摘要：
优化YouTube视频的搜索排名主要包括以下几个方面:SEO(SearchEngineOptimization,搜索引擎优化)和SEM(SearchEngineMarketing,... 优化 YouTube 视频的搜索排名主要包括以下几个方面:
SEO (Search Engine Optimization,搜索引擎优化) 和 SEM (Search Engine Marketing,搜索引擎营销) 是两种不同的搜索营销策略,但两者结合使用可以事半功倍。
SEO 的主要策略包括:
SEM 的主要策略包括:
将 SEO 与 SEM 结合使用的好处包括:
优化 YouTube 视频搜索排名和结合 SEO 与 SEM 策略是一个全面的网络营销方法。一方面要注重视频标题、描述、标签和缩略图的优化,提高视频在YouTube搜索结果中的排名;另一方面要结合 SEO 和 SEM 的优势,通过自然搜索和付费广告双管齐下,全面提升品牌的网络营销成效。只有将这两个方面有机结合,才能真正实现高效的视频营销目标。
2024年9个好用的YouTube关键字工具推荐（第三弹 ）！！！
早上好，继续为YouTube关键字工具迷们推荐实用工具！今天聚焦于2024年的9个高效工具，让我们一起探索！
VidIQ是专为视频创作者设计的平台，包括关键字研究、SEO标签建议和竞争对手追踪功能。 其关键字仪表板有热门关键字机会和上升关键字，帮助你发掘潜在关键词。 比如输入“如何启动YouTube频道”和“如何成为影响者”，它会为你揭示相关机会，助你定位视频内容。
2. TubeBuddy
作为浏览器扩展，TubeBuddy提供关键字研究和SEO指导。 它的关键字浏览器帮助你找到与行业相关的关键词，并查看热门视频使用的标签，提升视频可见度。
3. Keywords Everywhere
Keywords Everywhere是一款浏览器扩展，显示与搜索词相关的指标，搜索预测功能有助于发掘长尾关键词。 它还提供详细分析，帮助你评估每个视频结果。
4. Keywords Tools
Keywords Tools利用YouTube搜索预测，提供跨平台关键词研究，允许你通过多种方式过滤关键字，提供每月搜索量数据。
以上工具各有特色，可以帮助你提升YouTube频道的SEO，了解竞争环境，选择适合的关键词。 最后，别忘了根据个人需求选择合适的付费计划，持续优化你的YouTube内容策略。
今天的分享就到这里，期待你的反馈和分享！祝愿大家在YouTube之旅中越来越成功！
YouTube视频推荐系统为什么那么强？看了这篇文章你就知道了
作为全球主流的视频平台，谷歌旗下的YouTube成功的关键之一是其精准的视频推荐系统。 该系统有哪些亮点？它又解决了哪些问题？在RecSys 2019论文中，谷歌研究者对这些进行了详细解释。 荷兰的一位数据科学家对论文内容进行了总结。 论文/?推荐系统解决了什么问题？在YouTube上观看视频时，页面上会展示用户可能喜欢的视频推荐列表。 该论文主要聚焦于以下两大目标：1）优化不同的目标。 他们没有定义确切的目标函数，而是将目标函数分为「参与度」（点击量、花的时间）目标和「满意度」（点赞量、踩的量）目标；2）减少系统引入的「选择偏见」：用户通常更倾向于点开排在第一位的推荐视频，尽管后面的视频可能参与度、满意度更高。 如何高效地减少这些偏见是一个亟待解决的问题。 用什么方法解决？论文中介绍的模型着眼于两个主要的目标。 他们使用了一个宽度&深度模型框架。 宽度模型拥有强大的记忆能力，深度神经网络拥有泛化能力，宽度&深度模型则综合了二者的优点。 宽度&深度模型会为每一个定义的（参与度和满意度）目标生成一个预测。 这些目标函数可以分为二分类问题（是否喜欢某个视频）和回归问题（为视频评级）。 这一模型之上还有一个单独的排序模型。 这只是一个输出向量的加权组合，它们是不同的预测目标。 这些权重是手动调整的，以实现不同目标的最佳性能。 此外，研究者还提出了结对、列表等先进的方法，以提升模型的性能，但由于计算时间的增加，这些方法没有被应用到生产中。 在宽度&深度模型的深层部分，研究者利用了一个多任务学习模型MMoE。 现有视频的特征（内容、标题、话题、上传时间等）以及正在观看的用户的信息（时间、用户配置文件等）被用作输入。 MMoE模型可以在不同的目标之间高效地共享权重。 共享的底层（shared bottom layer）被分为多个专家层，用于预测不同的目标。 每个目标函数都有一个门函数（gate function）。 这个门函数是一个softmax函数，接收来自原始共享层和不同专家层的输入。 该softmax函数将决定哪些专家层对于不同的目标函数是重要的。 该模型的宽度部分致力于解决系统中由视频位置带来的选择偏见问题。 研究者将该部分称为「浅塔」（shallow tower），它可以是一种简单的线性模型，使用简单的特征，如视频被点击时所处的位置、用户观看视频使用的设备等。 结果该论文的结果表明，用MMoE替换shared-bottom层可以在参与度（观看推荐视频花费的时间）和满意度（调查反馈）两个目标中提升模型的性能。 增加MMoE中的专家层数量和乘法的数量可以进一步提升模型的性能。 但由于计算上的限制，现实部署中无法实现这一点。 进一步的研究结果表明，参与度度量可以通过使用「浅塔」降低选择偏见来加以改进。 与只在MMoE模型中添加特征相比，这是一项显著的改进。
"YouTube成功秘诀全解析：新手到高手的完整指南"
YouTube，这个创意与机会并存的舞台，是分享知识、娱乐和实现自我表达的广阔天地。 要让你的频道在众多内容中脱颖而出，这篇新手到高手的完整指南将为你提供关键的步骤和策略。 首先，从基础做起：确保你的会员订阅完成，这是建立频道根基的首要任务。 接着，推广你的频道至关重要，通过精心设计的视频标题、描述，以及抢眼的缩略图，吸引观众的眼球。 别忘了，正确的标签和分类能帮助搜索引擎更好地定位你的内容。 深入理解YouTube的算法至关重要，这意味着你需要学会：优化视频标题和描述以匹配搜索需求，制作能触动人心的缩略图，使用合适的标签和分类，激发观众参与互动，保持稳定的发布频率，并且要善于利用数据分析调整你的内容和推广策略。 最后，记住，成功并非一蹴而就，持续与观众互动，理解并满足他们的需求，才是你在YouTube上取得持久成功的关键。 跟随这些指南，你的频道定会绽放独特的光彩，在这个数字世界中独树一帜。