В любой соцсети есть система рекомендаций. У кого-то она отточена до идеала, как в TikTok, у кого-то проскакивают популярные, но нерелевантные видео, как в YouTube Shorts, а у кого-то система похожа на рандом, как в Twitch. Но алгоритмы Твитча на самом деле устроены довольно логично — давайте разберем, как именно.
Как устроены алгоритмы Твича?
Ключевая задача Твича — удержать зрителя на сайте. Поэтому его алгоритмы подбирают стримеров, у которых дольше всего задерживаются на стримах. Этот фактор складывается из нескольких метрик.
1. Счетчик зрителей. Тут все довольно очевидно — рекомендовать будут тех, у кого зрителей и так много.
2. Удержание (ретеншн). Это метрика, которая показывает, сколько раз пользователь возвращался к продукту/контенту после первого взаимодействия. Twitch следит за стримерами, которых не выключают после первых минут просмотра и отдает предпочтение стримерам, у которых удержание зрителя выше, чем обычно. Если зрители покидают стрим через пару минут, ранжирование падает.
2. 1. Общее время просмотра. Из предыдущего пункта вытекает этот — если стример удерживает зрителей от начала и до конца стрима, тем больше «плюсов» для алгоритма.
3. Вовлеченность (ER, энгейнджмент рейт). Она считается от активных чаттеров — количество сообщений, их скорость и реакции. Стример тут мало на что может повлиять, разве что создавать ситуации, провоцирующие на обсуждение.
4. Регулярность. Если алгоритм запомнит расписание стримера, то будет чаще рекомендовать его к назначенному времени начала стрима. Поэтому для начинающих стримеров так важно запускать регулярные трансляции по одному и тому же расписанию.
5. Кластеры. Если стример регулярно стримит, к примеру, CS2 и Valorant, его будут рекомендовать зрителям, которые заинтересованы в просмотре этих шутеров. Если стримит «Общение» и «Бассейны» — то его будут рекомендовать зрителям этих категорий. Если стример каждый стрим запускает новую игру — удачи ему в поиске зрителей через другие соцсети, потому что он сам ломает алгоритм.
6. Категория, теги, язык стрима. Влияет на рекомендации для зрителей напрямую — человек сразу понимает, что ждет его на стриме.
Эти алгоритмы влияют на выдачу в рекомендациях самого сайта — на главной, в боковой панели и в похожих. В разделах с играми все более-менее понятно — человек заходит в категорию игры и выбирает для себя интересного стримера. В разделе «Общение» и других IRL-разделах происходит бой не на жизнь, а на смерть. Поэтому субъективное «качество контента» важно, но сперва важнее позаботиться об объективных метриках для алгоритма — клики, удержание, чат и возвращение тех, кто уже посмотрел.
Почему алгоритмы Twitch хуже работают для роста, чем у других платформ?
Из метрик выше становится понятно, почему иногда у зрителей выскакивают неизвестные им стримеры. Твич анализирует, в какое время пользователь обычно заходит смотреть, в какой категории проводит больше всего времени, где больше вовлечен в чат, к какому кластеру игр/стримеров относится и так далее. И на основе этих данных рекомендует даже абсолютных ноунеймов с десятью зрителями. Может показаться, что это рандом, но на самом деле все довольно логично.
Однако в Tiktok и Youtube продвигаться действительно проще. У них измеряется примерно все то же, что и на Twitch, но результаты выдаются более подходящему зрителю. Twitch почти не пушит новый контент, в то время как в том же тиктоке абсолютно новый аккаунт сможет залететь на миллионы просмотров в рекомендациях. А в рекомендациях ютуба можно увидеть совершенно рандомное видео с кошкой, снятое 10 лет назад, с миллионами просмотров. Но если на Twitch стрим не взлетел, то он практически умер.
Если перейти в любую категорию и пролистать до самого конца, то можно увидеть стримеров с 0-5 зрителей. Они оказываются в ловушке: их контент никто не смотрит — алгоритм никому его не показывает — зрители не добавляются. То есть стример с 3 зрителями для аудитории почти невидим, потому что в крупных категориях (Dota, CS2, «Общение») никто до конца списка не пролистывает.
