Salsomaggiore Terme (Tecnologia) -
07/10/2026 - Cinque errori sull'algoritmo di YouTube secondo l'ingegnere capo
YouTube non spinge i video e non spinge i canali: tira visualizzazioni dall’utente. L’algoritmo si attiva quando una persona entra in piattaforma e cerca ciò che quella persona vuole in quel momento, non dopo una pagella sul CTR o sul tempo di visione. In un’intervista delle ultime settimane, Todd Bu, descritto come l’ingegnere capo di YouTube che ha creato l’algoritmo di raccomandazione, indica cinque errori ricorrenti. Un canale che sembra fermo non è necessariamente sotto un blocco: può semplicemente cadere in uno di questi cinque passaggi.
I punti riguardano lo sguardo rivolto al video invece che allo spettatore, il peso eccessivo degli iscritti, l’assenza di un brand unico, la fatica di scegliere tra troppi contenuti e la lettura troppo rigida dei video consigliati. In tutti i casi l’analisi resta sull’utente, con limiti chiari quando i pubblici si frammentano.
Il primo errore consiste nel guardare il video e non lo spettatore. L’immagine abituale è quella di una piattaforma che valuta un contenuto, ne misura il CTR e il tempo di visione e poi decide se proporlo a gruppi di persone. Nell’intervista il meccanismo è descritto in modo diverso: non esiste una pagella del tipo ’questo CTR basta, questo tempo di visione basta, quindi il video viene proposto’. L’algoritmo scatta quando la persona accede e la domanda diventa che cosa quella persona vuole in quel momento.
Un esempio rende concreto il punto. Un co-founder di Dotodag, software di analisi dati pensato per capire meglio l’algoritmo, guarda solo video sotto le 1.000 visualizzazioni di ragazzi che si lamentano delle donne. Il CTR e il tempo di visione di quei video sono descritti come pessimi, eppure la home resta piena di quei titoli. Il suggerimento non dipende quindi da una prestazione assoluta del video, ma dalla corrispondenza con ciò che quell’utente sta cercando.
Un secondo esempio riguarda chi, per lavoro, è interessato a video con una performance molto alta. Vengono visti pochi video, ma in playlist finiscono molti outlier, cioè titoli che hanno fatto più visualizzazioni degli iscritti del canale. La piattaforma sa che quei video non vengono guardati: tempo di visione a zero, CTR a zero, nessun autoplay. Continua comunque a proporli, perché ha capito che è quello l’interesse. Su questo passaggio l’intervista è netta: l’analisi è sempre sull’utente.
Il secondo errore è sopravvalutare il ruolo dei propri follower. I video vengono proposti prima a chi ha già una storia con il canale e dopo a chi non ce l’ha, ma questo ordine non significa che gli iscritti decidano la distribuzione. Un video con un CTR del 10%, definito ottimo, lascia comunque fuori il 90% di chi segue in modo assiduo e guarda i video nelle prime ore. L’algoritmo è costruito per non farsi influenzare troppo dai risultati sugli iscritti e dai piccoli gruppi che hanno già visto il contenuto.
Un caso citato nell’intervista riguarda un utente che si lamentava di non riuscire a vedere i video dei canali a cui era iscritto. L’analisi del profilo ha mostrato che quei video gli erano stati proposti anche 19 volte. Per 19 volte non solo non li aveva aperti, ma non li aveva proprio visti. Il fatto di essere iscritti non produce quindi una visione automatica e non basta da solo a costruire una community che guarda tutti i video.
Uno o due video da 5.000, 10.000 o 100.000 visualizzazioni non creano, da soli, un pubblico che torna su ogni pubblicazione. Quando un video non viene distribuito, la causa spesso non è un segnale negativo degli iscritti. Più spesso, per chi non è iscritto e non conosce il canale, quel video non risulta interessante e la piattaforma non trova abbastanza persone in quella fascia, che è anche la più ampia. Da qui l’indicazione di trattare ogni video come se fosse destinato a un pubblico nuovo, su un canale ancora da zero.
La conseguenza operativa è suggerire, dentro i video, altri video dello stesso canale. Se convertire una singola persona è difficile, il passaggio successivo descritto è l’upsell: una volta ottenuto l’ingresso, proporre altro contenuto dello stesso insieme invece di considerare chiusa la visione.
