這與網站在Google搜尋系統的優化過程很相似，影片在Youtube的優化，目的是讓更多用戶看到影片內容
在Youtube的優化主要兩部分，搜尋結果 和 推薦結果。
而在Google搜尋系統上的推薦部分不明顯，但細心看 平時使用的瀏覽器 和 無痕式(icognito mode)瀏覽器搜尋，結果會不一樣。
搜尋結果
影片關鍵字 和 用戶的互動行為 是影片是否在Youtube被搜尋到的主因
跟在Google搜尋系統中，優化網站搜尋結果名次的過程是類似，關鍵都是 關鍵字優化和 用戶互行為強弱，但只是用戶互動行為強弱指標不一樣。參考 網路賺錢 – 搜尋系統中更容易找到我的網站，但考量到在Google上也能找到YouTube影片，所以他們同樣使用關鍵字優化的情況，並不意外
SEO關鍵字優化
Skip…都是標題，描述的字問題，先忽略
互動行為
我會選出几個跟用戶的互動行為相關且影響搜尋結果名次的主要因素，這部分參考 Optimize Your YouTube Videos 和 YouTube SEO: How to Rank YouTube Videos in 2020
觀看時間長數
對應 網路賺錢 – 搜尋系統中更容易找到我的網站 的Time on site
點擊率
跟 Google搜尋結果上的網站點擊率，影響搜尋結果名次，情況類似
連續在頻道中看其他影片比例
對應 網路賺錢 – 搜尋系統中更容易找到我的網站 的Brounce Rate
影片留言數
跟社交平台的推薦系統類似，留言多，會令Google 覺得影片受歡迎看片後的訂閱人數
影片分享數
越多越好，如FB機制
影片長數
其他比較次要，就不提了
小結
如果是0到1的youtuber，最重要是關鍵字優化，其次是互動行為中的觀看長度(就是內容品質)，其他的都是後話了
推薦結果
在YouTube 首頁會有一個recommended的位置，主要會為你推薦些感興趣的影片，一部分是己經訂閱的頻道內容，一些是還未訂閱的頻道內容
Youtube 在2016年後用了machine learning做推薦系統， 而 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 講到現在建YouTube模型的方法。
這部分說真的沒甚麼可以說的，影響推薦的因素主要還是根據 用戶平時的觀看類型，Youtube會根據影片類型的類型，而決定是否推薦給用戶。雖然在這兩文章講了很多影片被推薦的因素，但主因就那一兩個
How Does the YouTube Algorithm Work? A Guide to Getting More Views，How the YouTube Algorithm Works (Or Why Your Videos Aren’t Getting Views
看那麼多，主因還是影片和用戶興趣的相關性，其次是頻道被觀看長度，我看得越久某頻道的影片，且新影片又剛好與我的興趣有關，他就會推薦