영상 콘텐츠를 만들 때 꼭 알아야 할 몇 가지 지표 (feat.유튜브)

지금은 유튜브 시대

유튜브는 모바일 앱 이용 시간에서 압도적인 1위를 차지합니다.* 청소년들은 모르는 것이 있을 때 포털 사이트가 아니라 유튜브에서 정보를 검색합니다. 때문에 어느새 유튜브는 기업이 가장 신경 쓰는 독보적인 광고 채널이 되었습니다.

* 관련 기사: 국내 최장 시간 이용 앱은 유튜브…10대 월 41시간, 50대 이상 20시간 (한겨레, 2019.9)

하지만 정작 콘텐츠 제작자들은 자신이 만든 영상이 유튜브에서 어떤 원리로 구독자에게 노출되는지 알기 어렵습니다. 제작자들이 궁금해한다는 것을 유튜브도 알기에 가이드라인을 배포하긴 했습니다. 하지만 수백 페이지에 달하는 가이드라인에서 필요한 내용은 찾기가 어렵습니다. 찾더라도 중간중간 등장하는 전문 용어나 기술 통계 개념은 전공자가 아닌 일반 크리에이터들에게 낯섭니다.

이번 챕터에서는 수백 페이지의 유튜브 가이드라인 중 콘텐츠 제작자, 특히 유튜브를 마케팅 채널로 생각하고 있는 마케터들에게 도움이 될 만한 내용을 중심으로 살펴보겠습니다.

유튜브는 무엇을 좋아하고 무엇을 싫어할까

크리에이터가 동영상을 업로드하면 추천 알고리즘은 해당 영상을 좋아할 만한 이용자를 찾아내서 그의 피드에 영상을 노출하기 시작합니다. 아래는 이와 관련한 유튜브 가이드라인입니다.  

노출을 유도하는 요소는 무엇인가요?

YouTube는 동영상이 업로드되는 즉시 관련성 높은 시청자에게 동영상을 노출합니다. YouTube 시스템은 수백 가지 신호를 기반으로 어떤 시청자가 내 동영상을 볼 가능성이 가장 높은지를 파악하고, 동영상이 YouTube에 남아있는 한 시청자에게 계속 노출합니다.*

* 출처: 노출 및 CTR 데이터 사용 도움말

"수백 가지 신호를 기반으로 어떤 시청자가 내 동영상을 볼 가능성이 가장 높은지 파악"한다고 합니다. 수백 가지의 신호란 무엇일까요? 여러 데이터를 말합니다. 하지만 콘텐츠를 제작하는 크리에이터에게는 어떤 데이터를 어떻게 해석한다는 건지, 좀 더 구체적인 내용이 필요합니다. 다른 가이드라인을 보면 약간의 힌트를 얻을 수 있습니다.  

노출수

동영상이 게시되면 YouTube는 시청자 행동(시청 콘텐츠, 시청하지 않는 콘텐츠, 검색어 등)을 기반으로 관련성이 높은 시청자에게 해당 영상을 노출하기 시작합니다.*

* 출처: YouTube Creator Academy

좀 더 구체적인 가이드라인을 보겠습니다.

알고리즘은 시청자를 따릅니다

크리에이터는 '알고리즘은 어떤 동영상을 가장 선호하나요?'라고 묻곤 합니다. YouTube 시스템은 크리에이터가 제작하는 동영상의 유형에 대해 아무런 의견이 없으며 특정 형식을 선호하지도 않습니다. 그저 최선을 다해 다음 요소를 살피며 시청자를 따라갈 뿐입니다.

• 시청자가 보는 것(what they watch)
• 시청자가 보지 않는 것 (what they don't watch)
• 시청자의 동영상 시청 시간(how much time they spend watching)
• 좋아요 및 싫어요(likes and dislikes)
• '관심 없음' 의견('not interested' feedback)*

* 출처: YouTube Creator Academy

분산되어 있는 가이드라인의 내용을 종합하면, 유튜브가 분석하는 수백 가지의 신호 중에서 핵심이 되는 데이터는 6개라고 추측해볼 수 있습니다. 알고리즘은 시청한 콘텐츠, 시청하지 않는 콘텐츠, 검색어, 시청 시간, 좋아요와 싫어요, 마지막으로 관심 없음을 활용해  콘텐츠를 추천합니다.

이 중에서 유튜브를 이해하는 데 핵심적인 세 가지인 검색어, 시청한 콘텐츠, 시청하지 않은 콘텐츠를 살펴보겠습니다.  

