根據Vtuber轉換模型建立與相關討論(十七)一文,探討讚數與觀看數的高度關聯性成因。
Youtube對於影片的曝光度有如下手段:
1. 讓該影片出現在首頁的推薦列表
2. 讓該影片出現在其他影片右側的相關影片列表
3. 讓該影片出現在其他影片播放結束後的(通常可以由上傳者自訂義,或者列出同上傳者的其他影片)
4. 讓該影片出現在搜尋結果中
在Youtube平臺內部流動的曝光率,是可以由Youtube平臺自己來安排。所以如果該影片無法突破同溫層到其他平臺散播,基本上是無法擺脫Youtube平臺的演算法。
讚數與觀看數的高度相關,理論上應該是考慮到觀看數大小影響讚數大小,但如此高的關聯性,已無法用觀看數影響讚數來合理解釋。
因為觀看與讚是兩個不同的行為,且牽涉到使用者本身是否在Youtube有帳號。而且youtube有所謂的有效觀看次數的設定,對於觀看次數的計算方式,有將平臺外的自動播放功能與預覽功能消除。所以觀看數的影響變數非常多,若要以「Youtube對於演算法的控制精準已經來到可以透過觀看數決定讚數。」下定論這是非常不合理的猜測。
反過來說,讚數是否能影響觀看數?我認為並無不可,先從Youtube的曝光機制來說,Youtube曝光影片的判斷條件本身就能將有效觀看數當作設定條件。也就是當有效觀看數到達某個閥值後,Youtube就不再透過上述的四個管道散播該影片。
而有效觀看數的閥值,若是用讚數當作換算公式,也就是用讚數透過某個公式轉換來決定有效觀看數的閥值。只要時間夠久,就能看到讚數跟有效觀看數呈現一個高度相關的分布模式。
而多數的影片即使有曝光,也不一定會被其他Youtube使用者點入觀看並形成有效觀看。所以才會看到分布點讚數大多高於原本模型公式換算出來的讚數(點位都落在趨勢線上方)。
除非像茸茸鼠剛紅那樣有突破同溫層再其他外部平臺散播,才會出現讚數低於預估讚數的情況(點位落在趨勢線下方),否則當有效觀看數高於讚數透過某個公式算出的閥值,就會停止曝光,從而讓影片的有效觀看數停止成長。
這樣既能合理解釋,為什麼有如此高的相關連性,但讚數大多高於預估的現象。也能合理解釋,為什麼讚數與有效觀看次數有如此高的關聯性存在。
再加上Youtube有處理有效讚數的判斷準則,才能把讚數與有效觀看次數的分佈有如此高的關聯性。
為了證實這個論點,我將再次收集一個月以上的影片有效觀看數與讚數來檢驗,是否真的有這個公式存在。