Según algunos expertos en SEO, youtube se ha convertido en el primer buscador de información.
Youtube es uno de los canales online que más actividad tiene actualmente, junto con Instagram y facebook, y además es una plataforma que ayuda mucho a dar a conocer a una marca además de ser utilizada para generar confianza.
Por eso, es tan importante conocer como trabaja el algoritmo de Youtube y así poder aplicar un SEO correcto a nuestros vídeos.
En este artículo quiero repasar una de las patentes de google que existen sobre la optimización de los vídeos subidos a youtube y como podría ayudarnos esta información con nuestra estrategia de SEO para vídeos.
Según los estudios publicados sobre el tipo de información que actualmente prefiere el usuario de Internet, youtube o el contenido en vídeo se ha posicionado como la primera opción.
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Cristina Villarroya, Digital & Media Strategist Director en BBVA España ha publicado recientemente en la plataforma Think with Google un artículo en el que he extraido este interesante extracto:
Además un dato interesante tanto para todo usuario que desea vender servicios o sea webmaster de una tienda online, es que el vídeo puede marcar la diferencia entre comprar o no hacerlo.
Es el momento zero de la verdad o conocido como ZMOT, que se define como
ese instante único en que se toma la decisión de comprar
Por tanto, el vídeo es una excelente forma de “convencer” al usuario por un lado y de ganar dinero por otro.
La avalancha de youtubers que está saliendo no es más que el resultado de que los vídeos se consumen a gran velocidad por usuarios de todas las edades.
Cualquier tema que se nos ocurra o pregunta sobre algo, seguro que encontramos un vídeo explicativo en youtube que puede dar respuesta.
Si los usuarios quieren saber cosas de las estrellas de la gran pantalla , las marcas deben encontrar nuevas formas de colaborar con los famosos y de presentarlos.
El apoyo de una persona famosa a un producto es mucho más valioso si, esa persona crea vídeos para que los vean sus fans. Es lo que hace Rihanna para su marca de maquillaje Fenty con los vídeos Tutorial Tuesdays.
Earnest también ha dado ejemplos y pistas de por qué y cómo utilizar youtube, con un ejemplo de Will Smith:
Will Smith es un buen ejemplo. En el 2018 no lo vimos en ninguna película, pero estuvo presente constantemente con los vídeos que compartió en YouTube sobre su vida y ocio.
La egemonía de youtube
Hace un mes aprox. me encontré con una queja de algunos SEOs en twitter de por qué google solo sacaba contenido en vídeo de su plataforma Youtube y no daba opción a salir vídeos de otras plataformas de vídeo de alta calidad.
Aunque la respuesta parezca obvia, no creo que sea demasiado acertada por parte de google.
Por poner solo un par de ejemplos:
Daily Motion cuenta con 300 millones de usuarios en todo el mundo que ven 3.500 millones de vídeos cada mes.
Vimeo es una plataforma de vídeos de alta calidad que cuenta con más de 100 millones de visitantes únicos al mes, por tanto podría salir contenido suyo en Google junto a youtube, ¿no crees?
vídeo de vimeo de SEO
Lo que todo el mundo dice sobre el SEO en youtube
Si buscas como posicionar un vídeo en youtube probablemente todos los contenidos que encuentres tengan los mismos consejos en común, como pueden ser:
- Coloca la palabra clave dentro del título
- Crea una descripción larga del vídeo
- Coloca palabras clave dentro de la descripción
- El archivo de vídeo debe contener la palabra clave
- Sube una imagen de portada con la keyword como nombre de archivo
- Crea multitud de etiquetas (como si fuesen palabras clave).
- Crea enlaces internos desde la descripción del vídeo al propio vídeo.
- Haz linkbuilding a los vídeos.
Bueno, realmente no son malos consejos para posicionar un vídeo o un canal de youtube, pero sí son escasos o poco profundos.
Para posicionar vídeos en youtube necesitas algo más, necesitas conocer cómo funciona el algoritmo de youtube .
Esa es el sistema que realmente puede hacer mejorar el ranking de un canal de vídeos dentro de youtube.
Patente de google sobre los vídeos
Esta patente de google del 2011 describe cómo el motor de búsqueda puede mejorar la indexación de vídeos al identificar e indexar imágenes y clips de audio asociados con palabras clave específicas en los videos.
