比如一个爱学习的人，他会关注更多的学习视频。通过你在学习视频中播放的时间长短，来分析你喜欢哪种类型的视频。再把相关你感兴趣的视频投送到你的视频栏，似乎每个视频都有好几个链接，你会在链接中继续选择。后台算法会根据你的选择，来推送更多你喜欢的视频。

除此之外，还会帮助你在看视频的同时观看到大家的留言和看法。你还可以与更多志同道合的人在上线上留言交流。你如果赞同别人的话语及视频，可以通过点赞，送爱心，送鲜花各种不同的档次来支持创作者。当然有免费和收费的礼物。

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博主拿到平台反馈的资金分成，用于激发他的创作热情。并积极的关注用户的需求，从而提高客户想要看什么样子的视频和素材。这样可以得到一个正向反馈。

所以每个人打开和看到的油管视频都是有所区别的，当你一直反馈这些不喜欢的视频之后，他会根据你的选择重新给你推送别的潜在视频。

不过这些算法还在升级完善中，我试验过很多次，最后系统提示我在恶意做测试。因为我的操作就不是一个正常用户该做的。”

罗纳德确实是一位资深的算法教授，把油管分析的很彻底，但如果让他也编辑出这样的算法，会很难。当然也会发现这些算法的一些不完善之处，每当发现之后，系统都会进行刷新，并及时纠正。

凯文凯利听到罗纳德的分析之后，感到非常震惊。原来这个尼古拉背后的制作团队如此厉害。可谓是第一次让互联网更加的灵活多变，更加的适应人类社会发展，更加的结合商业模式推广。可谓是再次把互联网公司进行升华。

“非常感谢，罗纳德教授的结论。我想我该离开了，这里的资料应该够我研究好几天时间。”凯文凯利准备带着这些文件离开。

“凯文凯利先生，我希望有机会见见那个尼古拉。这样的人才确实让我产生敬佩之情，也许他的算法可以开启人工智能的关键钥匙。”罗纳德知道这种可以学习和逻辑线路导向型算法，或许有一天真的可以训练出有一定智慧的机器人。

“罗纳德教授，你的意思是我的《失控》那本书描述的那一天真的会到来。这个算法就是通往人工智能的钥匙？”凯文凯利非常惊讶的转身询问道。

“凯文凯利先生，您别激动。我的意思是也许、可能，反正这些都说不好，但全新的算法已经被推开大门，也许会有更加高级的算法程序被开发出来也不一定。

只要人工智能可以自主学习，那么总有一天它的智商会达到初步应用的阶段。比如把谷歌的百科词库，全部用于人工智能的学习，也许它可以引领教育行业的变革。

人们不再需要去图书馆翻阅笨重的书籍，直接可以在谷歌百科词库里面找到相应的答案。而且谷歌已经开始这样做了，不是吗？”罗纳德毕竟是这方面的专家，对互联网的了解不比凯文凯利差。

“非常感谢您的提醒，也许尼古拉当初说的对。21世纪就是互联网高速发展的时期，也许也是人工智能的元年。将会在不久的未来实现，希望不要《失控》。”凯文凯利带着担忧的神情离开办公室。

回到自己的工作室，开始认真的分析罗纳德给出的资料和见解。经过三天时间的奋战，终于开始奋笔疾书的撰写《油管》网站算法，带来的震撼。

几天之后，《纽约时报》和《时代》周刊刊登了凯文凯利的分析文章。油管网站靠什么能够吸引更多人的喜欢。

油管的算法基于大数据和行为分析技术，其核心目标是为用户推送他们最感兴趣的内容。算法通过收集用户行为数据、内容属性和社交关系等信息，构建个性化推荐模型。用户每次打开油管，算法都会根据模型计算出最可能吸引他们的视频，从而实现精准推送。

有关的算法的关键因素：用户行为数据：包括观看时长、点赞、评论、分享、收藏、关注等行为。这些行为数据反映了用户对内容的喜好程度，是算法推荐的重要依据。

内容属性：视频的内容属性如主题、分类、标签、关键词等也会影响算法的推荐。优质、热门的内容更容易被推荐给用户。