通过这两个网络，YouTube运用机器学习，搭建出一个个人化的候选网络和排序网络，将用户对YouTube的使用具体到某个场景中，让首页显示与用户更相关的推荐内容。
总体而言，整个推荐结果的生成是从终端到终端，高度个人化，但追根溯源，这一系列算法的排序与推荐都离不开用户长期稳定的使用。
被筛选出来的视频会呈现在六个关键位置：搜索结果、推荐内容、用户主页、热门内容、频道订阅、用户通知。
平台的策略：更负责、更开放
在过去的三年里，YouTube也是水逆不断。仇恨言论、极端内容、虚假新闻、过滤气泡引发用户忧思，其算法被斥为“错误信息的引擎”、“极端主义者”。要想促成平台订阅的可持续性，光依靠算法升级，还远远不够。
平台策略作为调控的“另一只手”，也在尝试施以积极的影响。
公开算法策略，提升参与度
面向公众、更开放、更透明，这成为近年来YouTube的一条试水路径。
首先，在算法的调整中着力提升用户的参与度。 2019 年 6 月，YouTube宣布将公开部分算法的运作机制。在推荐视频的下方，YouTube会解释该视频为什么会进入用户的首页。
此外，功能上增加了可排序的主题和过滤功能，人们可以在首页顶部点击他们想要探索的特定主题，能够更具体地选择他们希望看到的推荐视频类型，以及他们希望看到的视频来自哪些创作者，这使得用户可自主决定自己感兴趣的内容，帮助算法更科学。
另一方面，针对内容创作者，YouTube开设了专门的“创作者学院”，重点培训内容生产者提升频道吸引力。一方面向内容生产者说明YouTube算法机制的运作模式、内容的展示界面，帮助他们了解YouTube内部如何运作;另一方面训练内容生产者设计缩图、标题、关键字，以便用户更容易搜集到影片。
严抓内容品控，方法多元化
内容品控，是促进订阅的持续动力。为了减少重复内容、有害信息、虚假新闻，YouTube出台多元手段以维护其内容生态。
打击重复内容：YouTube一再致力于提高原创内容的吸引力，加强对重复低质内容的筛选和打击。例如在 2019 年 9 月，YouTube声称在第二季度删除了 5 倍多的不良内容，包括仇恨言论、虚假信息等。
算法推荐优化：算法机制也向着多样化方向发展，用户被鼓励观看更多元的新内容，防止个别频道的爆发式推荐。
