視聴数を稼ぐうえで重要とされる「関連動画」について、YouTubeの公式情報を根拠として、全５回にわたる徹底的な考察をしています。
今回は第2回目なので、前回の続きである「YouTubeがどのように提案したい動画を特定するか」を見ていきます。
まだ第1回を見ていない方は、以下の第1回からご覧下さい。
- YouTubeはどのように提案したい動画を特定するか -②の視点
- この記事のむすび
YouTubeはどのように提案したい動画を特定するか -②の視点
では、YouTubeはどのように提案したい動画を特定するのでしょうか。
②の視点では、相互にかぶる部分もありますが、「関連性」と、「動画の質」をどのように判断するのかを検討してみましょう。
関連性の判断に関する検討①（動画との関連性）
前回、関連性については、動画との関連性と、視聴者との関連性があることをお話ししました。以下では、まず、動画との関連性を見ていきましょう。
ある動画とある動画の関連性を判断するためには、それぞれの動画がどのような内容の動画かを把握する必要があります。
例えば、
ある動画サイトに、動画①、動画②、動画③が上がっていたとします。視聴者のAさんは犬の動画を見たがっているとわかりました。動画①、②、③のどれをお勧めすればいいですか？
この質問に答えられる人はいないはずです。
なぜなら、動画①、②、③の内容が全く分からないからです。
そこで、YouTubeは、まずはYouTube上にどのような動画が存在するのかを把握する必要があります。
（１）人ではなくアルゴリズムによって把握している
では、どのように動画の内容を把握しているのでしょうか。
動画の内容を把握するためには、人が実際に見て、動画の内容を判断して、動画を仕分けしていく方法も考えられますが、YouTube上には無数の動画があり、しかも日々増え続けています。
そのため、「人」による選別には限界があります。
そこで、YouTubeは、「人」ではなく、「アルゴリズム」を用いて、その動画の内容を判断しようとするわけです。
では、アルゴリズムを用いて動画の内容を判断する、とは具体的にどのような意味を有するのでしょうか。
人の力を用いない以上、動画の内容から情報を取得して判断することができません。
つまり、機械（プログラム）の判断であるため、動画の内容を知ることはできず、動画等から得られる情報から、動画同士の関連性を分析していくことになります。
例えば、以下の動画の関連性について考えてみましょう。
動画①
タイトル：飼い犬と散歩してみた
内容：飼い主が犬を連れて公園を散歩する内容
動画②
タイトル：笑う犬の冒険
内容：お笑い番組
動画③
タイトル：休日の過ごし方
内容：飼い主と飼い犬が戯れる内容
動画④
タイトル：犬好きのための動画
内容：数学の講義
動画⑤
タイトル：犬と戯れる動画
内容：飼い主と飼い犬が戯れる内容
まずは、「人」が実際にタイトルや動画の内容を見て、動画①と関連する動画がどれであるかを判断する場合、②と④にはタイトルに「犬」が入っているものの、内容を見て①と関連していないと判断することができます。
反対に、③にはタイトルに「犬」が入っていないものの、内容を見れば①と関連していることがわかります。
しかし、「機械」が、動画①と関連する動画がどれであるかを判断する場合、動画の「意味」を理解することができないので、人間のように判断することはできません。
上記の例であれば、動画を視聴して、犬が写っているかを確認するという手法をとることができないため、「犬」という共通のキーワードを手掛かりに関連性を判断することになるでしょう。
この時点で、②④⑤が候補に残ることになります。
その後、動画①の視聴者に、②④⑤を示してみて、最もクリックされるのはどれか、クリックされた後に最も視聴されるのはどれか、というデータをとり、①と関連する動画が⑤であると絞り込んでいきます。
（２）YouTuberから得られる情報と視聴者の行動から得られる情報を分析している
上記の例は、人と機械のプロセスの違いを簡単に例示したものですが、実際はもっと複雑です。
しかし、どういったプロセスで絞り込むかという詳細はわからなくても、YouTubeが把握することのできる情報は限られており、まずはそこを把握することが大切です。
そして、YouTubeが把握することのできる情報は、
①YouTuberから得られる情報
②視聴者の行動から得られる情報
の2つが基本となります。そして、それぞれの具体例は、以下の通りです。
YouTuberから得られる情報の例
動画のタイトル・説明
カテゴリ
タグ・ハッシュタグ
タイトル・説明の翻訳
字幕
撮影場所・日時
視聴者の行動から得られる情報の例
動画の視聴時間
動画の視聴回数
動画に高評価・低評価をつけたかどうか
動画を共有したかどうか
動画を後で見るに追加したかどうか