먼저 검색어는 시청 여부와 '좋아요'처럼 목적이 분명한 명시적 데이터입니다. 검색한 키워드를 통해 플랫폼은 이용자가 관심 갖는 이슈를 파악할 수 있습니다. 검색한 키워드와 시청까지 이뤄진 콘텐츠를 묶어서 분석하면, 플랫폼은 시청자의 취향과 관심사를 비교적 정확하게 특정해나갈 수도 있습니다.  

이용자가 목적성을 갖고 입력하는 검색어는 다른 데이터보다 활용도가 높습니다. 나아가 검색어를 시계열로 펼쳐놓고 분석 단위를 짧게 설정하면 이용자의 새로운 관심사를 예측하는 것도 가능합니다.  

다음은 시청한 콘텐츠입니다. 이용자는 추천된 콘텐츠 중에 흥미가 있는 콘텐츠만을 시청하므로 시청 여부는 추천 알고리즘에서 기본이 되는 데이터입니다. 다만 정교한 추천을 위해 시청에 이르는 방법(검색 여부)과 시청을 중단한 위치를 함께 분석합니다. 만약 10분짜리 영상을 10초 정도만 시청했다면 이것은 시청하지 않은 것으로 계산할 가능성이 높습니다.*

* 유튜브는 정확한 수치를 공개하지 않습니다.

마지막으로 시청하지 않는 콘텐츠입니다. 이용자 화면에 영상이 노출됐으나 시청하지 않은 콘텐츠를 말합니다. 이용자가 흥미를 보이지 않은 영상이라 할 수 있습니다. 해당 영상이 이용자에게 몇번 노출되었는지를 고려해 추천에 활용하는 유튜브는 매우 정교한 추천 시스템이라고 할 수 있습니다. 아래 가이드라인에서도 확인 가능합니다.

시청자의 시청 기록 및 검색 기록

시청자가 특정 채널 또는 주제를 얼마나 자주 찾는지 YouTube에서 각 동영상을 시청자에게 몇 번 노출시켰는지를 고려합니다.*

* 출처: YouTube Creator Academy

이렇게 유튜브는 검색어 데이터와 시청 여부로 이용자가 선호하는 콘텐츠를 찾고, 노출했지만 시청하지 않는 콘텐츠로 관심사가 줄어든 콘텐츠를 찾아냅니다. 이를 통해 추천의 정확도를 높이고 플랫폼 체류 시간을 늘려갑니다.

추천되지 않는 영상, 클릭베이트

클릭베이트(clickbait)는 클릭(click)과 미끼(bait)의 합성어로 자극적이고 선정적인 제목, 섬네일로 클릭을 유도하는 행위를 말합니다. 우리가 흔히 말하는 '낚시질'과 비슷합니다. 그렇다고 클릭을 유도하는 모든 행위를 클릭베이트라고 볼 수는 없습니다. 이용자의 시청 경험을 저해하는 경우만이 클릭베이트에 해당합니다. 가이드라인을 보겠습니다.

클릭베이트인 미리보기 이미지나 제목으로 CTR(Click Through Rate)*을 늘리려고 하면 안 됩니다. YouTube에서는 동영상의 평균 시청 지속 시간을 반영하여 시청자와 관련되어 있으며, 시청자가 관심을 보이는 동영상을 추천할 것입니다. 클릭베이트 동영상은 대체로 평균 시청 지속 시간이 짧으므로 YouTube에서 추천될 가능성이 작습니다. CTR이 높지만 평균 시청 지속 시간이 짧고, 예상보다 노출이 적으면 미리보기 이미지가 클릭베이트일 수 있습니다.**

* 이용자에게 노출되었다고 집계된 영상이 시청으로까지 이어진 비율

** 출처: 노출 및 CTR 데이터 사용 도움말

가령, 내용과 무관하지만 자극적인 제목을 사용하는 경우, 클릭을 유도하기 위해 선정적인 섬네일이나 내용과 관련 없는 유명 연예인 이미지를 사용하는 경우, 하루에 1억을 벌 수 있다는 사행성 짙은 제목을 쓰는 경우 등이 모두 클릭베이트가 될 것입니다.  

자극적인 제목이나 섬네일로 단기간에 조회수를 올릴 수는 있습니다. 하지만 일반적인 시청자는 영상이 재생되면 곧 섬네일이나 제목이 영상의 내용과 다르다는 것을 알아차리고 시청을 중단하므로 시청 지속 시간이 길지 않게 됩니다. 시청 중단뿐만 아니라 영상을 건너뛰며 결론만 시청하는 행동에서도 시청 지속 시간은 짧은 것으로 파악됩니다.

