。」

Brain 演算法開始針對手機用戶推出更短的視頻內容，但是會為電視用戶推薦更長的視頻。平台不同，推薦視頻類型也不同，用戶觀看時長也更長些。2016 年，YouTube 大概進行了 190 多個類似變更，今年就增至 300 多個。網站發現組的團體產品經理 Todd Beaupre 說，「積少成多。一般嘗試 10 次後才能發布一個。」

另外，Brain 的演算法也比之前使用的演算法更快些。過去，用戶的行為幾天後才會被納入未來推薦中。這樣，就很難識別一些流行主題。延遲的單位不應該是天數，而是小時或者分鐘數。Beaupre 說。

Brain 帶來巨大變化。70% 的用戶在線觀看視頻時間都由演算法推薦驅動。每天，網站會給用戶推薦 2 億條、76 種語言視頻內容。在線觀看時間比三年前提升了 20 倍。

這和我的體驗大致吻合。幾年前，我只是在午飯期間去 YouTube 逛一下，為了吃飯時有事可干。但是，推薦的東西更懂我之後，一周當中我會更規律地騰出時間瀏覽網站，而且是在我的 PlayStation 4 上，這樣可以在最大的屏幕上看這些視頻。

這確實是真正的個性化推薦。而且，在給我的數字化生活充電方面，這個網站也不同於其他網站。比如，Facebook 的 Feed 主要基於好友的博文內容以及我喜歡的頁面。在獲知某人訂婚、懷孕生子方面，這確實挺在行；推特的內容主要來自你收聽的對象，以及這些人轉推的內容。記者出身的我離不開推特。

每一種推送都有自己的閃光點，不過 2017 年，這些閃光點都被埋沒了。推特上，政治討論大行其道。Facebook 對諸如事件（event) 等功能的短暫狂熱以一種不和諧的方式讓 Feed 變味，我反而更少聯繫朋友了。（重圖片的 Instagram 感覺仍然是綠洲，也難怪它的應用程序用戶量仍在快速增長）。

所有這些網站都需要用戶為它們做貢獻。但是，YouTube 用戶中只有少數曾經上傳過視頻。這個網站不給你壓力去做些什麼。你可以僅僅被動地享受，就像看電視一樣。

YouTube 對相關內容的強調意味著，較之競爭對手，其 Feed 的內容範圍越來越寬，也越來越讓人好奇。你搜尋得越深，就越會感覺這是一塊躲避其他網站推送內容的避難所。

2013 年，Alexis Madrigal 在《大西洋月刊》的一篇文章中寫道，Feed 的巔峰時刻已經過去。未來屬於有限體驗：電子郵件新聞；Medium 集錦，10 劇集的 Neflix 系列。沒完沒了的內容流服務會讓人感覺精疲力竭。未來需要的是「更快！更多！」他寫到。

四年過去，YouTube 的經驗告訴我們，Feed 會變得更加重要。不斷增長的視頻存貨，更加精準的內容匹配技術，這些都是無法抗拒的事實。現在，網站還會調查用戶對推薦視頻的感受，隨著時間的推移，推薦效果會越來越智能，進而增加內容的消費量。

Beaupre 將這一過程形容為跨過鴻溝。「一邊是與用戶喜歡內容緊密相關的內容，一邊是有流行趨勢的內容。兩者之間是一塊神奇地帶。」如果對手找不到辦法跨越兩者之間的地帶，那麼，他們會很難戰勝 YouTube。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！