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　　美國《紐約時(shí)報》網(wǎng)站載文稱(chēng)，據市場(chǎng)研究公司comScore的數據顯示，11月份美國網(wǎng)民在YouTube上完成了38億次搜索，高于除谷歌之外的其他任何搜索引擎，成為第二大搜索引擎。但是《紐約時(shí)報》指出，發(fā)現技術(shù)對YouTube更為重要。

　　YouTube產(chǎn)品開(kāi)發(fā)主管亨特·沃爾克(Hunter Walk)認為該公司仍然是弱者。對于沃爾克而言，YouTube的競爭對手不是其他網(wǎng)站，而是電視。他說(shuō)，“用戶(hù)每天訪(fǎng)問(wèn)我們網(wǎng)站的時(shí)間平均為15分鐘，但看電視的時(shí)間長(cháng)達數小時(shí)。我們還有很長(cháng)的路要走�！�

　　《紐約時(shí)報》指出，YouTube面臨的部分挑戰是處理用戶(hù)的視頻搜索請求。據市場(chǎng)研究公司comScore稱(chēng)，11月份美國網(wǎng)民在YouTube上完成了38億次搜索，高于除谷歌之外的其他任何搜索引擎。成為第二大搜索引擎。網(wǎng)民在YouTube上輸入的搜索關(guān)鍵字相當模糊，例如“funny videos”(有趣的視頻)。

　　即便如此，《紐約時(shí)報》還認為：更重要的是，YouTube必須優(yōu)化所謂的“發(fā)現”技術(shù)，即根據用戶(hù)之前觀(guān)看的視頻，或興趣相似的其他用戶(hù)之前觀(guān)看的視頻向他們推薦視頻。

　　這就要求YouTube使用與Netflix推薦電影或亞馬遜推薦圖書(shū)相似的數據挖掘技術(shù)。AT&T Labs Research執行主任克里斯托弗·瓦林斯基(Christopher T. Volinsky)說(shuō)，“我認為YouTube需要解決的問(wèn)題與Netflix或亞馬遜相似�！蓖吡炙够�最近幫助一個(gè)團隊將Netflix推薦引擎的性能提高了10%，贏(yíng)得100萬(wàn)美元大獎。瓦林斯基表示，其由頂級計算機科學(xué)家組成的團隊用了3年時(shí)間才使Netflix推薦引擎性能提高了10%，可見(jiàn)這一任務(wù)的艱巨性。

　　YouTube在這方面的工作對用戶(hù)來(lái)說(shuō)是透明的，沃爾克的團隊每個(gè)月都會(huì )對YouTube進(jìn)行數十次優(yōu)化。過(guò)去，YouTube通常向用戶(hù)推薦具有相同主題的視頻，但現在已經(jīng)開(kāi)始向用戶(hù)推薦具有相關(guān)主題的視頻。沃爾克團隊成員杰米·戴維森(Jamie Davidson)表示，“如果我們推薦的視頻不符合用戶(hù)口味，用戶(hù)會(huì )很快離開(kāi)我們的網(wǎng)站；如果我們推薦的視頻符合用戶(hù)口味，用戶(hù)可能會(huì )再看10段視頻。這一工作很困難�！�

　　YouTube表示，隨著(zhù)時(shí)間推移，該公司計劃更多地依靠個(gè)性化和用戶(hù)之間的關(guān)系優(yōu)化推薦引擎。在最近的一次會(huì )議上，沃爾克團隊成員提出了一個(gè)創(chuàng )意：在網(wǎng)頁(yè)上播放向用戶(hù)推薦的視頻而非僅僅顯示推薦視頻列表，目的是向用戶(hù)提供更多視頻，讓用戶(hù)放棄鍵盤(pán)、鼠標，在沙發(fā)上就能享受YouTube視頻。沃爾克團隊還提出了許多新創(chuàng )意，但這些創(chuàng )意不會(huì )很快被應用在YouTube網(wǎng)站上。

　　紐約時(shí)報指出，目前還很難衡量YouTube的成功。YouTube沒(méi)有發(fā)布詳細的流量統計數據，但表示，在過(guò)去的一年中，搜索和發(fā)現功能的改進(jìn)使得用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站的平均時(shí)間延長(cháng)了50%。comScore的數據為YouTube的說(shuō)法提供了佐證，10月份平均每位用戶(hù)觀(guān)看的視頻數量由去年同期的53段增加至83段。

　　沃爾克團隊還計劃加快創(chuàng )新速度，幫助YouTube用戶(hù)減少搜索次數，觀(guān)看更多的視頻。戴維森說(shuō)，“盡管我們是第二大搜索引擎，但搜索并非是發(fā)現視頻的合適途徑。我們計劃采用非搜索技術(shù)幫助用戶(hù)發(fā)現感興趣的視頻�！