Las redes neuronales artificiales creadas por YouTube son las responsables de seleccionar los resultados de las temáticas que buscamos. Son también las que se encargan del contenido recomendado y de engancharnos en un loop que nos mantiene activos en esta plataforma. Te detallamos más del algoritmo de YouTube a continuación.
Lo que vemos en YouTube es el resultado de un sistema de recomendación basado en inteligencia artificial, mejor dicho, en dos discípulos de esta: el deep learning y el machine learning. Y para ser más específicos, del proceso de redes neuronales artificiales creadas por esta plataforma de video.
Por eso, queremos contarte acerca de estas redes neuronales, cómo funciona el algoritmo de YouTube, qué relación guardan con el marketing y otros casos de uso.
Primero, algunas cifras con información y datos reveladores sobre el éxito de YouTube como plataforma de video.
YouTube: algunas cifras y datos de contexto
Número de usuarios
El número total de usuarios de YouTube supera ya los 1.300 millones, y recibe más de 30 millones de visitantes cada día.
Fuente: makeawebsitehub.com
Número de visitas
YouTube es el segundo buscador más visitado en el mundo, ubicándose detrás de Google, quien es dueño de esta plataforma de video.
Más de 500 horas de video son subidas a YouTube cada minuto, y más de 1 millardo de horas de videos son vistos por día.
Fuente: kinsta.com
Sobre las búsquedas de contenido más realizadas
- Las búsquedas de vídeos “Cómo hacer” están aumentando un 70% año tras año.
- El 68% de los usuarios han visto un video para ayudar a decidir una decisión de compra
- El 80% de los usuarios que han visto un video antes de comprar un producto dijeron que lo vieron al inicio del proceso de compra.
Fuente: makeawebsitehub.com
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Cómo funciona el algoritmo de YouTube y sus redes neuronales
¿Cuál es el secreto detrás de las miles de reproducciones de los youtubers e influenciadores digitales? No, no es solo el contenido que publican. Las redes neuronales y la inteligencia artificial de YouTube tienen gran protagonismo en su éxito.
Imagen extraída de https://ginesmayol.com/google/clasifica-videos-google/
“El motor de búsqueda de YouTube va más allá de utilizar solo los metadatos que el usuario puede manipular o introducir cuando sube un video a la plataforma”, aclara el experto en SEO y posicionamiento web, Gines Mayol.
En este video te vamos a detallar cómo entran en acción las redes neuronales en YouTube cuando realizamos una búsqueda de videos.
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Otros casos de uso donde se pueden implementar redes neuronales artificiales
En general, la aplicación de la inteligencia artificial y de las redes neuronales artificiales, resultado de tecnologías emergentes como el deep learning y el machine learning, pueden emplearse en diferentes campos y actividades, por ejemplo:
- Reconocimiento de caracteres, imágenes y voz.
- Predicciones financieras.
- Traducción de idiomas.
- Prevención de fraudes o delitos informáticos.
- Conducción autónoma.
- Análisis genético.
- Predicción y diagnóstico de enfermedades, entre otros desarrollos.
Redes neuronales artificiales y su aplicación en el marketing
En el universo del marketing digital las redes neuronales no solo están presentes en YouTube.
Performanze, equipo experto en estrategias de crecimiento, lista algunos casos de uso que van desde la toma de decisiones inteligentes basadas en datos, predicción de canales a los cuales asignar más recursos y predicciones en tendencias de consumo, hasta el lanzamiento de nuevos productos.
Casos de uso de las redes neuronales en marketing
- Determinación del precio más recomendable a ciertos segmentos de mercado.
- En la selección del mercado idóneo para la venta del producto(s).
- En la asignación de cuotas de ventas.
- Para predecir el comportamiento de los consumidores.
- Segmentación y detección del público objetivo.
- Recuperar clientes perdidos entendiendo sus intereses.
- Crear y comprender segmentos de compradores más sofisticados.
- Automatizar tareas y campañas de marketing.
- Crear y curar contenidos.
- Hacer predicciones de ventas digitales con mayor precisión.
- Modelos de determinación de precios.
- Combinación de procesos de distribución logística con ventas digitales.
La inteligencia artificial en marketing también está teniendo otros desarrollos, como en la generación de contenido.
Es el caso del modelo GPT-3, que gracias a su algoritmo lingüístico preentrenado podría reducir las barreras entre el lenguaje humano y el de las máquinas generando contenido automatizado.
Actualmente es utilizado en más de 300 aplicaciones que ofrecen conversación, redacción de textos, motor de búsqueda, creación de códigos y, además, podría ser muy útil para el desarrollo avanzado de chatbots o interfaces conversacionales.
Preguntas frecuentes sobre redes neuronales artificiales en YouTube
Preguntas frecuentes sobre redes neuronales artificiales en YouTube
En una RNN tradicional, el problema de los gradientes que desaparecen o explotan puede limitar el aprendizaje a largo plazo debido a la propagación de gradientes en secuencias largas. Las LSTMs (Long Short-Term Memory) abordan este problema con celdas de memoria y mecanismos de puertas, permitiendo que la red capture dependencias a largo plazo de manera más eficiente y evite los gradientes problemáticos. En resumen, las LSTMs son una variante de RNN diseñada para manejar mejor el flujo de información en secuencias largas.
¿Cómo funciona la atención en las redes neuronales recurrentes?
La atención en las redes neuronales recurrentes (RNNs) es un mecanismo que permite asignar importancia a diferentes partes de una secuencia mientras se procesa otra. En lugar de depender únicamente de la información contextual de la memoria interna de la RNN, la atención calcula pesos para elementos específicos de la secuencia de entrada y los combina para formar una representación más rica. Esto ha mejorado significativamente tareas como la traducción automática, al permitir que la red se enfoque en las partes relevantes de las secuencias.
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de las redes neuronales recurrentes?
Las redes neuronales recurrentes (RNNs) encuentran aplicación en diversas áreas. En el procesamiento del lenguaje natural, se utilizan para generar texto coherente, traducir automáticamente entre idiomas y analizar el sentimiento en textos. También se emplean en la generación de música y en tareas de modelado de series de tiempo, como predecir valores futuros en datos financieros. Su capacidad para modelar la estructura temporal en datos secuenciales las convierte en una herramienta fundamental en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
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