00:00Hello, today we will meet a complex machine that every second we will tell you what are the most important
00:08things in the world of video platform.
00:11This is not a bad thing, but a very well-structured system.
00:16Today we will understand each of these things.
00:20Let's start.
00:21Today we will keep the agenda completely simple.
00:24First we will crack the YouTube search, then the recommendation engine.
00:27Then we will understand the quality and trust, and then we will start with monetization and analytics.
00:33But before moving on, there is a very big question.
00:37Who is this so big platform?
00:40Is it just a new upload?
00:43Or is it a highly intelligent AI sitting behind it,
00:47which is constantly processing data points every day?
00:50Let's start with the first steps.
00:53Search.
00:54Number 1. Cracking YouTube search.
00:56Relevance.
00:58Engagement.
00:58Quality.
00:59When you can type something in search bar, the platform will not only take new videos.
01:04The first filter is Relevance.
01:07Remember, search query is how to make GST invoice.
01:11Here are two scenarios.
01:12One video is completely focused on Tally and GST,
01:15and the other one is a casual office vlog,
01:18which is just a small reference to GST.
01:25If you every time you choose a query,
01:26you will fight.
01:29If you want to join your coverage Look to GST,
01:39but the point of the watch time is this most recent view.
01:42If you want to lose it,
01:43you will be able to win the best way.
01:46The goal is to find the way to do it.
01:48You will have to maintain engagement metrics.
01:55content के साथ जुडा रहा,
01:56तो वही 9 minute वाला वीडियो
01:57हमेशा आगे बढ़ेगा.
01:59और यहां एक बहुती
02:01interesting सच्चाई सामने आती है.
02:03एक बहुत बड़ा मित है कि
02:04शायद पैसे खर्च करके
02:06organic search में उपर rank किया जा सकता है,
02:09लेकिन reality में
02:10इसकी कीमत बिल्कुल 0 रुपे है.
02:13अगर एक चानल लाखो रुपे
02:14marketing पर लगाता है और दूसरा
02:16बिल्कुल 0, लेकिन 0 रुपे वाले का
02:18content ज्यादा engaging है, तो हमेशा
02:20वही top पर आएगा. ये
02:22system इस platform को हर किसी के लिए
02:24बिल्कुल fair और democratic
02:26बनाता है.
02:32अब सर्च बार से आगे बढ़ते हैं
02:34और उस invisible force की बात करते हैं, जो
02:37बिना कुछ टाइप किये ही हमारा
02:38mind read कर लेती है. और इसका
02:40सबसे ताकतवर हिस्सा है watch
02:42history. ये system दरसल हमारी
02:45past viewing habits पर चलता है. अगर
02:47किसीने पिछले दो दिनों में लगातार
02:49beast cooking और street food वीडियोज
02:51देखे हैं, तो system तुरंत
02:53नई recipe suggest करना शुरू कर देता है.
02:55ये वही engine है जो रात के
02:57दो बजे अचानक से पुराने
02:59सिक्कों की history देखने पर मजबूर कर देता है.
03:01एक hypothetical example
03:03से इसको समझते हैं कि ये dots
03:05अखिर connect कैसे होते हैं. मान
03:19का interest graphic design में है.
03:20और नतीजा, तीसरे step में
03:23बिना किसी manual search के
03:24राहूल को अचानक से mid journey
03:26और AI design के high level recommendations
03:29आने लगते हैं. magic लगता है
03:31ना, पर असल में ये पूरा
03:33math है. खेर, ये
03:34communication सिफ one-sided नहीं है.
03:37दर्शकों के हाथ में भी manual
03:39controls होते हैं. Likes,
03:41dislikes या फिर not interested
03:43पर click करना. ये सब algorithm
03:45को direct signals भेजते हैं.
03:46और इन सब में सब से crucial होते
03:49हैं satisfaction surveys.
03:51ये क्यों जरूरी है? क्योंकि
03:52कभी-कभी clickbait की वज़े से watch time
03:55लंबा तो हो सकता है. लेकिन
03:57ये service असल में confirm करते हैं
03:59कि क्या दर्शक को वो video
04:00genuinely पसंद आया या नहीं.
04:02Number 3. Prioritizing quality
04:04and trust. Safeguarding
04:07the ecosystem. देखे अब
04:09ये platform सिर्फ entertainment तक
04:10सीमित नहीं रह गया है. इसलिए
04:12quality control बहुत जरूरी हो गया है.
04:15कुछ high-stakes categories होती हैं
04:17जैसे medical, finance, news
04:19और politics जहां गलत information
04:21किसी की जिंदेगी या bank account
04:22पर भारी पढ़ सकती है. इन गंभीर
04:25विशयों पर system बहुत सخت
04:26काम करता है. और strictly उनी
04:28sources को आगे बढ़ाता है, जो पूरी
04:30तरह से trustworthy माने जाते हैं.
