Trabajando juntos con YouTube
YouTube colaborando
Nuestra última colaboración
Haciendo que los YouTube Shorts sean más buscables
Los videos móviles de corta duración son más populares que nunca. Los YouTube Shorts, videos de formato corto de menos de un minuto, se ven más de 50 mil millones de veces al día y siguen creciendo.
Los Shorts se crean en solo unos minutos y a menudo no incluyen descripciones ni títulos útiles, lo que dificulta encontrarlos a través de la búsqueda. Por eso, presentamos nuestro modelo de lenguaje visual Flamingo para ayudar a generar descripciones.
Analizando los fotogramas iniciales del Short, el modelo explica lo que se muestra en la pantalla, por ejemplo, “un perro equilibrando una pila de galletas en su cabeza”. Este texto se guarda como metadatos en YouTube para categorizar mejor los videos y hacer coincidir los resultados de búsqueda con las consultas de los espectadores.
Desde estrellas emergentes del K-pop hasta guías de comida local, YouTube está implementando esta tecnología en Shorts, y las descripciones de video generadas automáticamente ya se están aplicando a todas las nuevas cargas. Ahora, los espectadores pueden ver videos más relevantes y encontrar más fácilmente lo que buscan en una gama más diversa de creadores globales.
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Nuestro enfoque
Aplicando nuestra investigación en IA para mejorar la experiencia de YouTube
Ayudando a enriquecer la vida de las personas con nuestra investigación, nos hemos asociado con empresas de Alphabet para aplicar nuestra tecnología para mejorar los productos y servicios utilizados por miles de millones de personas todos los días.
Uno de nuestros socios clave es YouTube, que tiene la misión de darle voz a todos y mostrarles el mundo.
Trabajando junto con los equipos de productos e ingeniería de YouTube, hemos ayudado a optimizar los procesos de toma de decisiones que aumentan la seguridad, reducen la latencia y mejoran la experiencia de los espectadores, creadores y anunciantes.
Optimizando la compresión de video
Con el aumento de los videos durante la pandemia de COVID-19 y se espera que el total de tráfico de Internet aumente en el futuro, la compresión de video es un problema cada vez más importante.
Trabajando junto con YouTube, exploramos el potencial de nuestro modelo de IA, MuZero, para mejorar el códec VP9, un formato de codificación que ayuda a comprimir y transmitir video a través de Internet. Luego aplicamos MuZero a parte del tráfico en vivo de YouTube.
Desde su lanzamiento en producción en una parte del tráfico en vivo de YouTube, hemos demostrado una reducción promedio del 4% en la tasa de bits en un conjunto grande y diverso de videos. La tasa de bits ayuda a determinar la capacidad de cómputo y el ancho de banda necesarios para reproducir y almacenar videos, lo que afecta desde el tiempo que tarda en cargarse un video hasta su resolución, almacenamiento en búfer y uso de datos.
Al mejorar el códec VP9 en YouTube, hemos ayudado a reducir el tráfico de Internet, el uso de datos y el tiempo necesario para cargar videos. Y al optimizar la compresión de video, millones de personas en todo el mundo pueden ver más videos mientras usan menos datos.
Protección de la seguridad de la marca para creadores y anunciantes
Desde 2018, hemos colaborado con YouTube para educar mejor a los creadores sobre qué tipos de videos pueden generar ingresos por anuncios y asegurarnos de que los anuncios aparezcan junto con contenido que cumpla con las pautas de YouTube para anunciantes.
Junto con el equipo de YouTube, desarrollamos un modelo de calidad de etiqueta (LQM) que ayuda a etiquetar videos con mayor precisión, de acuerdo con las pautas amigables para anunciantes de YouTube. El modelo mejoró la precisión de los anuncios que se ejecutan en videos que cumplen con las políticas amigables para anunciantes de YouTube.
A través de la mejora en la identificación y clasificación de videos, hemos mejorado la confianza en la plataforma tanto para los espectadores, creadores y anunciantes.
Mejora de los AutoCapítulos
En los últimos años, los creadores empezaron a agregar capítulos a sus videos para facilitar a su audiencia encontrar el contenido que estaban buscando, pero este proceso manual puede ser lento y laborioso.
Para mejorar la experiencia del creador y del espectador, colaboramos con el equipo de Búsqueda de YouTube y desarrollamos un sistema de IA que puede procesar automáticamente transcripciones de video, características de audio y visual, y sugerir segmentos y títulos de capítulos para los creadores de YouTube.
Como Sundar Pichai presentó en Google I/O 2022 , los capítulos generados automáticamente ya están disponibles para 8 millones de videos hoy en día, y planeamos expandir esta función a más de 80 millones de videos durante el próximo año.
Usando los AutoCapítulos, los espectadores pasan menos tiempo buscando contenido específico y los creadores ahorran tiempo creando capítulos para sus videos.
Evolución de tecnologías y productos
A medida que la sociedad y la tecnología que utilizamos evolucionan, estamos constantemente buscando nuevas formas de ayudar a mejorar las tecnologías y productos cotidianos de Alphabet con nuestra investigación en IA.
Nuestro trabajo con YouTube ya ha tenido un gran impacto, y esperamos hacer muchas más mejoras significativas en la vida de las personas a través de nuestras colaboraciones en curso.
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