알고리즘은 이렇게 시청 지속 시간이 짧은 영상을 클릭베이트 콘텐츠로 판단하고 추천할 만한 영상 목록에서 매우 높은 확률로 제외합니다. 클릭베이트 콘텐츠이거나 그것으로 추정되는 영상을 제외함으로써 유튜브는 이용자 경험을 개선하고 영상의 시청 품질을 유지합니다.

클릭베이트 영상을 거르지 않고 추천한다면, 다시 말해 건너뛰면서 봤거나 끝부분만 시청한 영상을 알고리즘이 다른 이용자에게도 추천한다면, 추천된 콘텐츠의 품질과 이용자 경험이 훼손돼 유튜브 이용 시간이 줄어들고 최악의 경우 사용자가 이탈할 수 있습니다. 

따라서 시청 지속 시간을 근거로 낚시성 콘텐츠를 거르는 것은 유튜브에게 굉장히 중요한 사안이며, 이를 통해 이용자가 최대한 오랫동안 유튜브 플랫폼에 머물면서 고품질의 영상을 즐기게 하는 것은 결국 유튜브가 더 많은 광고를 매출을 올릴 수 있게 하는 기반이 됩니다.

클릭베이트 콘텐츠는 이용자들이 오래 보지는 않더라도 일단 클릭을 많이 했기 때문에 조회수가 높다는 특징을 갖습니다. 기본적으로 추천 알고리즘은 일정 수준 이상의 조회수를 기록한 영상 중에 '좋아요'가 많은 영상을 추천합니다. 그런데 클릭베이트 영상을 추천하지 않는다는 것은 조회수 많은 영상을 추천할 확률이 높지만, 조회수가 많다고 다 추천하는 것은 아니라는 뜻이 됩니다. 여기서 우리는 모든 조회수가 다 유효한 데이터로 인식되지 않음을 유추할 수 있습니다. 관련 가이드라인입니다.

조회수 집계 정지

일부 동영상의 경우 조회수 집계가 정지되거나 예상과 달리 모든 조회수가 표시되지 않을 수 있습니다. 동영상 조회수는 콘텐츠 제작자, 광고주, 사용자에게 공정하고 긍정적인 사용 환경을 유지하기 위해 알고리즘에 따라 검증됩니다.*

* 출처: 동영상 조회수 집계 방법

위 가이드라인에 따르면 동영상 조회수는 알고리즘에 따라 검증되며 유효하지 않다고 판단되는 경우 집계에서 제외됩니다. 조회수의 가중치가 동일하지 않으며, 어떤 경우에는 조회수가 무효화된다는 것입니다. 유효하지 않은 경우와 조건을 구체적으로 밝히지 않으나, 유효하지 않은 시청이란 일반적으로 사람이 아닌 봇이 시청하거나 사람이 실수로 클릭한 뒤 금방 이탈하는 경우를 말합니다.

이처럼 유튜브는 알고리즘을 통해 클릭베이트 콘텐츠를 거르는 동시에 조회수를 신뢰할 수 있는 데이터로 만들어냄으로써 플랫폼 환경을 개선했습니다. 이용자가 오래 체류하면서 양질의 콘텐츠를 즐길 수 있도록 한 것입니다.

클릭베이트 콘텐츠를 배제시키는 일은 1차적으로 플랫폼에게 유용하지만, 2차적으로 크리에이터에게도 유용합니다. 영상 제작과 관련한 단서를 주기 때문입니다. 클릭베이트에 관한 가이드라인은 알고리즘이 어떤 영상을 추천하지 않는지를 알려줍니다. 

유튜브는 극단적으로 과장되었거나 현혹적이고 충격적인 글과 영상을 클릭베이트 콘텐츠로 평가하고, 이러한 콘텐츠를 추천하지 않습니다. 어떤 성격의 콘텐츠가 추천 목록에서 배제되는지를 기억하시면 그 반대의 성격을 지닌 콘텐츠가 잘 추천되리라고 추측할 수 있을 것입니다.

성과 분석을 위해 꼭 알아둬야 할 세 가지 지표

지속적으로 콘텐츠를 만들어야 하는 제작자 입장에서, 지금부터 설명드릴 임프레션(Impression), CTR(Click Through Rate), 시청 지속 시간(Audience Retention) 등의 개념을 이해하면 보다 더 많은 고객들에게 도달하는 영상을 만들 수 있을 것입니다.

