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| 本文作者： 不知 | 2015-05-19 11:53 |
对我们眼球的争夺日趋白热化，这对于喜欢看视频的人来说是好事。Meerkat、 Periscope 和 Snapchat 正在争夺视频直播领域的霸主地位，Netflix 和 Hulu 则在电视和电影上一决雌雄，HBO 则在上个月新一季《权力的游戏》播出前推出了 HBO Now。从未有这么多高质量、可立即获得的电视为争夺我们的注意力而战。
然而，在这样一个视频黄金时代里，YouTube 发现自己存在一个严重问题：尽管其总浏览量呈上升趋势，但大多数观看都发生在 YouTube 的网站和应用之外。这让 YouTube 获得关注、广告收入以及珍贵的移动用户变得更困难。在 Susan Wojcicki 于去年成为 YouTube 首席执行官时，她可以继续转变 YouTube 提供广告以及与用户互动的方式，向特定频道投入更多钱并大力推广这些频道。
但 YouTube 当时面临着一个更紧迫、更重要的问题：YouTube 编写程序和测试代码的方式已经过时。造就这个全球最大视频网站的代码让程序员们难以开发出新功能，从而吸引用户观看更多视频，而不是转而投向 Netflix 或 Hulu。
YouTube 工程总监 Christos Goodrow 表示道：“当时那种状态对于企业很不利。我们并没有构建出和观众的牢固关系，也没有怎么尝试改进用户体验。”
于是在 2012 年，YouTube 开展了一个庞大的跨部门项目来解决这些问题。这个代号为 InnerTube 的项目要解决从开发平台到机器学习算法的一切问题，以便让工程师和设计师更快地测试和打造更具粘性的多屏用户体验。
这一切都源自于一张信息图。YouTube 用户体验研究员 Kerry Rodden 在 2012 年制作了一张信息图，将 YouTube 的观看活动进行了数据视觉化。这张图很快传遍了公司。这张图上的数据显示，大部分用户是在博文、新闻文章、Facebook 和 Twitter 等社交媒体中分享的链接里观看 YouTube 视频，而不是通过 YouTube 网站或应用观看。用户如此分散将限制 YouTube 留存、了解和变现用户的能力。
YouTube 变现能力的重要性再强调也不为过。据《华尔街日报》报道，尽管 YouTube 号称每月有 10 亿观众，但去年的营收只有 40 亿美元，且依旧没有盈利。考虑到只有 5000 万订户的 Netflix 在 2014 年的营收有 55 亿美元，你或许就不难理解将用户集中到一个地方对 YouTube 的重要性了。
这个项目首先要从聚拢 YouTube 开始。YouTube 的软件开发基础设施远远跟不上新设备的激增以及对 YouTube 出现在这些屏幕上的需求。结果，YouTube 的开发流程也变得散乱：其 XBox 应用以某一进度在开发，而 iOS 应用又以另一进度在开发，诸如此类。
YouTube 工程总监 Andrew Berkheimer 说道：“随着时间推移，这些不同系统和开发方式之间的摩擦开始拖累我们。于是我们意识到，这会成为一个大问题，尤其是移动正成为我们主要的服务领域。”
更糟糕的是，YouTube 无法从移动设备上收集细致的用户行为分析数据。也就是说，如果用户是躺在床上用手机观看 YouTube 视频，桌面端 YouTube 也毫不知情。
Goodrow 承认道：“我们当时没有用移动端的数据简直是疯了。当我们开始做这件事时，我们发现有一大群用户只使用移动设备。”随着用手机观看视频的用户数继续攀升，像这样的盲点会成为严重的竞争劣势。
实际上，在 2012 年时，大部分人通过移动设备观看 YouTube 视频。尽管 YouTube 的工程师们为各种屏幕打造了一大堆应用，但糟糕的开发基础设施和散乱的开发流程让工程师们很难在移动设备上做一些简单的事情，比如通过 A/B 测试来研究新的设计元素和功能，或是衡量用户行为。
InnerTube 旨在扫清这些技术障碍。Goodrow 表示道：“InnerTube 将让我们可控地对用户界面进行大规模测试。”
即便没有过时的基础设施拖累，移动开发和网络开发相比也存在一个重要缺陷：速度慢。
