下面这个图显示，如果Frederator上一次上传的视频在前48小时内的“访问速度”低（低的定义是指订阅用户访问百分比不到5％），则下一次上传也将受到负面影响。

下一个视频订阅用户访问百分比与前2个视频订阅用户访问平均百分比

该数据证实了马修·帕特里克在视频(链接)中提到的理论。他的理论表明，如果你的某个视频没有被大量订阅者点击，YouTube就不会赋给你的下一次上传内容很大的订阅者推荐比重。或者是因为你的前期上传工作做得不好，使得频道的访问量变低，这反过来会导致分发机制将你的内容分发给更少的观众。但不管原因是哪个，悲催的结果是一样的。

有证据表明，低“访问速度”对新上传内容的另一个重要影响是，它也损害了你的视频库的整体访问量。

下面的第一张图表中，蓝线是前48小时订阅用户访问量，红线是前48小时订阅用户访问量与频道整体访问量的七天滚动平均百分比。 第二个图表显示了当天视频的访问次数与频道整体访问次数的百分比。

前48小时订阅用户访问量与频道整体访问量的七天滚动平均百分比

Frederator频道当天视频的访问次数与频道整体访问次数的7天滚动平均百分比

这两个图表都表明了一件事：当订阅用户访问你的新上传视频和/或频道库视频的百分比下降时，频道整体访问次数也会下降。

也就是说，通过这样的算法，YouTube会积极推广那些能吸引该频道核心观众的频道，同时积极惩罚不能吸引观众的频道。

访问时长

我们发现，对算法有重大影响的下一个最大变量是“访问时长”。访问时长表示观众停留在单个视频页面上的时长。

这个变量有很大的权重。在我们的数据中，可以看到有一个明显的转折点：在Frederator频道今年的数据上，平均访问时长超过八分钟的视频在头30天内的访问次数比那些访问时长在五分钟以下视频的访问次数高350％。

下图显示了Frederator频道上视频的平均累计访问量与这些视频的平均访问时长的关系。

平均累计访问量与累积的平均访问时长

注意：这里没考虑视频持续时间大于8分钟的视频数据（因为这样只要看完视频，访问时长就大于8分钟了）。

我们还发现，访问时间越长，视频表现也会更好。

下图显示了视频访问时长不到五分钟（1），五分钟到十分钟（5）和10分钟以上（10）的视频前七天的平均访问次数：

前7天平均访问次数与平均访问时长

下图这张图也是这个意思，不过从7天拉长到整个生命周期了。

平均累计访问次数与累积平均访问时长

除了这些发现之外，我们还有个不太确定的结论，延长视频时间能提高访问数据的表现。

Frederator有一个儿童乐园的频道，每周会上传三到四个视频（时长分别是3分钟，10分钟，30分钟和70分钟）。我们注意到，即使是上传频道库的一些旧视频，70分钟时长视频的前48小时访问量也远远高于其他视频。除此之外，70分钟时长的视频与该频道上其他任何时长视频的平均访问时长相同。