1. 임프레션(Impression)

임프레션은 이용자에게 콘텐츠가 노출된 건수를 뜻합니다. 동영상을 시청하거나 좋아요를 누르는 것도 화면에 동영상이 보여야 할 수 있습니다. 즉, 콘텐츠 노출은 이용자의 반응을 이끌어내기 위한 기본 조건인 셈입니다. 따라서 노출을 측정한 지표인 임프레션은 높으면 높을수록 좋은 지표라고 할 수 있습니다.

추천과 노출을 정교하게 구분하자면, 추천은 알고리즘이 이용자에게 콘텐츠 시청을 제안하는 것입니다. 반면 노출은 추천된 콘텐츠를 이용자가 인지하는 것입니다. 추천됐지만 노출은 되지 않을 수도 있습니다. 이용자가 화면 스크롤을 내리지 않아 노출되지 않는 아래쪽 영상을 떠올리시면 됩니다. 유튜브는 임프레션 집계 조건을 아래와 같이 안내합니다. 

미리보기 이미지가 1초 넘게 표시되고 이미지의 50% 이상이 시청자에게 노출되어야 합니다.*

* 출처: YouTube Creator Academy

'50%'라는 크기와 '1초'라는 시간으로 임프레션 건수 집계 기준을 정해놓은 이유는 추천의 정확도를 높이기 위해서입니다. 보통 모바일 이용자는 화면을 위아래로 빠르게 스크롤합니다. 그래서 콘텐츠가 화면에 나타나도 이용자는 스크롤하는 과정에서 콘텐츠를 인지하지 못할 가능성이 있습니다. 만약 이런 경우가 임프레션으로 집계된다면 추천의 정확도가 떨어지겠죠. 이용자가 보지도 않은 영상을 추천하게 될 테니까요. 즉, 유튜브는 화면을 스쳐 갔을 뿐 이용자가 제대로 인지하지 못한 경우를 임프레션으로 집계하지 않도록 정교하게 시스템을 구성한 것입니다.

한 가지 예외사항이 있습니다. 유튜브 알림, URL 링크처럼 외부에서 접속해 유튜브 플랫폼에 들어온 경우는 임프레션 집계에 포함되지 않습니다. 기술적인 이유, 그리고 노출 건수를 온전히 유튜브 플랫폼 내부의 영역에서만 관리하려는 의도가 있습니다.

2. CTR(Click Through Rate)

CTR은 임프레션된 영상이 시청까지로 이어진 비율을 뜻합니다. 즉, 피드에 보여진 콘텐츠 중 시청된 콘텐츠를 퍼센트로 표현한 값입니다.

위 그림에서 CTR(클릭률)은 2.5%로, '노출에서 발생한 조회수'를 '노출수'로 나눠서 나오는 값입니다.* 다시 말해, 총 7만 2000번 노출되었고, 그중에서 총 1800건의 조회가 이뤄졌다는 뜻입니다. CTR은 2.5%가 됩니다.**

* 1800 ÷ 72000 = 0.025(2.5%)

** 관련 자료: YouTube Creator Academy

CTR은 높은 게 좋을까요, 낮은 게 좋을까요? CTR이 높다는 게 유튜브 입장에서는 좋은 현상입니다. CTR은 결국 노출이 얼마나 시청으로 이어졌는가를 측정하는 값이기 때문에 CTR이 높다는 것은 시청으로 이어지는 콘텐츠, 이용자가 마음에 들어 하는 콘텐츠를 추천했다는 뜻이 됩니다.

반면 영상을 제작하는 크리에이터 입장에서는 그렇지만은 않습니다. 노출만 된다면 시청으로 이어질 가능성이 높다는 얘기니, 좋게 볼 수도 있겠죠. 하지만 그만큼 노출이 잘 되지 않았다는 뜻이기도 합니다. 노출 건수가 적을수록 CTR이 높아지니까요. 

만약 노출 건수가 적어서 CTR이 높게 나오고 있다면, 이건 좋지 않은 현상입니다. 구독 해지가 대량으로 발생하지는 않았는지, 적합한 제목과 섬네일이 사용되었는지를 점검해야 합니다.  

반대로 노출 건수가 많아서 CTR이 낮게 나오는 경우라면 영상을 제작하는 크리에이터는 기뻐해도 좋습니다. 노출 건수가 많다는 것은 추천 알고리즘이 비구독자에게 해당 크리에이터의 영상을 추천하고 있다는 것을 의미하기 때문입니다.