Примерно с 50 зрителей начинаются случайные заходы, а с сотней зрителей уже начинается органический рост. Проблема только в том, как их набрать.
Что делать стримерам с низким количеством зрителей?
Твитч существует уже 14 лет, поэтому пробиться через стену популярных стримеров, которые за десять лет обзавелись тысячными онлайнами, будет крайне непросто. Важно помнить, что в начале стримерской карьеры стример обязан разбираться в алгоритмах других соцсетей, куда он будет заливать нарезки. И освоить монтаж в CapCut, DaVinci Resolve или других аналогах видеоредакторов.
Без нарезок в других соцсетях вряд ли что-то получится. А помимо «механического» монтажа стоит изучить базовые приемы удержания внимания в нарезках, чтобы в рекомендации улетали только самые интересные моменты. К примеру, стоит уделять внимание хуку — первым двум секундам, которые не дадут зрителю пролистать ваш ролик.
И только после этого можно приводить в порядок метрики на самом Твиче. Выше описаны ключевые метрики, на многие из которых стример может повлиять без эфемерного «качественного контента»: расписание, теги, кластеры, вовлеченность и так далее. Важнее всего наладить общение с чатом и реагировать на каждое сообщение, чтобы и у молчащих зрителей появилась мотивация поболтать со стримером.
Многие ошибочно полагают, что стриминг — это просто настроить OBS и болтать перед камерой. Популярный стример, в первую очередь, хороший маркетолог, потому что умеет продавать себя как продукт. У стримера в голове должно быть достаточно знаний и понимания алгоритмов соцсетей, монтажа видео, работы с чатом и прочего, что уже тянет на должность Junior SMM Manager.
Как стримеры адаптируются к правилам?
Один из самых действенных инструментов — это рейды и коллаборации между стримерами. Перелив аудитории увеличивает онлайн, что важно для алгоритма. Особенно это важно для стримеров с 10-100 зрителями, где каждый новый зритель существенно влияет на видимость.
А еще существует легальный чит — выход новой игры из того кластера, в котором стример обычно проводит трансляции. То есть для условного стримера Valorant игра в Marathon не засчитается как выход из шутерного кластера, и все будут в плюсе: он сможет попробовать новую игру, зрители получат Drops, и, возможно, новая аудитория, которой понравилась его игра в Marathon, останется после этих стримов смотреть, как он играет в Valorant. Сидеть годами в одной игре не обязательно (если только она вам не нравится), можно играть в похожие игры и не разрушать работу алгоритмов.
Впрочем, во время выхода Resident Evil: Requiem все популярные и не очень стримеры наплевали на алгоритм и стримили ее. Потому что алгоритм Twitch дает не так много, зато если поиграть с интересом, то есть шанс привлечь зрителя контентом.
Можно ли вырасти с нуля?
Возникает логичный вопрос: почему в одном тексте советуют следовать алгоритмам и тут же утверждают, что на них можно не обращать внимания? Потому что оба утверждения справедливы — просто в разных ситуациях.
Twitch не дает никакого продвижения для стримеров «с нуля». Он усиливает те стримы, на которых и так много зрителей, а людям без аудитории остается надеяться на то, что кто-то долистает до конца категории. Поэтому, в первую очередь, нужно работать на внешних источниках траффика: других видео-площадках с нарезками и тиктоками, а также работать над коллабами, чтобы привлечь зрителей на одну общую площадку.
Правила начинают работать только после того, как у стримера появляется 20-50 человек стабильного онлайна. До этого момента экспериментировать можно как угодно, особенно за пределами сайта. То есть основная задача начинающего стримера состоит в том, чтобы перелить на Twitch всю аудиторию с любых площадок, а для этого необходимо обзавестись аккаунтами в соцсетях с вертикальными видео.
Таковы реалии Twitch. Площадка поддерживает тех, кто уже вложился деньгами или мозгами в SMM, монтаж видео, комьюнити-менеджмент, дизайн, аналитику и прочие элементы. И если десять лет назад можно было действительно просто сидеть перед вебкой и болтать, то сейчас нужно придумывать все более эффективные способы найти и отвоевать внимание зрителя.
Поэтому следование алгоритмам Twitch никак не поможет малоизвестным стримерам. Они помогают только тем, кто сумел вырасти без них.