動画の前に見ていた別の動画が何か
動画の後に見た別の動画が何か
その他の動画の視聴履歴、評価履歴
登録チャンネル
検索履歴
（３）動画の内容に関する視聴者の判断を取り入れている
また、上記の情報に加えて、YouTubeは、視聴者による動画内容の判断をシステムに反映する仕組みを取り入れているようです。
YouTubeの日本語版ではまだ採用されておりませんが、YouTubeの英語版などでは、トピック機能が導入されており、見たいトピックを選択すると、当該トピックに関連する動画をYouTubeがおすすめしてくれます。
そして、トピックに表示された動画に、トピックに関連しない動画が含まれていた場合、ユーザーは、トピックに関連がないことをYouTube側に伝えることができます。
トピックに関係のないコンテンツが表示されている場合は、その他メニューをタップし、[フィルタと関連がない] を選択してお知らせください。
これにより、動画の内容を視聴者が実際に見て判断した結果が、YouTubeに蓄積されていくことになります。
これは、「動画の内容を機械ではなく人が判断する」ことを意味します。
YouTubeには膨大な量の動画があるため、Googleの従業員が実際に動画の内容を見て、選別するという作業をすることは不可能であり、そのため、キーワードや視聴者の動向から動画と動画の関連性を判断するほかなかったわけですが、これを視聴者に行わせることで、「動画の内容を機械ではなく人が判断する」ことを可能にしています。
先ほど例示した以下の犬の動画の例でいえば、動画②や動画④をより正確に排除することができるようになります。
動画①
タイトル：飼い犬と散歩してみた
内容：飼い主が犬を連れて公園を散歩する内容
動画②
タイトル：笑う犬の探検隊
内容：お笑い番組
動画③
タイトル：休日の過ごし方
内容：飼い主と飼い犬が戯れる内容
動画④
タイトル：犬好きのための動画
内容：数学の講義
動画⑤
タイトル：犬と戯れる動画
内容：飼い主と飼い犬が戯れる内容
先ほども説明したとおりですが、現在この機能は日本語版ではリリースされていません。
注: この機能は、英語、フランス語、ポルトガル語、スペイン語で YouTube を使用している場合のみご利用いただけます。
しかし、日本語の動画であっても、YouTubeを英語で利用している場合には、この機能が利用できます。
また、YouTubeヘルプにおけるGoogle社員の方のお知らせによると、「今後より多くの言語で利用できるようになる予定です。」とあり、日本語版の導入もそう遠くないものと思われます。
関連性の判断に関する検討②（視聴者との関連性）
では、視聴者との関連性はどうでしょうか。
（１）人ではなくアルゴリズムによって把握している
人ではなく、アルゴリズムによって把握している点については、動画との関連性と同様です。
（２）視聴者の様々な行動から分析している
視聴者との関連性を知るためには、個別の動画の内容を把握したうえで、視聴者の好みを分析する必要があり、視聴者の好みは、視聴者のYouTube上、インターネット上の行動から分析することができます。
YouTubeがどのように視聴者の行動を分析しているかを知るうえで重要な動画を、YouTubeヘルプが公開しています。
More ways to control your homepage and suggested videos（YouTubeヘルプ動画①）
YouTube のおすすめ動画と検索結果の精度を向上させる方法（YouTubeヘルプ動画②）
これらの動画は関連動画ではなく、おすすめ動画（関連動画以外にYouTubeが視聴者に提案する動画です。詳細については別の記事で解説する予定です。）に関するものですが、おすすめ動画も、関連動画も、「YouTubeが視聴者に提案したい動画」であるという点で共通しているため、相互に共通する部分が多いです。これらの動画は関連動画との関係でも大変参考になるので、時間のある時にぜひ確認してみてください。
そして、これらの動画によれば、
我々はおすすめ動画をどのようにして選ぶのでしょうか？
毎日800億もの独自シグナルを使って、視聴者におすすめする動画を決めています。
ユーザーが動画を共有したり、コンテンツに興味がないと伝えてきます。
さらに、以下のとおり、YouTubeのみならず、他のGoogleサービスのアクティビティも参考にしていることを明らかにしています。
トップページ、次の動画、アプリの通知でおすすめされる動画は、YouTubeや他のGoogleサービスのアクティビティに基づいています。
各種シグナルを使って、おすすめの動画を選んでいます。
YouTube上の視聴者の行動で参考にしているものとしては、YouTube上の視聴者のあらゆる行動を分析していると考えて良いと思いますが、特に以下の情報を重視しているようです。
