Interessante Daten.
Leider waren die dort erhobenen Daten zu dem Zeitpunkt schon wieder teilweise veraltet. Denn die Ingenieure bei YouTube haben gerade Anfang 2019 einige markante Änderungen am Suggested Algorithmus vorgenommen, wodurch Watchtime per Impression jetzt noch wichtiger geworden ist, und Gesamte Watchtime auch noch mehr in Betracht gezogen wird, und das "Neu" Flag, dass Videos in der ersten Woche bekommen, weniger stark wirkt.
Dadurch kommt es jetzt viel öfter vor, dass ältere Videos plötzlich "zünden" und wieder fahrt aufnehmen, wenn sie gewisse Mengen an Gesamtwatchtime erreichen und sogenannter "Evergreen" Content besser berücksichtigt wird bei suggested. Vermutlich gilt das oben teilweise trotzdem immer noch, aber die Gewichtung dieser Faktoren wurde halt stärker Richtung "gefällt dauerhaft" und weg von "is neu, muss also besser sein" verschoben.
Und so ist es eigentlich dauernd mit YouTube und den "Analysten", bis diese ihre Statistiken erfasst und ausgewertet haben und daraus Vorträge erstellt haben, hat YouTube bereits 2-5mal die Faktoren wieder verschoben. Dahinter steckt System. Denn natürlich möchte YouTube nicht, dass der Algorithmus irgendwann komplett entschlüsselt wird und dann genaue Anleitungen existieren "so und so und so musst Du dein Video veröffentlichen und dann Brummt es, egal wie schlecht der Content ist". Solche Phasen gab es zu Beginn von YT und daraus haben die Teams hinter den KIs gelernt. Manche Marketing Leute haben ein ganz gutes Gespür, oder sie reagieren für ihre eigenen Kanäle sehr schnell auf aktuelle Daten. Aber die Vorträge auf VidCon, VidSummit und wie die YT Messen alle heißen, sind oft in dem Moment wo sie gehalten werden schon veraltet. Das wissen die Vortragenden oft auch selbst, aber irgendwie müssen sie ja die Leute zu den Cons bringen, die oft tausende Dollar Eintritt kosten.
Was man außerdem betrachten muss, ist dass YouTube immer mehr weg von "Channel-Boosts", "Channel-Bewertungen" etc kommt und dafür immer mehr "per Video" rechnet. Nur weil jemand mal ein Hit Video bekommt, heißt das immer weniger, dass alle nachfolgenden Videos automatisch auch Hits werden. Das kann teilweise indirekt durch Abonnenten, geschickt genutzte Endcards, Infocards, Playlists passieren. Früher ging das dadurch, dass neben dem eigenen Video sehr, sehr viele weitere Videos des gleichen Kanals vorgeschlagen wurden. Aber es ist schon lange nicht mehr so, dass neben den eigenen Videos rechts am Rand 10-15 andere Videos vom gleichen Creator stehen, dort wird mittlerweile ganz massiv auf die Vorlieben des Zuschauers geachtet, was Videothemen anbelangt und nicht mehr so sehr auf "welcher Kanal läuft gerade". Und damit ist ein "New" Boost auch fast nur für dieses eine Video relevant. Wie gut der Kanal als ganzes davon profitieren kann, ist ganz stark von oben genannten Playlist-Strategien, Infocards, Endscreens, etc abhängig. Und eine Garantie ist auch das nicht.
Hinzu kommt dann noch, dass die KIs (ja, sind mehrere getrennte, nicht eine insgesamt), alle selbstlernend sind. Dadurch gibt es allerlei Faktoren, die von ihnen mehr in Betracht gezogen werden und manche die abgewertet werden in der Gewichtung. Weil die KI bei einigen Sachen eventuell gelernt hat, dass die von den Ingeneuren aufgestellten Theorien beim Erstellen der KI und die nachträglich eingepflegten Parameter in der Praxis nicht so gut funktionieren. Und so verschieben sich die Gewichtungen der zigtausend in Betracht gezogenen Parameter fast ständig. Manchmal gibt es grobe, manuelle Änderungen durch die Ingeneure, aber die werden nach und nach von den KIs wieder verändert.
Und das Whitepaper von 2016 ist... naja, 3 Jahre alt, für KIs, die 24/7/365 arbeiten und permanent Milliarden Daten synchron erfassen und auswerten, sind drei Jahre eine doppelte Ewigkeit...