L’algorithme de YouTube recommande 70% du contenu que les internautes regardent sur la plateforme (MIT Technology Review). Ce qui signifie que l’algorithme influence une grande partie des 23 heures et 09 minutes qu’on passe à regarder des vidéos sur YouTube chaque mois (We are social). Quels sont les facteurs les plus importants pris en compte par l’algorithme de YouTube pour classer les vidéos sur sa plateforme ? C’est l’objet de l’article d’aujourd’hui.
Ce qu’il faut savoir sur l’algorithme de YouTube
Avant de rentrer dans le vif du sujet, c’est important de comprendre un certain nombre de choses sur l’algorithme de YouTube.
YouTube est un engin de recherche
C’est aussi le deuxième site le plus visité au monde après Google.

En plus d’être affichées sur la plateforme, les vidéos YouTube apparaissent aussi sur les résultats de recherche de Google depuis plusieurs années.
Par exemple, lorsqu’on effectue une recherche pour le mot-clé « astuce Canva », deux vidéos (et un article de blog) de la Zenu Académie apparaissent sur le résultat de recherche sur Google.

Il n’y a pas un, mais plusieurs algorithmes YouTube
Même si on parle souvent d’algorithme, il existe en fait plusieurs algorithmes YouTube. En effet, YouTube fonctionne grâce à plusieurs algorithmes qui travaillent ensemble pour améliorer l’expérience utilisateur et fournir du contenu pertinent à chaque utilisateur.
Bien que YouTube n’ait pas divulgué tous les détails, voici quelques-uns des algorithmes qu’on connait :
- L’algorithme de recommandation : c’est lui qui va déterminer les vidéos à afficher sur la page d’accueil et dans les suggestions de vidéos à regarder ensuite.

- Celui qui organise les recherches et classe les vidéos en fonction de leur pertinence par rapport à la recherche de l’utilisateur.
- L’algorithme des Shorts.
- L’algorithme des tendances est responsable d’identifier les vidéos populaires ou tendances.
Il y a aussi d’autres algorithmes qui gèrent les notifications, les abonnements, la monétisation du contenu ou les droits d’auteur.
Les algorithmes changent fréquemment
l est important de noter que YouTube met constamment à jour et affine ses algorithmes pour améliorer la satisfaction de ses utilisateurs, la visibilité de ses vidéos et lutter contre les abus ou les manipulations.
Par exemple, voici comment l’algorithme YouTube a changé avec le temps.
De 2005 à 2011, YouTube met l’accent sur les vues et les clics
YouTube a commencé par mettre l’accent sur les clics et les vues. Mais beaucoup de créateurs ont abusé de la plateforme et créé du contenu sensationnaliste et trompeur pour augmenter leurs vues. Les titres de ces vidéos incitaient les internautes à cliquer mais la vidéo ne tenait pas la promesse annoncée ou n’avait rien à voir avec le titre.
En 2012, YouTube optimise sa plateforme pour le temps de visionnage
À ce moment, la plateforme a commencé à aussi tenir compte du temps que les internautes passent à regarder une vidéo. Par conséquent, les vidéos trompeuses qui obtenaient avant beaucoup de clicks et de vues ne fonctionnaient plus aussi bien qu’avant.
Entre 2015 et 2016, YouTube prend en compte de la satisfaction des utilisateurs
À partir de 2015, les algorithmes intègrent des signaux de satisfaction tels que les partages, les likes ainsi que ceux de non satisfaction comme les clics sur le bouton « je n’aime pas ».

C’est également à ce moment que YouTube a commencé à offrir une expérience personnalisée à chacun de ses utilisateurs.
Depuis 2016, YouTube accorde une importance particulière à la sécurité
À partir de 2016, les algorithmes commencent à pénaliser les vidéos qui partagent des fake news, de la violence ou qui violent son règlement de la communauté. Ils pénalisent ces vidéos dans les résultats de recherche, démonétise les chaînes concernées ou pire, les bannit de sa plateforme.
Les algorithmes servent les intérêts de YouTube
Ce que j’ai déjà expliqué dans l’article sur l’algorithme Instagram est aussi vrai pour celui de YouTube. L’objectif principal de ces plateformes est de maximiser leurs revenus.
Par conséquent, ces plateformes bâtissent leurs algorithmes pour proposer le contenu le plus pertinent pour leurs utilisateurs afin de les garder le plus longtemps sur la plateforme et ainsi maximiser leurs revenus de publicité.
Pour avoir une idée des revenus publicitaires de YouTube, en 2022, ces revenus s’élevaient à 29,24 milliards de dollars (Demand sage).
Comment fonctionne l’algorithme de YouTube aujourd’hui?
YouTube souhaite recommander des vidéos pertinentes et de qualité à chacun de ses utilisateurs. Par conséquent, ils vont classer les vidéos qu’ils recommandent en fonction de quatre éléments :
La pertinence de la vidéo
Lorsqu’un créateur importe une vidéo sur YouTube, la plateforme analyse plusieurs éléments pour comprendre le sujet de la vidéo. Parmi ces éléments, on a :
- le titre de la vidéo
- sa description
- les textes
- les sous-titres
Par ailleurs, YouTube analyse aussi le contenu de la vidéo pour identifier :
- les objets présents dans la vidéo
- l’emplacement
- les personnes
- les expressions faciales
- la voix
- etc.
Les préférences des utilisateurs
Chaque utilisateur a d’une expérience personnalisée sur YouTube. Cette expérience est basée sur ses intérêts. C’est pourquoi, pour une recherche du même mot-clé, les résultats de recherche peuvent être différents pour plusieurs utilisateurs.
YouTube comprends les préférences des utilisateurs en analysant plusieurs signaux :
L’historique de recherche et de visionnage
YouTube personnalise ses recommandations en fonction de l’historique de recherche et de visionnage des utilisateurs. Plus précisément, ils analysant leurs recherches, les vidéos regardées ainsi que la fréquence à laquelle ils regardent des vidéos sur un sujet précis ou d’une chaîne en particulier.
Par exemple, je regarde personnellement beaucoup de vidéos sur la photographie et la création de vidéos. Par conséquent, YouTube a tendance à me recommander ce type de vidéos en priorité.
En plus des vidéos que l’utilisateur regarde, YouTube tient aussi compte de :
- les vidéos que l’utilisateur ignore.
- Les vidéos ou les chaînes qu’ils rejettent en cliquant sur « je ne suis pas intéressé », « Ne pas recommander cette chaîne » par exemple.