물론 이 경우 노출이 시청으로 모두 전환되지는 않을 것입니다. 구독하지 않는 크리에이터의 영상을 시청하는 경우는 보통 구독자의 ½ 정도이기 때문입니다. 그러니 CTR이 떨어지는 거겠죠. 하지만 CTR의 하락은 자신의 영상을 좋아할 만한 새로운 이용자를 찾아내는 과정에서 발생할 수밖에 없는 기회비용입니다.

그러니 임프레션의 증가로 CTR이 낮아졌다면 걱정하기보다는 긍정적으로 생각하는 것이 좋습니다. 자신의 영상이 새로운 구독자를 발굴해 가는 과정이기 때문입니다. 이처럼 CTR은 구독자 수나 임프레션, 앞으로 이야기할 시청 지속 시간과 함께 종합적으로 해석되어야 합니다.

3. 시청 지속 시간(AR, Audience Retention)

유튜브 알고리즘은 시청 지속 시간을 중요하게 생각합니다. 실제로 조회수가 높은 콘텐츠보다, 중간에 이탈하지 않고 끝까지 시청한 콘텐츠가 추천될 확률이 더 높습니다. 유튜브는 시청 행태 분석 결과에 대해 아래와 같이 안내하여 크리에이터가 '시청 지속 시간'이 긴 영상을 만들 수 있도록 유도하고 있습니다.

시청자가 시청을 중단한 시점을 알면 시청을 중단한 이유를 파악하는 데 도움이 됩니다. 시청 지속 시간의 그래프 모양에 따라 동영상에서 시청자의 관심을 가장 많이 끌었던 부분과 가장 많이 잃었던 부분을 확인할 수 있습니다.*

* 출처: 시청 지속 시간 측정

첫 번째와 두 번째는 직관적으로 이해하시는 그대로입니다. 둘은 건너뛰고 세 번째 그래프부터 살펴보겠습니다.

위 이미지에서 중간중간 우뚝 솟은 부분은 반복 시청되거나, SNS와 댓글 등에 공유되는 구간입니다. 가요나 예능 프로그램의 경우, 한 이용자가 댓글에 특정 구간의 장면을 언급하면서 '3:57'과 같은 타임코드를 입력하고 다른 이용자가 그 타임코드를 클릭해 해당 장면을 바로 시청할 때 위의 그림과 같은 그래프가 형성됩니다. 이러한 구간은 영상의 하이라이트로, 다음 영상 제작의 단서가 됩니다. 해당 장면과 관련된 내용으로 후속 영상을 만들거나 해당부분을 하이라이트 클립으로 만든다면 시청 시간을 증가시킬 수 있을 것입니다.

위 이미지에서 구덩이가 파인 것 같은 구간은 이용자가 건너뛰거나 시청을 중단한 부분입니다. 이런 그래프를 근거로 크리에이터는 해당 시간대에서 이용자들이 왜 건너뛰거나 이탈하는지 분석해볼 수 있습니다.

위 이미지처럼 영상의 첫 부분부터 사용자 이탈이 일어나는 동영상은 클릭베이트 콘텐츠로 판단될 수 있으며, 그렇게 된다면 알고리즘은 높은 확률로 해당 영상을 추천 대상에서 제외할 것입니다. 이럴 경우 제목과 섬네일이 동영상의 내용과 일치하는지, 첫 부분의 몰입감이 부족하지는 않은지 살펴봐야 할 필요가 있습니다. 유튜브는 가이드라인을 통해 이렇게 조언하고 있습니다.

처음 15초 동안 시청자가 이탈할 가능성이 가장 높으므로 모든 동영상에서는 처음 15초가 중요합니다.*

* 출처: 시청 지속 시간 측정

지속 가능한 크리에이터가 되려면

데이터, 알고리즘에 대한 관심

넷플릭스 오리지널 시리즈로 유명한 <하우스 오브 카드>는 두 가지 이유에서 화제가 되었습니다. 하나는 1회 차만 제작한 뒤 시청자의 반응을 보고 추가 제작을 결정하던 관행을 깨고 한 번에 첫 번째 시즌 전편을 제작한 것이고, 다른 하나는 콘텐츠 배급에 적합한 배우와 감독을 데이터 분석을 통해 파악하고 추진한 것입니다.