Il terzo errore è non considerare YouTube come un brand. La piattaforma riesce a distinguere bene i vari format di un canale, ma nell’intervista resta consigliabile trattare il canale come un unico brand. L’esempio usato è quello del ristorante: se il locale è un sushi, in linea di massima non conviene vendere anche le bistecche. Il format può variare, il pubblico di riferimento no.
Ogni volta che un canale parla a un pubblico diverso cresce in una direzione diversa. Si possono attirare 100 iscritti che vogliono i gameplay, 100 che vogliono le news sui videogiochi e magari 10 che vogliono i vlog. Il canale continua a salire prendendo iscritti sparsi tra pubblici diversi, senza accumulare persone interessate alla stessa cosa. Il risultato è una crescita frammentata, in [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2698-fare-video-con-canva-nuovo-editor.asp]cui ogni nuovo video[/URLAMP] deve ricostruire l’interesse da capo.
L’alternativa descritta è un unico brand che parla a un unico tipo di pubblico. In quel caso si possono accumulare, per esempio, 10.000 persone tutte interessate alla stessa cosa e disposte a continuare a seguire. Aumentano gli spettatori di ritorno, il canale cresce in modo più coerente, si forma la community spesso cercata e salgono anche le conversioni dei link in descrizione. Il punto non è quante nicchie si toccano, ma se le persone trovate restano interessate al contenuto successivo.
Il quarto errore è non considerare la decision fatigue. Sui dati aggregati degli utenti, una considerazione descritta come naturale è che le persone non hanno abbastanza tempo per guardare tutti i contenuti che vorrebbero. Da qui il buon andamento sia degli short sia dei super long form. Con un video da circa due ore si può lasciare il contenuto in televisione e non scegliere più che cosa vedere per le due ore successive. Nel feed degli short, allo stesso modo, si continua a [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2740-cattura-video-online-senza-installare-programmi-salva.asp]guardare senza dover selezionare il video[/URLAMP] successivo.
Più i contenuti aumentano, più diventa faticoso scegliere quale vedere. Per questo, una volta convinta una persona a entrare in un video, quell’ingresso non va dato per scontato. Citare altri video dello stesso canale riduce la frizione e può portare a commenti di chi, in poche ore, guarda tutto il canale. Episodi di questo tipo sono indicati come accaduti negli ultimi giorni sul canale da cui parte l’analisi.
Finché l’obiettivo resta il format virale e il [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2656-canva-montaggio-video-super-funzioni-che-semplificano-tua.asp]singolo video che sale[/URLAMP], il lavoro si concentra sul numero degli iscritti. Quando invece il canale funziona come un unico show, un unico brand o un unico programma, l’algoritmo inizia a lavorare a favore di quell’insieme. [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2132-tutorial-video-chatgpt-come.asp]Se tutti i video[/URLAMP] parlano allo stesso pubblico, le persone possono guardarli tutti. La parte difficile è far scegliere il canale; una volta fatta quella scelta, far scegliere un altro video dello stesso canale è il passaggio più semplice.
Il quinto errore è sovrastimare l’importanza dei video consigliati come lettura del pubblico. Guardare i consigliati per capire a chi si sta parlando è una pratica citata più volte, ma l’intervista invita a non prenderla come misura rigida. Le persone guardano anche video casuali. Accanto a un [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2204-come-riassumere-video-youtube.asp]video di YouTube[/URLAMP] Education possono comparire video sulle patatine e un video di Breaking Italy. La vicinanza in quel riquadro non definisce da sola il pubblico.
Sul piano logico questo lascia spazio a format diversi, agli short e alle visualizzazioni esterne. Se i pubblici si comportano in modo diverso, l’algoritmo riesce ad analizzare quel comportamento e a gestirlo. Non è quindi automatico che un format differente o un traffico esterno rompano la distribuzione. La rassicurazione, però, convive con un limite preciso.
Una delle metriche che YouTube valuta di più è se, tornando sulla piattaforma, le persone continuano a guardare quel video. La formula riportata è che il sistema faccia sentire agli utenti di tornare su YouTube quel giorno e che questo effetto si mantenga nel tempo. Il significato operativo è parlare sempre più o meno allo stesso pubblico. L’intervista lascia un margine a chi vuole trattare più argomenti nello stesso canale, ma i numeri indicati spingono nella direzione opposta: spettatori di ritorno, brand unico e meno frammentazione. Parlare sempre allo stesso pubblico senza esaurire l’argomento resta un punto aperto, rinviato a un video successivo.