クリエイターからはよく、YouTube のアルゴリズムに最も適している動画はどんな動画かと聞かれますが、YouTube のシステムは動画の形式について関知せず、特定の形式を優先させることもありません。むしろ次の点に注目し、視聴者をフォローすることに重点を置いています。
視聴者がどのような動画を見ているか
視聴者がどのような動画を見ていないか
視聴者がどれくらいの時間見ているか
動画への高評価、低評価
[興味なし] のフィードバック
YouTubeは、YouTube全体として、視聴者に最適な動画を示すことを目標にしており、それは関連動画もおすすめ動画も変わりません。そのため、上記の点は、関連動画について考察するうえでも重要な指標と考えるべきでしょう。
YouTube のシステムは、それぞれの視聴者に適していると思われる動画を提示します。
また、関連動画についても、YouTubeCreatorAcademyがヒントを記載しています。
関連動画のセクションには、視聴者個人のこれまでのアクティビティに基づいて、次に見たくなると予測される動画が表示されます。YouTube におけるユーザーの行動データから、視聴者は幅広いチャンネルの動画がおすすめとして表示されるとより多くの動画を見る傾向にあることがわかっており、関連動画セクションはまさにそのように動作します。関連動画は、視聴者のエンゲージメントを最大限に引き出すことができるようにランク付けされています。次のような指標が考慮されています。
視聴者が見ている動画と合わせて視聴されることの多い動画や、関連するトピックの動画。これには同じチャンネル内の動画だけでなく、別のチャンネルの動画も含まれます。
視聴者が以前に見たことのある動画。
関連動画は、「視聴者が見ている動画と合わせて視聴されることの多い動画や、関連するトピックの動画。」という指標が考慮されていることが明示されており、現在視聴している動画との「関連性」が重要視されるものと言えます。
しかし、あくまでも、「視聴者のエンゲージメントを最大限に引き出すことができるよう」提案されるものであり、膨大なデータから最適な動画を抽出していることはおすすめ動画と変わらないと考えられます。
このように、YouTubeは、極めて膨大な情報を処理し、視聴者の行動を分析し、視聴者が本当に見たい動画を表示しようとしているのです。
（３）視聴者による選択を認めている
YouTubeは、より直接的に視聴者の好みを探る方法を模索しています。
例えば、おすすめ動画について、興味がない場合、視聴者はその動画に興味がないことをYouTubeに報告することができます。
その他にも、視聴者向けに、おすすめ動画と検索結果を管理する方法を説明するなど、視聴者の意図をできる限り反映したYouTubeシステムの構築を目指しているようです。
そして、当然のことながら、これらの視聴者の反応は、視聴者にどの動画を提示するかの判断において、重要な要素とされているはずです。
動画の質の判断に関する検討
では次に、動画の質の判断について検討していきましょう。
（１）人ではなくアルゴリズムによって把握している
動画の質についても、動画の関連性と同じように、人が実際に見て判断するのは難しいです。
つまり、YouTubeには動画が大量にあり、かつ日々大量の動画がアップロードされており、実際に見て評価をつける、というようなことは到底できません。
そのため、YouTubeは、YouTube上で得られる情報から、動画の質を判断する必要があります。
（２）エンゲージメントを重視している
そこで、何が「良い動画」かを評価するためにYouTubeが使っているのが、視聴者がその動画を見てどのような反応を示したか、つまり、「エンゲージメント」です。
YouTubeCreatorAcademyには、次のような記載があり、「視聴者のエンゲージメントを最大限に引き出すことができるようにランク付け」しようとしていると明言しています。
関連動画は、視聴者のエンゲージメントを最大限に引き出すことができるようにランク付けされています。
エンゲージメントを引き出すというのは、
・視聴者が動画を視聴する
・視聴者が動画に高評価をつける
・視聴者が動画を他の人に共有する
・視聴者が動画にコメントする
・視聴者がチャンネル登録する
・視聴者が動画を再生リストに追加する
などを意味します。（なお、エンゲージメントのより詳しい意味については、別の記事にまとめる予定です。）
（３）視聴時間も重要視している
また、同じ理由から、視聴時間も重要となります。
つまり、つまらない動画であれば、視聴者は見るのをやめてしまうので、視聴者がより長くみる動画が、視聴者にとって「良い動画」というわけです。
YouTubeCreatorAcademyには、次のような記載もあり、動画の視聴時間の長さが重要視されています。
