2016 年至今：危险内容、货币贬值和品牌安全

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这种奖励观看时间的转变改变了游戏规则。根据《点赞、评论、订阅：YouTube 崛起到世界霸主的混乱内幕》一书的作者马克·伯根 (Mark Bergan) 的说法，“[观看时间] 产生了立竿见影的影响。早期的 YouTube 用户基本上是在制作 TikTok 视频……但观看时间创造了游戏、美容视频博客、另类右翼播客……所有这些我们现在与 YouTube 相关的垂直领域。”

之前表现出色的账户（例如来自 eHow 或 MysteryGuitarMan 的视频）几乎立即退出市场。

YouTube 的算法变化导致一些创作者尝试缩短视频长度，以便让观众更有可能看完。其他人则延长视频长度，以增加整体观看时间。YouTube对这两种策略均未发表评论，并坚持自己的路线：制作观众想要观看的视频，算法就会奖励你。

尽管如此，任何曾经在互联网上花过时间的人都知道，花费的时间并不一定等同于花费的质量时间。很快，YouTube 又改变了策略。

2015-2016：优化满意度
2015 年，YouTube 开始通过用户调查直接衡量观众满意度。它还优先 伯利兹数字数据集 考虑直接响应指标，如分享、喜欢和不喜欢（当然还有特别残酷的“不感兴趣”按钮）。

2016 年，YouTube 发布了一份白皮书，描述了其 AI 的一些内部工作原理：用于 YouTube 推荐的深度神经网络。

简而言之，算法变得更加个性化。目标是找到每个特定观众想要观看的视频，而不仅仅是许多其他人过去可能看过的视频。

因此，2018年，YouTube的首席产品官在一个小组讨论会上提到，YouTube上70%的观看时间都花在观看算法推荐的视频上。


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多年来，YouTube 的规模和受欢迎程度导致内容审核问题日益增多。算法推荐的内容不仅成为创作者和广告商关注的话题，也成为记者和政府关注的话题。

YouTube 表示，它认真履行支持多元化观点的责任，同时减少有害错误信息的传播。例如，2019 年初实施的算法变化已将边缘内容的消费量减少了 70%。（YouTube 将边缘内容定义为没有完全违反社区准则但有害或误导的内容。另一方面，违规内容会被立即删除。