I punti riguardano lo sguardo rivolto al video invece che allo spettatore, il peso eccessivo degli iscritti, l’assenza di un brand unico, la fatica di scegliere tra troppi contenuti e la lettura troppo rigida dei video consigliati. In tutti i casi l’analisi resta sull’utente, con limiti chiari quando i pubblici si frammentano.
Indice
- Guardare lo spettatore e non il video
- Il peso limitato degli iscritti
- Considerare il canale come un unico brand
- La decision fatigue tra short e video lunghi
- Video consigliati e ritorno in piattaforma
Tutorial video
Guardare lo spettatore e non il video
Il primo errore consiste nel guardare il video e non lo spettatore. L’immagine abituale è quella di una piattaforma che valuta un contenuto, ne misura il CTR e il tempo di visione e poi decide se proporlo a gruppi di persone. Nell’intervista il meccanismo è descritto in modo diverso: non esiste una pagella del tipo ’questo CTR basta, questo tempo di visione basta, quindi il video viene proposto’. L’algoritmo scatta quando la persona accede e la domanda diventa che cosa quella persona vuole in quel momento.
Un esempio rende concreto il punto. Un co-founder di Dotodag, software di analisi dati pensato per capire meglio l’algoritmo, guarda solo video sotto le 1.000 visualizzazioni di ragazzi che si lamentano delle donne. Il CTR e il tempo di visione di quei video sono descritti come pessimi, eppure la home resta piena di quei titoli. Il suggerimento non dipende quindi da una prestazione assoluta del video, ma dalla corrispondenza con ciò che quell’utente sta cercando.
Un secondo esempio riguarda chi, per lavoro, è interessato a video con una performance molto alta. Vengono visti pochi video, ma in playlist finiscono molti outlier, cioè titoli che hanno fatto più visualizzazioni degli iscritti del canale. La piattaforma sa che quei video non vengono guardati: tempo di visione a zero, CTR a zero, nessun autoplay. Continua comunque a proporli, perché ha capito che è quello l’interesse. Su questo passaggio l’intervista è netta: l’analisi è sempre sull’utente.
Il peso limitato degli iscritti
Il secondo errore è sopravvalutare il ruolo dei propri follower. I video vengono proposti prima a chi ha già una storia con il canale e dopo a chi non ce l’ha, ma questo ordine non significa che gli iscritti decidano la distribuzione. Un video con un CTR del 10%, definito ottimo, lascia comunque fuori il 90% di chi segue in modo assiduo e guarda i video nelle prime ore. L’algoritmo è costruito per non farsi influenzare troppo dai risultati sugli iscritti e dai piccoli gruppi che hanno già visto il contenuto.
Un caso citato nell’intervista riguarda un utente che si lamentava di non riuscire a vedere i video dei canali a cui era iscritto. L’analisi del profilo ha mostrato che quei video gli erano stati proposti anche 19 volte. Per 19 volte non solo non li aveva aperti, ma non li aveva proprio visti. Il fatto di essere iscritti non produce quindi una visione automatica e non basta da solo a costruire una community che guarda tutti i video.
Uno o due video da 5.000, 10.000 o 100.000 visualizzazioni non creano, da soli, un pubblico che torna su ogni pubblicazione. Quando un video non viene distribuito, la causa spesso non è un segnale negativo degli iscritti. Più spesso, per chi non è iscritto e non conosce il canale, quel video non risulta interessante e la piattaforma non trova abbastanza persone in quella fascia, che è anche la più ampia. Da qui l’indicazione di trattare ogni video come se fosse destinato a un pubblico nuovo, su un canale ancora da zero.
La conseguenza operativa è suggerire, dentro i video, altri video dello stesso canale. Se convertire una singola persona è difficile, il passaggio successivo descritto è l’upsell: una volta ottenuto l’ingresso, proporre altro contenuto dello stesso insieme invece di considerare chiusa la visione.
Considerare il canale come un unico brand
Il terzo errore è non considerare YouTube come un brand. La piattaforma riesce a distinguere bene i vari format di un canale, ma nell’intervista resta consigliabile trattare il canale come un unico brand. L’esempio usato è quello del ristorante: se il locale è un sushi, in linea di massima non conviene vendere anche le bistecche. Il format può variare, il pubblico di riferimento no.