Les comportements des utilisateurs sur YouTube
La deuxième façon que l’algorithme personnalise le contenu qu’il recommande aux utilisateurs c’est en analysant leurs comportements comme :
- Les chaînes auxquelles ils s’abonnent.
- Les vidéos qu’ils aiment, n’aiment pas, partagent, etc.
- Les playlists qu’ils créent
- Leur langue ainsi que leur emplacement géographique (pour afficher les nouvelles par exemple).
- Etc.
La performance de la vidéo
Le troisième facteur dont l’algorithme YouTube tient compte pour classer les vidéos qu’il recommandent est lié à la performance de la vidéo. L’algorithme juge cette performance essentiellement sur le niveau de satisfaction des utilisateurs par rapport à une vidéo.
L’intérêt des utilisateurs pour une vidéo
Le taux de clic permet à YouTube d’analyse la capacité de la vidéo à susciter de l’intérêt de la part de son public.
La satisfaction des utilisateurs
Pour mesurer la satisfaction des utilisateurs, YouTube va regarde à la fois l’engagement et la rétention sur une vidéo :
- le temps visionnage. Si un internaute choisis de regarder une vidéo pendant longtemps, il y a de fortes chances que celle-ci l’intéresse.
- le pourcentage moyen de visionnage de la vidéo pour comprendre si les utilisateurs regardent la vidéo jusqu’à la fin.
- l’engagement des utilisateurs en termes de likes, commentaires, dislikes, abonnements, etc.
- les résultats de sondages que YouTube administre à certains de ses utilisateurs.
La durée pendant laquelle les utilisateurs regardent une vidéo et le pourcentage de visionnage sont deux facteurs très important car ils indiquent que la vidéo apporte de la valeur à l’internaute qui la regarde. Cette vidéo est donc intéressante autant du point de vue de la pertinence du message que de la qualité de production de la vidéo. Par ailleurs, il semble y avoir une corrélation entre le temps qu’un utilisateur passe à regarder une vidéo et son niveau d’engagement. Enfin, plus les internautes regardent une vidéo, plus YouTube a la possibilité de collecter des informations sur leurs comportements et ainsi identifier des similitudes parmi ceux qui regardent la même vidéo.
L’autorité de la chaîne
Dans une moindre mesure, YouTube regarde aussi l’autorité et la fiabilité de la chaîne qui publie la vidéo. L’idée est que plus une chaîne a de l’autorité dans un domaine particulier, plus son contenu doit être de qualité. Par conséquent, l’algorithme va regarder des éléments comme :
- Est-ce que la chaîne publie régulièrement du contenu sur un sujet précis?
- Est-ce que les internautes regardent les vidéos de la chaîne les unes après les autres?
- Est-ce que les vidéos de la chaîne génèrent beaucoup d’engagement? (vues, likes, commentaires, partages, etc.)
- Est-ce que la chaîne fait du bon boulot pour retenir son audience? (temps de visionnement total, pourcentage de visionnement, etc.)
- Est-ce que la chaîne a une communauté engagée derrière elle? Ici, on ne parle pas seulement du nombre d’abonnés mais du nombre d’abonnés engagés (% d’abonnés qui ont activé les notifications sur les vidéos de la chaîne, ceux qui regardent religieusement ses vidéos et enfin, ceux interagissent le plus souvent sur ses vidéos, etc.)
- Est-ce que la chaîne est référencée à l’extérieur de YouTube? Par exemple, est-ce qu’il y a des liens de sites externes qui dirigent les internautes vers les vidéos de la chaîne.
D’autres éléments dont l’algorithme tient compte
Enfin, YouTube tient aussi compte d’autres éléments tels que :
- La conformité aux règlements de sa plateforme.
- Les vidéos que les internautes regardent souvent les unes à la suite des autres. YouTube utilise cette information notamment pour choisir la vidéo à jouer automatiquement à la suite de la vidéo que l’internaute regarde.
- Les audiences similaires. YouTube peut aussi nous recommander des vidéos que des internautes qui ont des intérêts et comportements similaires aux nôtres ou sont abonnés aux mêmes chaînes que nous regardent.
L’importance de certains facteurs selon l’emplacement
YouTube recommande des vidéos à trois endroits. Selon l’endroit certains facteurs vont avoir plus d’importance que d’autres.
Quels facteurs YouTube utilise pour recommander des vidéos sur la page d’accueil?
La page d’accueil YouTube est unique à chaque utilisateur et personnalisée en fonction de ses comportements.
Par conséquent, l’algorithme tient surtout compte de :
- l’historique de recherche et de visionnage de l’utilisateur
- les chaînes auxquelles il est abonné
- la récence des vidéos
- la performance des vidéos
L’historique de recherche et de visionnement est un facteur puissant pour prédire les sujets ou les vidéos qui peuvent intéresser un utilisateur spécifique.
Comment YouTube recommande les vidéos suggérées?
Les vidéos suggérées sont celles qui apparaissent à côté de la vidéo qu’on est en train de regarder. Ces recommandations sont basées sur :
- la pertinence de la vidéo
- l’historique de visionnage de l’utilisateur
- les sujets liés à celui de la vidéo
Par exemple, je suis en train de regarder une vidéo d’ASMR d’une chaîne à laquelle je suis abonnée. YouTube va alors me recommander :
- plusieurs vidéos de la chaîne
- des vidéos ASMR de chaînes que je ne connais pas.
- Enfin, les vidéos que j’ai commencées mais que je n’ai pas terminé.

