Die Empfehlungssysteme von TikTok und YouTube spielen eine entscheidende Rolle dabei, welche Inhalte die Zuschauer erreichen. Beide Plattformen betonen, dass ihre Algorithmen Nutzerengagement-Metriken über traditionelle Maße wie die Follower-Zahl priorisieren.
Die Empfehlungsmechanik von TikTok
Laut der Nachrichtenredaktion von TikTok wird der For You-Feed von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter Nutzerinteraktionen wie gelikte oder geteilte Videos, gefolgte Accounts, gepostete Kommentare und erstellte Inhalte. Zudem tragen Videoinformationen wie Beschreibungen, Sounds und Hashtags sowie Geräte- und Kontoeinstellungen wie Sprachpräferenzen und Ländereinstellungen zu den Empfehlungen bei.
YouTubes Ansatz zu Empfehlungen
Das Empfehlungssystem von YouTube, wie auf den Seiten 'Wie YouTube funktioniert' beschrieben, berücksichtigt das Sehverhalten eines Nutzers, einschließlich Likes, Dislikes, Abonnements und Feedback aus Zufriedenheitsumfragen. Nutzer haben auch die Möglichkeit, ihre Such- und Wiedergabeverläufe zu pausieren, zu bearbeiten oder zu löschen, was ihnen mehr Kontrolle darüber gibt, was ihre Empfehlungen beeinflusst.
Beide Plattformen betonen, dass die Zuschauerbindung wichtiger ist als die Follower-Zahl, was auf einen Wandel in der Priorisierung von Inhalten hinweist.
Auswirkungen für Content Creator
Der Fokus auf das Verhalten und Feedback der Zuschauer deutet darauf hin, dass für Creator ansprechende Inhalte, die bei den Zuschauern Resonanz finden, effektiver sein könnten als einfach nur eine große Follower-Basis aufzubauen. Während TikTok und YouTube weiterhin ihre Algorithmen verfeinern, bleibt das Potenzial für Inhalte, neue Zuschauer zu erreichen, eng mit der Fähigkeit verbunden, das Interesse der Zuschauer zu wecken und zu halten.