El algoritmo de youtube necesita algo más que un título y una descripción para comprender el contenido de un vídeo.
Además en muchas ocasiones los usuarios suben vídeos sin apenas descripción o con un título que ni siquiera conlleva una palabra clave.
Otro problema al que se enfrentó el equipo de búsqueda de youtube fue “las variaciones semánticas” de las etiquetas.
Para ello, el equipo de youtube tubo que implementar un marco de aprendizaje latente basado en LogitBoost .
Otro problema agregado puede ser cuando se publican vídeos muy largos, en cuyos casos puede ser más complicado identificar todo el contenido de un vídeo a través de un título o una descricpción.
El algoritmo de youtube “desconfía” del contenido textual que rodea al vídeo y la miniatura subida puede que no corresponda demasiado con el contenido en sí del vídeo entonces…
¿qué elementos tiene en cuenta youtube para clasificar los vídeos?
Puede ser más fácil para un motor de búsqueda poder extraer información de los fotogramas y del audio para conocer el contenido real de un vídeo, y a raiz de esta información decidir qué términos de búsqueda son relevantes para clasificar ese vídeo.
patente de youtube
La patente menciona :
El sistema de alojamiento de video utiliza un proceso de aprendizaje automático para aprender un modelo de características y palabras clave que asocia funciones del contenido de medios de un conjunto de datos de capacitación etiquetado con palabras clave que describen su contenido. El sistema utiliza el modelo aprendido para proporcionar resultados de búsqueda de video relevantes para una consulta de palabras clave basada en las características que se encuentran en los videos.
Hay varios datos asociados en esta patente que pueden ayudar a entender el algoritmo que hay detrás de youtube y así poder clasificar mejor un vídeo o una parte del vídeo para un tipo de consultas específicas.
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El proceso de youtube para conocer la relevancia de un vídeo
Según esta patente, el proceso que siguen para identificar la relevancia de un vídeo es la siguiente:
- El sistema de alojamiento de vídeos recibe una consulta de búsqueda de palabras clave de un usuario.
- Selecciona uno o más vídeos con contenido relevante para la consulta de palabra clave.
- Selecciona un cuadro del vídeo como representativo del contenido del vídeo usando un índice de vídeo que almacena los puntajes de asociación de palabras clave entre cuadros de una pluralidad de vídeos y palabras clave asociadas con los cuadros.
- Youtube presenta el cuadro seleccionado como una miniatura para el vídeo.
- Youtube recibe un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado que incluye un conjunto de elementos multimedia (por ejemplo, imágenes o clips de audio) junto con una o más palabras clave descriptivas del contenido de los elementos multimedia.
- El sistema extrae las características que caracterizan el contenido de los elementos multimedia.
- El sistema de alojamiento de vídeos encuentra y presenta resultados de búsqueda basados en el contenido real de los vídeos en lugar de depender únicamente de metadatos textuales.
- Un motor de anotación de vídeo genera vectores de características a partir de porciones muestreadas de video (por ejemplo, cuadros de video o clips de audio cortos) de la base de datos del vídeo.
- Un motor de anotación de vídeo aplica un modelo de palabra clave aprendida al extrajo vectores de características para generar un conjunto de puntuaciones de palabras clave.
- El motor de aprendizaje utiliza el aprendizaje automático para entrenar el modelo de función de palabra clave que asocia características de imágenes o clips de audio cortos con palabras clave descriptivas del contenido de audio o visual.
- El motor muestra una relación de vídeos relevantes para la consulta con miniaturas.
Como hemos podido observar el motor de aprendizaje de vídeos extrae un conjunto de características de los datos de entrenamiento etiquetados (imágenes, vídeo, o audio) y analiza las características extraídas para determinar asociaciones estadísticas entre características particulares y las palabras clave etiquetadas.
Un ejemplo claro lo podemos encontrar ya disponible en los resultados orgánicos. Google es capaz de identificar lo que hay dentro de un vídeo según una consulta realizada dentro de su buscador, como esta:
Por ejemplo:
un fotograma en el que salga una persona hablando sobre un escenario, puede estar asociado a palabras clave como el nombre de esa persona, el nombre de la conferencia, o el tema de la conferencia.