視聴者をより長い時間引き付け、リピーターとしてより多くの動画を見てもらえるように心がけましょう。長編の動画 1 本でも、数本の短編でも、視聴時間が長いほどチャンネルのコンテンツが検索や関連動画に表示されやすくなります。
動画が再生されたものの、スキップされてしまうような動画は、視聴者にとって興味のなかった動画ということになります。
1000人が再生したが、1000人とも10秒足らずで視聴をやめてしまったような動画は、1001人目が視聴したところで、また10秒足らずで視聴をやめてしまう可能性が高いと判断され、YouTubeとしてはお勧めしたくない動画と考えるかもしれません。
他方で、100人しか再生していないが、100人とも1時間視聴した動画は、101人目が視聴した場合も、1時間程度視聴する可能性が高いと判断され、YouTubeとしてはお勧めしたい動画となるかもしれません。
（４）新しいクリエイターにも目を向けている
YouTubeにとって、動画を作成するクリエイターはとても重要な存在です。
そして、残念ながら、クリエイターやクリエイターの作る動画には流行り廃りがあるものです。
YouTubeも、クリエイター向けに以下のようなメッセージを出しており、視聴者の需要の変化にうまく対応するような工夫を求めています。
チャンネルのパフォーマンスは、時間の経過とともに変動するのが普通です。今日の視聴者には選択肢が豊富にあります。ある週は視聴数が多かったのに、翌週は減ってしまうこともあります。休暇の影響でまったく視聴されない週すらあるかもしれません。変動と季節性を考慮し、1～2 回のアップロードだけで結論を出してしまうのではなく、より高い位置からチャンネルの全体的なパフォーマンスを俯瞰することを心がけましょう。
クリエイターとして、「チャンネルで何か新しいことをやってみたい」と思うこともあるでしょう。クリエイティブな人にとって、実験はとても大切です。チャンネルを始めるときは、手ごたえを感じるまで、あらゆる種類の動画を自由に試してみるべきでしょう。その後、何か新しいことを試してみたかったら、視聴者からのフィードバックに耳を傾けてみてください。
長い間うまく行っていた手法で、かつてのようなエンゲージメントが得られなくなったら、何か新しいことを始める時期がきた合図かもしれません。どんなに優れた動画形式にも賞味期限はあります。実験をすることは、次にどんな波がくるのかを予想し、エンゲージメントを維持、拡大するのに役立ちます。
YouTubeは、「人気のクリエイターだからその動画をおすすめしよう」とか、「今人気の動画を配信しているクリエイターを大切にしよう」などという考えではなく、常に変化する視聴者の動向に対応できるよう、常に「良い動画」を模索し続けているのです。
そして、「良い動画」を探すためには、新しいクリエイターにも当然目を向ける必要があります。
動画クリエイターにYouTubeは「参入障壁が高すぎる」「新規参入だとアクセスが全然稼げない」と思われてしまっては、YouTubeに参入する新規クリエイターは減少してしまい、結果として常に新しいコンテンツを生み出す力が弱まってしまいます。
そのため、YouTubeは、既存クリエイターのために、新しい動画を生み出すサポートをしつつ、新規クリエイターを発掘する努力をしているわけです。
その証拠に、YouTubeCreatorAcademyでは、新規のクリエイター向けに、大量の情報発信をしています。
そうであれば、YouTubeのアルゴリズムも当然、新規クリエイターの参入の余地がある形で作られているはずです。
YouTube上には大量の動画があるため、チャンスが回ってくるタイミングは決して多くはないかもしれません。
しかし、必ずチャンスが回ってくるように、アルゴリズムは作られていると思って良いと思います。
YouTubeも、
クリエイターの皆さんは、アルゴリズムの好き嫌いではなく、視聴者の好みを重視してください。視聴者が見たいものを作っていれば、アルゴリズムは後からついてきます。では、視聴者はどのような動画を好み、あなたのチャンネルをどのくらいの頻度で訪れているのでしょうか。こうした疑問の答えは YouTube アナリティクスで見つかります。
というメッセージを残しており、クリエイターがアルゴリズムに左右されることなく、真に良い動画を作ることができるよう、努力していることが見受けられます。
この記事のむすび
以上が、「YouTubeがどのように提案したい動画を特定するか」の概要になります。
ここまでは、YouTubeがどのような動画を提案したいと考えているのか、そして、その動画をどのように特定するのかを、YouTube上の根拠を用いながら確認してきました。
次回はいよいよ、これらの情報を踏まえて、「YouTubeがどのようなアルゴリズムを組んでいるのか」を考察していきます。