04:32इसका सबसे perfect example
04:34health crisis के time पर देखने को मिलता है.
04:37अगर COVID vaccine पर दो
04:38अलग-अलग videos हैं, एक किसी
04:40recognized official health organization का है
04:42और दूसरा किसी general opinion
04:44based channel का, तो algorithm बिना
04:46किसी doubt के उस authoritative
04:48institutional content को ही प्रात्मिक्ता
04:50देगा. यहां कोई left या right
04:52की तरफदारी नहीं है, बलकि system
04:54neutrally सिर्फ facts और प्रमानिक्ता देखता
04:56है, ताकि सभी दर्शक सुरक्षित रहें.
04:59तो ऐसे में उन videos का
05:00क्या होता है, जो सीधे तोर पर
05:02rules break नहीं करते, लेकिन
05:04borderline या misleading जरूर होते
05:06हैं, जैसे बिना किसी
05:08smooth वाली चमतकारी दवा का दावा करना.
05:11ऐसे videos शायद तुरंट
05:12delete ना किये जाएं, लेकिन यहां
05:14algorithm एक funnel की तरह काम
05:16करता है. वो ऐसी harmful
05:18या borderline जानकारी की reach को
05:20इतना ज्यादा suppress कर देता है,
05:22यानि दबा देता है, कि वो
05:24general audience तक पहुँची नहीं पाती.
05:26Number 4, monetization
05:28or analytics, the creator
05:30ecosystem. अब चलते हैं
05:32थोड़ा back end की तरफ, जहां
05:34हम समझेंगे कि views आखिर
05:36real revenue में कैसे बदलते हैं.
05:38Partner program के लिए eligible होते ही,
05:40आमदानी के कई नए रास्ते खुल जाते हैं.
05:42ट्रेडिशनल एड्स तो हैं ही,
05:44लेकिन उसके इलावा, channel memberships,
05:46live streams के बाग्ट, super chat
05:48और direct shopping tools, ये
05:50सब मिलकर एक creator को
05:52एक normal users से एक proper business
05:54entity में बदल देते हैं. लेकिन
05:56इस business को लंबे race का घोड़ा
05:58बनाने के लिए सिर्फ videos अपलोड करना
06:00काफी नहीं है. Creators के लिए
06:12actual data points हैं, जो रोजाना बताते हैं
06:14कि दर्शक कहां बोर हुए, कब
06:16skip किया और अगला content आखिर
06:18बनना कैसा चाहिए. इन सभी
06:20metrics में audience retention आखिर
06:22इतना बड़ा game changer क्यों है,
06:24ये point समझना बहुत ज़रूरी है.
06:26मालीजे, एक video ने शुरू में
06:28लाखो views बटो रहे, लेकिन उसका
06:30retention सिर्फ 20% रहा.
06:33बनिजबत उसके एक दूसरे
06:34video पर views थोड़े कम थे, लेकिन
06:36उसका retention 70% तक रहा.
06:38लोग end तक जुड़े रहे. तो
06:40algorithm की नजर में, वो 70%
06:42वाला video एक massive hit है.
06:44और यही वो video है, जो आगे चलकर
06:46organic recommendations में सब को
06:48पीछे छोड़ देगा. तो चलिए,
06:50आज के इन सभी points को अगर
06:52एक साथ जोड़ें, तो निशकर्च बिलकुल
06:54साफ है. सर्च हमेशा
06:55relevance और engagement पर चलेगा.
06:58recommendations रैंडम नी नहीं, बलकि
07:00deeply personalized आते हैं.
07:02raw view से ज्यादा बड़ा factor हमेशा
07:04watch time रहेगा. जब बात
07:06sensitive topics की आती है, तो trust
07:08हमेशा सबसे उपर रखा जाता है
07:10और आखिर में किसी भी creator की
07:12long term success उनके analytics
07:14की समझ पर ही निर्भर करती है.
07:16इस पूरी complex machine को समझने
07:18के बाद, जाते जाते एक
07:20बहुत ही interesting सवाल छोड़ कर जा रहे हैं.
07:22ये invisible signals,
07:24जो likes, search history और
07:26retention के जरिये हर second
07:27नया data collect कर रहे हैं और लगातार
07:30सीख रहे हैं, ये आने वाले कल
07:32में इस बात को कैसे shape करेंगे
07:33कि पूरी दुनिया आखिर कल क्या देखेगी
07:36और क्या सोचेगी.
07:37एक बार इस पर जरूर गौर कीजे.
07:39आज के इस सेशन में हमारे साथ
07:41जुढने के लिए शुक्रिया.
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