El CTR en los vídeos
El porcentaje de CTR que recibe un vídeo sobre una consulta específica también es almacenado y etiquetado en una base de datos como una señal positiva.
Sin embargo, el CTR también puede ser una señal negativa si un vídeo es mostrado para una consulta y no recibe clics.
El audio
El algoritmo cuenta con un módulo de extracción de características que segmenta los clips de audio en “sonidos cortos” y extrae funciones para los sonidos.
Al igual que con las imágenes de entrenamiento, el módulo de extracción de características aplica un aprendizaje para identificar un subconjunto de características de audio que ofrecen una mayor eficacia a los clips de audio de entrenamiento.
Para los datos de entrenamiento de audio, el módulo de extracción de características 220 puede generar vectores de características de audio mediante el cálculo de los coeficientes cepstrales de frecuencia de Mel (MFCC).
Estos coeficientes representan el espectro de potencia a corto plazo de un sonido basado en una transformada de coseno lineal de un espectro de potencia logarítmica en una escala de frecuencia no lineal.
En este momento puede entenderse que el modelo de algoritmo expresa la relación física subyacente en términos de las co-ocurrencias de palabras clave y las características físicas que representan las imágenes / archivos de audio (por ejemplo, color, textura, información de frecuencia).
Los vídeos largos
Cuando youtube recibe la subida de un vídeo largo, como puede ocurrir mucho ahora con los vídeos de juegos online donde el vídeo puede durar varias horas, el motor de búsqueda debe ser capaz de encontrar contenido relevante dentro de esos vídeos largos para consultas específicas.
El motor de búsqueda debe indentificar palabras clave dentro del vídeo uniendo archivos de imagen y audio.
Como funciona el sistema de recomendación de vídeos de Youtube
El sistema de recomendación de vídeos de Youtube funciona siguiendo un embudo de dos etapas a través de dos redes neuronales.
Los vídeos que nos aparecen recomendados utilizan estas redes neuronales que los clasifican de forma personalizada por ejemplo, según la similitud que tenga un vídeo con los que ya hemos visualizado anteriormente.
Youtube va “aprendiendo” (Machine Learning) sobre los vídeos que visualizamos y es capaz de detectar de qué vídeos “pasamos de largo” y de cuales no para seguir aprendiendo sobre nuestros gustos y mejorar los vídeos recomendados.
También, el algoritmo de Youtube nos va a recomendar siempre contenido nuevo o novedoso, por tanto, la frescura de contenido interesante publicado funciona bien como factor de clasificación.
Guillaume Chaslot, ex-trabajador de Google explica que:
Diseñamos la IA de YouTube para que aumentara el tiempo que las personas pasan online, porque eso conlleva más anuncios… Si por ejemplo vemos que el tema ‘la tierra es plana‘ mantiene a los usuarios más tiempo on line que ‘la tierra es redonda‘, la primera teoría se verá favorecida por el algoritmo de recomendación”.
Conclusión
El motor de búsqueda de youtube va más allá de utilizar solo los metadatos que el usuario puede manipular o introducir cuando sube un vídeo a la plataforma.
De alguna manera youtube necesita identificar el contenido real que hay dentro de un vídeo y no solo guiarse por las etiquetas o descripciones, ya que muchas veces estas están duplicadas .
Como vemos a través de esta patente, el motor de búsqueda de youtube utiliza un sistema más avanzado para poder entender el contenido de los vídeos y clasificarlos en su ranking.
Por supuesto, que los meta datos como título, etiquetas, clics recibidos, visualizaciones, comentarios o meta descricpción funcionan, pero ten en cuenta que son solo una parte del puntaje que otorga youtube a un vídeo.
Tal vez, insistir en tener un archivo de audio claro y pronunciando palabras clave durante la emisión del vídeo ayude…
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Acerca del autor
SEO Mánager en ginesmayol.com . Ayudo a empresas y marcas a posicionarse en Google. Presidente de la Asociación de MKT Digital de la Región de Murcia. Creo estrategias de Adquisición de tráfico para empresas y marcas nuevas. Hago deporte a diario y me gusta todo lo relacionado con el medio ambiente y el estilo de vida sencillo y saludable.