Andrew Berkheimer 在谈到旧系统时说道：“每一版应用要花六周时间，从而让迭代周期和学习周期变得很长。”这也意味着，如果一项新功能的效果不如预期，他们也要花数周时间才能移除。类似的，新的设计理念和功能也受困于这一令人痛苦的开发周期，这让习惯于网络开发的工程师们头疼不已，要知道网络开发的变更立即可见，迭代也经常进行。
这是 InnerTube 旨在解决的另一件事。得益于一套更灵活的新 API，YouTube 的工程师们现在可以更容易地在多个平台上推送变更，对应用进行一些在线更新而无需重新提交应用。这一系统还让撤销变更变得容易，可以让开发者们更自由地试验，而无需担心出问题的应用在应用商店上呆很久。
Berkheimer 表示道：“在过去，我们必须对放上去的功能非常小心，因为无法关闭。现在我们可以更大胆一些了，因为我们在有需要时可以关闭新功能。而如果新功能确实奏效，我们也可以轻松地将它开启给所有人使用。”
从小更改到大的应用更新，YouTube 的移动开发流程比以前要更顺畅和高效了。事实上，在 InnerTube 之后，以前的六周滞后期已经消失，YouTube 的工程师们现在能在一周的时间里将新版应用推送到生产环境中。
现在工程师们打造新产品也要容易得多了。比如，在 InnerTube 项目打下坚实的基础后，2 月份发布的 YouTube Kids 应用的开发就容易得多了。YouTube Kids 与 Netflix 直接展开对儿童的竞争。随着开发基础设施新近完成，YouTube 希望能更快速地对竞争对手们做出反应。
作为 InnerTube 项目的一部分，YouTube 的工程师们彻底改变了视频推荐引擎的工作方式。对于终端用户而言，这看起来可能像是小细节，但其背后其实隐藏了许多技术细节。推荐视频的相关性对 YouTube 具有重大价值：推荐越好，用户体验越具粘性。用户观看视频的时间越多，YouTube 以及视频创作者赚的钱就越多。
为了让视频推荐尽可能完美，YouTube 接入了 Google Brain。Google Brain 是谷歌的人工智能项目，专注于深度学习和神经网络。未来某一天，Google Brain 项目或许能复制乃至超越人脑的复杂度。Google Brain 的神经网络也非常适用于语音识别、推荐视频等任务。
Goodrow 表示道：“我们在用的神经网络要比我在 20 年前用的神经网络大 10 倍。现在的神经网络有数以千计的节点，接受了数万亿次的训练，从而能更好地推荐用户感兴趣的视频。”
这一系统的输入数据是 YouTube 数亿用户的活动：观看的视频、观看时长、喜欢的视频、跳过的视频等等。他们还增加了一个让用户取消推荐的按钮。
和过去基于回归的推荐算法相比，新的推荐引擎取得了巨大进步。尽管基于回归的推荐算法擅长于记忆视频间的关系，但不擅长处理陌生情况。神经网络推荐引擎则更擅长于推荐新视频或缺少历史数据的视频。
YouTube 的推荐算法并不会挖掘用户在谷歌搜索中的搜索历史，因为网络搜索历史非常宽泛，搜索有关税收的信息并不意味着用户想看与税收有关的视频。
通过 InnerTube 项目实现的事情：更快的迭代、改进的用户测试、移动用户分析、更智能的推荐让 YouTube 收获巨大。在 2015 年初时，移动端 80% 的 YouTube 视频观看发生在 YouTube 应用内，桌面端 55% 的YouTube 视频观看发生在 YouTube上。公司2015 年初的视频观看量同比增长了 50%，其中绝大部分观看发生在 YouTube 的应用或网站中。
除此之外，技术并不是产生这一结果的唯一因素。YouTube 数年来一直在原创内容上投入巨资，即便这一服务还没有达到 Netflix 一样的成功高度，但也为 YouTube 带来了可观的新流量。YouTube 还在线下投入巨资打广告。为了增加营收以及与视频订阅服务竞争，YouTube 在上个月表示，将于今年某个时候推出一项无广告服务。
不过，不管这些与技术无关的庞大投资有多大影响，如果用户体验不好，它们的效果也不会太好。既然现在有超过一半的视频观看发生在 YouTube 的网站或应用内，它也就能进一步获得用户的关注了。
这并不是说 YouTube 从此就一帆风顺了。你见过有人谈论某个 YouTube 频道像谈论《权力的游戏》一样吗？底层的代码变得更好不会一夜之间就改变这一状况，但它们迟早会帮助 YouTube 实现这一目标。
via fc
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