用户协同净化：除机器识别外，YouTube还引入人工机制，用户可以通过“举报”标记不良内容，协同参与平台内容的治理。
惩罚举措升级：全媒派往期文章《YouTube的水逆2019：算法的红与黑，平台的难与易》提到，YouTube沿用了原有的“三振出局”的惩罚系统，它指的是被举报三次的账号将无法再使用。在此基础上，YouTube增加了警告系统，提高处罚系统的透明度，阐明处罚原因、后果以及申诉方式。此外，它更是利用“重定向方法(Redirect Method)”对恐怖主义内容进行打击。
“重定向方法”指的是内容审查员会移除恐怖分子招募视频，与此同时，招募视频的搜索结果将重新定向到反恐怖主义和反极端主义的视频。YouTube也对推荐系统进行了调整，擦边内容的搜索结果将重新定向到权威信源，比如CNN、福克斯等。
视频内容评级：YouTube会针对视频内容进行评级，如“无益处的极端血腥或暴力”，或是支持仇恨思想的视频都会被内容评级员给予低评级，随后平台AI系统会根据评级结果进行机器学习，减少争议性视频出现在推荐系统中的概率。
此外，YouTube为促成订阅还做出许多小的尝试。例如开发简单的频道订阅按钮，用户只需要把鼠标停留在播放器左上角的图标上就可以直接订阅;开放内容资源，许多原创视频、电影和现场活动免费提供给所有YouTube观众，中间插有广告。但是，高级会员可以无广告观看内容，区分会员制和广告投放两种方式将订阅分流。
新时期的“迷”与“忧”
尽管YouTube不断试图更新其订阅机制，但近年来相关的焦虑与批评并未消减。
针对其频频调整的订阅机制，人们始终在问这样几个问题：
观看时长的转向真的能有效引导内容生态的良性发展吗?
谷歌内部的算法工程师承认，当算法推荐以“点击率”为导向时，可能诱发夺人眼目的标题党等现象。但以“观看时长”为指标，则会带来奇长的视频，内容创作者可能仅仅关注时长反而忽视内容创作，也可能因为不堪高昂的制作成本而退出。
以用户为中心、高度个人化的推荐机制与公共生活的参与如何权衡?推荐机制的调整真的能抗衡有毒内容的泛滥吗?
算法伦理与平台责任的关系在新时期需要重新被审视，算法推荐与平台调整的老路子在意见激化、过滤气泡加剧的新生态中也呼唤着新的对策。
此外，还有一些具体问题，例如算法向儿童推荐的不良内容如何遏制，这些都亟待平台解决。
