YouTube supera los mil millones de horas de video al día y podría eclipsar a la TV

Fuente: economiaynegocios.cl

La audiencia de YouTube en todo el mundo ahora está viendo más de mil millones de horas de videos al día, amenazando con eclipsar a la audiencia de televisión en Estados Unidos, un hito que es fomentado por la decidida adopción de la firma ligada a Google de la inteligencia artificial para recomendar videos.

La cifra alcanzada por YouTube representa un aumento de 10 veces desde 2012, según señaló la plataforma, cuando empezó a crear algoritmos que aprovecharan los datos de los usuarios para entregarles listas de videos personalizadas que son diseñadas especialmente para mantenerlos mirando más tiempo.

Lo que alimenta esas recomendaciones es una colección sin igual de contenido: se suben 400 horas de video a YouTube cada minuto o 65 años de video al día.

«El cúmulo de contenido sigue enriqueciéndose cada vez más por minuto, y los algoritmos de aprendizaje automático hacen una labor cada vez mejor en sacar a luz el contenido que le agrada a un usuario individual», explicó el jefe de producto de YouTube, Neal Mohan.

La prioridad es crecer

La marca de mil millones de horas de YouTube acentúa el amplio liderazgo de la plataforma de 12 años en el video en línea; amenazando a la televisión tradicional, la que carece de instrumentos igualmente sofisticados.

Facebook y Netflix indicaron en enero de 2016 que los usuarios ven 100 millones de horas y 116 millones de horas respectivamente de videos al día en sus plataformas. Los datos Nielsen indican que los estadounidenses ven en promedio aproximadamente 1.250 millones de horas de TV en vivo y grabada al día, una cifra que ha ido bajando firmemente en los últimos años.

A pesar de su tamaño, no está claro si YouTube está ganando dinero. La matriz de Google, Alphabet Inc., no revela el rendimiento de YouTube, pero algunas personas al tanto de sus finanzas contaron que recibió alrededor de US$ 4 mil millones en ingresos en 2014 y con eso, aproximadamente, cubrió los gastos.

YouTube gana gran parte de su dinero con los avisos que pasa antes de los videos, pero también gasta bastante en tecnología y derechos de contenido, lo que incluye acuerdos con redes de TV para un servicio planeado de web-TV. Cuando fue consultada sobre las ganancias el año pasado, la jefa ejecutiva de YouTube, Susan Wojcicki, señaló: «El crecimiento es la prioridad».

El poder de Google

El éxito de la plataforma en el uso de listas de videos hechos a la medida ilustra cómo las compañías de tecnología pueden dar nueva forma al consumo de medios poniéndolo en categorías ajustadas a los intereses, una tendencia que algunos observadores encuentran preocupante.

«Si yo solo veo videos de heavy metal , por supuesto ellos me dan más de esos videos. Pero entonces me estoy perdiendo la diversidad de cultura que existe», expresó Christo Wilson, profesor de ciencias de la computación de la Universidad del Noreste, quien estudia el impacto de los algoritmos. «La bendición y maldición de la TV por cable y abierta es que era una experiencia compartida… Pero eso desaparece si cada uno de nosotros tiene ecosistemas personalizados».

YouTube se beneficia con el enorme alcance de Google, el que maneja alrededor del 93% de búsquedas en internet, de acuerdo al investigador de mercado StatCounter. Google pone videos de YouTube en resultados de búsqueda e instala previamente la aplicación de YouTube en su software de Android, el que está en el 88% de teléfonos inteligentes, de acuerdo a Strategy Analytics.

Eso ha contribuido a que lleguen nuevos usuarios a su plataforma. Alrededor de dos mil millones de usuarios únicos ahora ven un video ahí cada 90 días, de acuerdo a un ex gerente. En 2013, la última vez en que YouTube reveló su base de usuarios, aseguró que sobrepasó los mil millones de usuarios mensuales. Es probable que ahora YouTube sea más grande que la mayor red de TV del mundo, China Central Television (CCTV), la que tiene más de 1.200 millones de espectadores.

YouTube hace tiempo configuró recomendaciones de video para aumentar lo que la gente veía en total, pero ese enfoque recompensaba a los videos con títulos engañosos o sinopsis. Para aumentar el compromiso y retención del usuario, la compañía a principios de 2012, cambió sus algoritmos para que la gente estuviera más tiempo mirando. De inmediato, los clics cayeron casi 20%, en parte porque los usuarios se quedaban pegados con los videos más largos. Algunos ejecutivos y creadores de videos pusieron reparos.

Meses más tarde, ejecutivos de YouTube anunciaron una meta de mil millones de horas de tiempo viendo videos a diario para fines de 2016. En la época, pronósticos optimistas proyectaban que se alcanzarían los 400 millones de horas para entonces.

YouTube reorganizó sus algoritmos mediante el uso de un campo de la inteligencia artificial llamado aprendizaje automático para analizar las enormes bases de datos con la historia de los usuarios con el fin de mejorar las recomendaciones de video.

Anteriormente, los algoritmos recomendaban un contenido que en gran medida se basaba en aquello en donde otros usuarios hacían clic después de ver un video en particular, indicó el ex gerente. Ahora «el saber lo que hay en un video y lo que a una persona o a un grupo de personas les gustaría ver ha aumentado considerablemente», señaló.

Los ingenieros probaron cada cambio en un grupo de control, y solo conservaron el cambio si aquellos usuarios pasaban más tiempo en YouTube.

Una estrategia era encontrar nuevas áreas de interés del usuario. Por ejemplo, YouTube podría sugerir un video de fútbol a aquellos que veían mucho ese deporte, y luego llenar la lista con más fútbol si el primer clip era un éxito. «Una vez que se da cuenta de que hay una preferencia adicional, explota eso», indicó el ex gerente.

Sin embargo, el algoritmo no siempre cumplía. Por ejemplo, cuando Wojcicki asumió como gerenta general en 2014, YouTube le recomendaba videos sobre eczema porque ella hace poco había visto un clip sobre erupciones en la piel después de sospechar que uno de sus hijos tenía una, contó Cristos Goodrow, jefe de recomendaciones de video de YouTube.

Eso hizo que el equipo de recomendaciones de video viera que había ciertos «videos de un solo uso» que había que ignorar como señales de interés del usuario. Pero para marcarlos, tenían que pensar en cada ejemplo, tal como algunos videos de salud e instructivos.

El año pasado, YouTube se asoció con Google Brain, que desarrolla un software avanzado de aprendizaje automático llamado redes nerviosas profundas, las que han llevado a mejoramientos considerables en otros campos, tal como la traducción de idiomas. El sistema de Google Brain podía identificar las categorías de video de un solo uso por su cuenta.