La pertinence de la vidéo est cruciale pour prédire les vidéos que l’utilisateur a le plus de chances de regarder une fois que la vidéo en cours de visionnement sera terminée.
Comment YouTube choisis les vidéos à afficher dans ses résultats de recherche?
Pour afficher les vidéos qui apparaissent sur la page de recherche, YouTube tient compte de :
- la pertinence de la vidéo par rapport à la requête,
- la performance de la vidéo,
- le niveau engagement sur la vidéo.
Une vidéo pertinente par rapport à la requête (mot-clé recherché par l’utilisateur) et performante a plus de chances d’être recommandée sur les résultats de recherche de YouTube.
Comme on l’a déjà dit, parce que l’expérience est unique à chaque utilisateur, deux personnes qui font exactement la même recherche peuvent voir des résultats de recherche différents. Voici par exemple les résultats de recherche pour le même mot-clé « astuce Instagram » de deux comptes.
Comment l’algorithme des Shorts fonctionne?
Les Shorts de YouTube sont l’équivalent des Reels sur Instagram. Ce sont des vidéos verticales qui peuvent durer un maximum de 60 secondes. Ce format a été conçu pour contre-carrer la montée en popularité de TikTok.
Comment les utilisateurs accèdent aux Shorts sur YouTube?
Un utilisateur peut accéder aux Shorts de deux façons :
- À partir du menu Shorts dans l’application YouTube. Il peut regarder les vidéos suggérées par YouTube ou effectuer une recherche de Shorts.
- À partir du menu Shorts sur le site internet de YouTube ou alors dans la section Shorts.
Comment YouTube recommande les Shorts ?
L’algorithme des Shorts YouTube fonctionne de la même façon que celui des vidéos horizontales.
En effet, YouTube tient compte de :
- La pertinence de la vidéo (lorsque l’utilisateur fait une recherche de Short).
- La performance de la vidéo (en terme d’engagement et de satisfaction).
- L’historique de visionnage de l’utilisateur.
- Le contenu qu’une audience similaire à l’utilisateur a apprécié.
Ce qu’il faut retenir sur l’algorithme de YouTube
Comprendre comment YouTube fonctionne est crucial pour réussir sur cette plateforme.
- la pertinence d’une vidéo
- sa performance
- les préférences des internautes
En tant que créateur, on ne peut pas influencer les préférences des internautes. Cependant en comprenant comment l’algorithme de YouTube fonctionne, on peut tout de même optimiser la pertinence et performance de nos vidéos. J’explique comment faire dans cet article sur comment optimiser ses vidéos YouTube pour augmenter ses vues et la notoriété de sa chaîne.
Enfin, il faut retenir que :
- l’algorithme de YouTube est complexe et évolue constamment.
- il n’y a pas un seul algorithme, mais plusieurs algorithmes YouTube.
- le rôle de l’algorithme est de recommander des vidéos que les utilisateurs souhaitent regarder pour les garder le plus longtemps sur la plateforme.
- l’expérience de chaque utilisateur est unique, car l’algorithme personnalise ses recommandations en fonction des intérêts et des comportements de chaque utilisateur.