하지만 빅데이터를 활용해 콘텐츠 제작을 결정했다는 말에는 다소 과장된 측면이 있습니다.* 넷플릭스의 데이터 분석 역량이 활용되었다 해도 그것은 콘텐츠 제작보다는 해당 콘텐츠를 좋아할 만한 이용자를 찾아내는 데 사용되는 단계, 즉 콘텐츠 추천 단계에서 활용되는 정도라고 봐야 합니다.

* 출처: 책 <파워풀(Powerful)>

여기서 꼭 언급하고 싶은 것은 넷플릭스와 유튜브 모두 시청 지속 시간과 같은 액션데이터를 축적하고 활용한다는 사실입니다. 유튜브는 양질의 콘텐츠를 제작하도록 장려하기 위해 다양한 데이터를 크리에이터에게 공개합니다. 넷플릭스는 어떤 장면에서 시청이 주로 중단되는지, 클릭 수는 높지만 시청을 끝까지 하지 않는 영화는 무엇인지에 대한 자체적 분석을 활용해 콘텐츠의 계약 연장과 종료를 결정합니다.
 

즉, 유튜브와 넷플릭스는 플랫폼 활성화를 위해 데이터로 의사결정을 보완하거나 더나은 콘텐츠를 제작할 수 있도록 크리에이터들에게 데이터를 공유하고 있습니다. 따라서 플랫폼을 활용해야 하는 콘텐츠 마케터나 크리에이터들도 이용자를 분석하고, 콘텐츠가 시청자에게 전달되는 방식인 추천 알고리즘에 관해 지속적으로 공부해야 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.

당신의 구독자를 확보하라

지금까지 다양한 데이터에 관해, 그리고 여러 알고리즘의 원리와 유튜브에서 중시하는 지표를 살펴봤습니다. 하지만 보다 직접적이고, 어쩌면 당연한 말을 하나 하고 싶습니다. 여러분의 구독자를 확보하십시오.

챕터 1에서 언급했던 유튜버의 말을 상기해봅시다. "이 영상이 마음에 드셨다면 '좋아요'와 구독 부탁드립니다." '좋아요'만 눌러달라는 크리에이터도 없고, 구독만 해달라는 크리에이터도 없습니다. 최근에는 알림까지도 요청합니다.

'좋아요'와 구독은 비슷해 보이지만 알고리즘은 각각을 다른 의미로 해석합니다. '좋아요'는 시청자가 명확히 의사를 표현한 명시적 데이터로서 영상의 만족도를 나타냅니다. 이용자에게 '좋아요'는 잘 봤다는 것을 표시하는 인사지만, 알고리즘 입장에서 '좋아요'는 콘텐츠를 만족스럽게 시청했다고 알려주는 신호입니다. 알고리즘은 아마 '좋아요'를 이렇게 받아들일 것입니다. '이 영상을 재밌게 봤군요. 다음에 이것과 비슷한 게 있으면 추천하겠습니다.'

반면 구독을 한다는 것은 크리에이터에게 '좋아요' 버튼을 누른 것과 같습니다. 구독 버튼을 누르면 알고리즘은 이렇게 이해합니다. '이 크리에이터가 마음에 들었군요. 이 크리에이터의 다른 영상을 우선적으로 추천하겠습니다.'

정리하자면, 좋아요는 콘텐츠에 대한 것이고 구독은 크리에이터에 대한 것이므로 크리에이터에게는 자신의 영상을 지속적으로 볼 시청자를 확보하는 작업이 더 가치 있습니다. 즉, 크리에이터에게는 구독자가 더 중요합니다. 

그리고 알고리즘은 크리에이터를 추천하는 것이 아니라 동영상을 추천합니다. 이것을 풀어서 말하면 '좋아요'나 댓글 많은 동영상은 참여도와 만족도가 높으므로 다른 시청자들에게 추천될 확률이 높은데, 이 영상을 좋아한 시청자와 비슷한 시청자들에게 추천된다는 것입니다. 여기서 비슷한 시청자는 비구독자를 포함합니다. 다음의 가이드라인은 이러한 생각을 뒷받침해줍니다.

시청자가 홈을 방문하면 YouTube는 해당 시청자가 구독하는 채널의 동영상, 비슷한 시청자들이 보는 동영상, 신규 동영상 등을 표시합니다. 동영상 선정 기준은 다음과 같습니다.

• 다양한 요인 중에서 비슷한 시청자들의 참여도와 만족도가 높은 동영상을 고려합니다.
• 구독자는 구독 탭에서보다 홈에서 구독 채널의 동영상을 많이 봅니다.*

* 출처: YouTube Creator Academy