Ogni volta che un canale parla a un pubblico diverso cresce in una direzione diversa. Si possono attirare 100 iscritti che vogliono i gameplay, 100 che vogliono le news sui videogiochi e magari 10 che vogliono i vlog. Il canale continua a salire prendendo iscritti sparsi tra pubblici diversi, senza accumulare persone interessate alla stessa cosa. Il risultato è una crescita frammentata, in [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2698-fare-video-con-canva-nuovo-editor.asp]cui ogni nuovo video[/URLAMP] deve ricostruire l’interesse da capo.
L’alternativa descritta è un unico brand che parla a un unico tipo di pubblico. In quel caso si possono accumulare, per esempio, 10.000 persone tutte interessate alla stessa cosa e disposte a continuare a seguire. Aumentano gli spettatori di ritorno, il canale cresce in modo più coerente, si forma la community spesso cercata e salgono anche le conversioni dei link in descrizione. Il punto non è quante nicchie si toccano, ma se le persone trovate restano interessate al contenuto successivo.
La decision fatigue tra short e video lunghi
Il quarto errore è non considerare la decision fatigue. Sui dati aggregati degli utenti, una considerazione descritta come naturale è che le persone non hanno abbastanza tempo per guardare tutti i contenuti che vorrebbero. Da qui il buon andamento sia degli short sia dei super long form. Con un video da circa due ore si può lasciare il contenuto in televisione e non scegliere più che cosa vedere per le due ore successive. Nel feed degli short, allo stesso modo, si continua a [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2740-cattura-video-online-senza-installare-programmi-salva.asp]guardare senza dover selezionare il video[/URLAMP] successivo.
Più i contenuti aumentano, più diventa faticoso scegliere quale vedere. Per questo, una volta convinta una persona a entrare in un video, quell’ingresso non va dato per scontato. Citare altri video dello stesso canale riduce la frizione e può portare a commenti di chi, in poche ore, guarda tutto il canale. Episodi di questo tipo sono indicati come accaduti negli ultimi giorni sul canale da cui parte l’analisi.
Finché l’obiettivo resta il format virale e il [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2656-canva-montaggio-video-super-funzioni-che-semplificano-tua.asp]singolo video che sale[/URLAMP], il lavoro si concentra sul numero degli iscritti. Quando invece il canale funziona come un unico show, un unico brand o un unico programma, l’algoritmo inizia a lavorare a favore di quell’insieme. [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2132-tutorial-video-chatgpt-come.asp]Se tutti i video[/URLAMP] parlano allo stesso pubblico, le persone possono guardarli tutti. La parte difficile è far scegliere il canale; una volta fatta quella scelta, far scegliere un altro video dello stesso canale è il passaggio più semplice.
Video consigliati e ritorno in piattaforma
Il quinto errore è sovrastimare l’importanza dei video consigliati come lettura del pubblico. Guardare i consigliati per capire a chi si sta parlando è una pratica citata più volte, ma l’intervista invita a non prenderla come misura rigida. Le persone guardano anche video casuali. Accanto a un [URLAMPI=https://www.mrpaloma.com/public/web/2204-come-riassumere-video-youtube.asp]video di YouTube[/URLAMP] Education possono comparire video sulle patatine e un video di Breaking Italy. La vicinanza in quel riquadro non definisce da sola il pubblico.
Sul piano logico questo lascia spazio a format diversi, agli short e alle visualizzazioni esterne. Se i pubblici si comportano in modo diverso, l’algoritmo riesce ad analizzare quel comportamento e a gestirlo. Non è quindi automatico che un format differente o un traffico esterno rompano la distribuzione. La rassicurazione, però, convive con un limite preciso.
Una delle metriche che YouTube valuta di più è se, tornando sulla piattaforma, le persone continuano a guardare quel video. La formula riportata è che il sistema faccia sentire agli utenti di tornare su YouTube quel giorno e che questo effetto si mantenga nel tempo. Il significato operativo è parlare sempre più o meno allo stesso pubblico. L’intervista lascia un margine a chi vuole trattare più argomenti nello stesso canale, ma i numeri indicati spingono nella direzione opposta: spettatori di ritorno, brand unico e meno frammentazione. Parlare sempre allo stesso pubblico senza esaurire l’argomento resta un punto aperto, rinviato a un video successivo.
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07/10/2026 - Cinque errori sull'algoritmo di YouTube secondo l'ingegnere capo -
Written by Mokik