YouTube 演算法連繫創作者與觀眾，但其喜好則封閉在黑盒之中，創作者難以理解，所以每當作品被演算法活埋後，都會思疑自己被針對。被針對。我起初也有同樣的疑惑，但仔細閱讀過 YouTube 官方文件、博客、論文、母公司財報、專利註冊紀錄和相關報道等資料，參透箇中玄妙，並在每日實戰中測試，卻有另一番領悟 –– 演算法就是觀眾，亦即 01011001 01001111 01010101。
YouTube 不可能拆開黑盒，公布演算法邏輯只會助長歪風。為杜絕不良創作者刻意操弄，YouTube 演算法經歷兩次重大改版。2011 年最初的版本以點擊 (Clicks) 和觀看次數 (Views) 為首要，結果平台招惹了大量有名無實的「標題黨」(Clickbait)，以失實標題和封面圖欺騙觀眾點擊導流。隨後於 2012 年改以觀看時間 (Watchtime) 為首要，很直觀地假設觀眾看得愈長，愈滿意所獲得的推介，但間接促使了創作者製作節奏緩慢和結構鬆散的影片，損害用戶體驗。首要指標過於清晰，反成漏洞，於是 YouTube 於 2015 年轉以觀眾滿意度 (Viewer Satisfaction) 為首要，並沿用至今。
單從字面解讀，相比點擊、觀看次數和觀看時間，觀眾滿意度顯然更加模糊，是一個由數之不盡的訊號構成的指標。據 YouTube 官方所述，今代演算法同時衡量影片的相對和實際 (Relative & Absolute)的觀看時間和留存率 (Retention) ，以判斷影片被點擊後是否適合推介給更多人。此外，今代演算法會衡量觀眾的權重。假設一位觀眾慣性分享影片，演算法則不會太看重這位觀眾提供的訊號。
觀眾滿意度是複雜的綜合指標，是一個不折不扣的黑盒，有效打擊不良創作者的惡意操作。時至今日，YouTube 演算法每天都會從 800 億個訊號學習，並隨用戶的觀看習慣轉變而調節，但萬丈高樓從地起，底層邏輯是永不改變。
隨住攝影器材和教材普及，影片供應有增無減，內容供過於求，市場需要 YouTube 作為聚合器 (Aggregator)，整理內容並協調供求雙方。根據 YouTube 官方說法，由 2019 年起 YouTube 每分鐘起碼有 500 小時的內容上傳至平台，而其演算法之一「搜尋與探索系統」(Search & Discovery System) 的目的就是「幫助觀眾找出最有可能觀看的影片，盡可能提升長期觀眾滿意度。」雖說觀眾滿意度是難以捉摸，但若從 YouTube 演算法的本質推敲，則可發現玄機。
YouTube 演算法是一個推介系統 (Recommender System)，與交友程式類近，但分別在於，前者配對影片和用戶，後者則配對用戶和用戶。若然交友程式是約會中介公司的經紀，YouTube 演算法則是內容策展人 (Content Curator) ，職責是統籌展覽影片，了解客人的喜好而推介影片，令用戶樂而忘返，明日後日大後日都回來光顧，為公司創造變現機會。若然如此，將心比己，這位策展人的底層邏輯大概有以下六項：
- 推介一部很多人都點擊的影片 [曝光次數及點擊率]；
- 推介一部很多人都看到最後的影片 [觀看時間及留存率]；
- 推介一部很多人看完後都會讚好、分享和討論的影片 [互動]；
- 推介一部很多人看完後都會在問卷予以高分的影片 [評分]；
- 推介一部很多人看完上一部影片後會接著看的影片 [共同觀看 (Co-visitation)]
- 推介一部不斷有人湧去觀看的影片 [收視攀升速率 (View Velocity)]。
情人眼裡出西施，情人的相貌如何並不重要，最重要是有人發現他美麗的一面；影迷眼裡出大導，影片是否符合電影美學也不重要，最重要有人願意與它互動。
萬變不離其宗，即使演算法會伴隨 800 億個訊號而千變萬化，人工智能再聰明，都不可能違背上述六項。每當有創作者遇到樽頸時聯絡我，我都會提議他們將坊間流傳的增長技法先拋諸腦後，再引導他們思考上述六項，一邊自我檢討一邊自我探索，配以影片和頻道數據分析，通常都很快找到自己的流量密碼走出窘境。