L'algoritmo di YouTube utilizza tecniche di apprendimento automatico e analisi dei dati per esaminare la cronologia delle visualizzazioni, i Mi piace e le Non mi piace di uno spettatore al fine di identificare modelli e tendenze. Raccoglie dati sui video guardati da un utente, sulla durata delle sessioni di visualizzazione e sul tipo di contenuto con cui interagisce. Analizzando queste informazioni, l'algoritmo può identificare somiglianze e correlazioni tra le preferenze e i comportamenti di un utente. Potrebbe anche esaminare le categorie di video che un utente guarda frequentemente, gli argomenti che esplora e i creatori che segue. Inoltre, l'algoritmo considera le metriche di coinvolgimento, ad esempio per quanto tempo un utente guarda un video, con quale frequenza gli piacciono o non gli piacciono i video e se interagiscono con la sezione dei commenti o condividono contenuti.

IL CRITERIO DELLA QUALITA' DEI CONTENUTI E DELLE REFRENZE DI CHI PARLA NON E' TENUTO IN ALCUN CONTO!!!!

Inoltre, l'algoritmo può utilizzare il filtraggio collaborativo, una tecnica che confronta la cronologia di un utente con altri che hanno preferenze simili per identificare video correlati che potrebbero piacere all'utente. Questo approccio aiuta a creare un'esperienza personalizzata per ciascun utente offrendo contenuti in linea con i suoi interessi e le sue abitudini di visualizzazione. Nel complesso, l'algoritmo di YouTube sfrutta una varietà di dati e metodi analitici per comprendere e prevedere le preferenze di un utente, fornendo così consigli video personalizzati.