LONDON (IT BOLTWISE) – YouTube führt „Custom Feeds“ ein, mit denen Nutzer per Textbeschreibung eigene Empfehlungs-Streams erstellen. Die Funktion nutzt Googles Gemini, um aus dem Prompt einen Feed abzuleiten, der anschließend als eigener Tab oben in der Startseite erscheint. Damit verlagert sich die Steuerung von Empfehlungen stärker in die Hand der Nutzer statt allein über klassische Such- und Wiedergabehistorie. Ab dem nächsten Monat soll die Unterstützung auf Web und Mobilgeräten ausgerollt werden.
YouTube macht die Logik hinter Empfehlungen zum Bedienobjekt: Mit „Custom Feeds“ können Nutzer künftig mit eigenen Worten beschreiben, welche Art von Videos die Plattform kuratieren soll. Statt nur mit Likes, Watchtime oder Suchanfragen indirekt Einfluss zu nehmen, entsteht der neue Feed über eine Prompt-Box, in die man Ziele, Themen und auch Ausschlüsse in natürlicher Sprache formuliert. Technisch betrachtet ist das weniger ein klassisches „Recommender-Widget“, sondern ein vorgelagerter Übersetzungs- und Steuerungsschritt: Der Text führt das System zu einem Zielprofil, aus dem dann ein kuratierter Empfehlungs-Stream abgeleitet wird.
Aus Nutzersicht ist vor allem die Interaktion neu. Man kann beispielsweise einen Feed für Video-Podcasts für die Pendelstrecke erstellen oder sich eine Auswahl nach Stimmung wünschen, etwa „relaxing commentary videos to unwind with“. Der entscheidende Unterschied zur bisherigen Nutzung der Startseite besteht darin, dass YouTube den Feed nicht versteckt, sondern „pinnt“: Der resultierende Custom Feed erscheint oben auf der YouTube-Startseite in einem eigenen Tab. Dadurch wird die Barriere gesenkt, zwischen mehreren Empfehlungssichten zu springen – etwa Arbeit, Fitness, Unterhaltung oder ein spezielles Lernziel – ohne jedes Mal die gesamten Präferenzen neu aufzubauen.
Die Ankündigung nennt explizit, dass die Prompt-basierte Feed-Erstellung auf Googles Gemini basiert. Das lässt sich als Muster interpretieren, das in der KI-Industrie gerade breiter umgesetzt wird: Modelle werden weniger nur zur Texterzeugung eingesetzt, sondern als „Planer“ für personalisierte Inhalte genutzt, die später in einem bestehenden Recommendation-Ökosystem weiterverarbeitet werden. Für die Qualität der Ergebnisse heißt das: Der Prompt ist eine Art semantische Spezifikation. Je konkreter Nutzer beschreiben, was priorisiert und was vermieden werden soll, desto stärker sollte das System den Feed in die gewünschte Richtung aussteuern können. Gerade bei langen Beschreibungen ist das relevant, weil die Steuerungsinformation dadurch nicht auf wenige Schaltflächen oder Kategorien reduziert wird.
Marktseitig passt die Funktion in eine Serie von Konkurrenzbewegungen, bei denen soziale Plattformen und Videoangebote das „Algorithmus-Bauen“ demokratisieren wollen. Die Quelle beschreibt, dass mehrere soziale Netzwerke inzwischen Tools anbieten, die es Nutzern erlauben, eigene Feed-Regeln zu definieren – oft ebenfalls mit KI. Als Beispiel wird Bluesky genannt, das die Idee schon vor Jahren stärker popularisiert hat und dieses Jahr ein KI-Tool („Attie“) ausgerollt hat, um Feed-Bau noch einfacher zu machen. Auch Meta (Threads), Instagram, X und zuletzt Spotify werden genannt, die eigene feed-bauende Funktionen eingeführt haben. Für Unternehmen ist das ein Signal: Personalisierung wird vom internen Ranking-Signal zunehmend zu einer „konfigurierbaren Erfahrung“, die sich im Produkt direkt sichtbar machen lässt.
Historisch betrachtet ist YouTube zwar lange auf personalisierte Empfehlungen angewiesen gewesen, aber der Stellhebel war bislang überwiegend implizit. Die klassische Startseite bündelt Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten; sie bleibt laut Ankündigung weiterhin die zentrale „Main Feed“-Ansicht. Custom Feeds ersetzen sie also nicht, sondern ergänzen sie um eine zusätzliche Dimension: Neben der generellen Empfehlungslogik können Nutzer gezielt in thematische oder situative Profile hinein. Damit entsteht eine Art Zwischenebene zwischen „vollautomatisch“ und „komplett manuell kuratiert“ – ein Ansatz, der in der Produktgestaltung oft einen guten Kompromiss trifft, weil er den Aufwand für Nutzer reduziert, ohne die Kontrolle vollständig abzugeben.
Der Rollout soll schrittweise erfolgen: Die Unterstützung zum Erstellen mehrerer Custom Feeds wird ab dem nächsten Monat für Web und Mobilgeräte ausgerollt. Für die Produkt- und Plattformteams bedeutet das auch, dass die Funktion in die bestehenden App- und UI-Strukturen integriert werden muss, inklusive Performance- und Latenzfragen. Promptbasierte Erstellung kann zusätzliche Rechenzeit verursachen, besonders wenn Nutzer sehr detaillierte Beschreibungen liefern. Gleichzeitig muss sichergestellt sein, dass die inhaltliche Darstellung konsistent bleibt und die Zuordnung zum jeweiligen Tab eindeutig ist – schließlich handelt es sich um mehrere parallele Empfehlungskontexte, die der Nutzer mental sortieren können soll.
Für die KI-Entwicklung in der Praxis ist zudem spannend, wie die Zukunft von „Feed Engineering“ aussieht. Sobald Nutzer ihre Präferenzen in Textform steuern können, verschiebt sich das Erwartungsprofil: Nicht nur das Modell muss überzeugende Ergebnisse liefern, auch die „Übersetzbarkeit“ der Sprache muss stimmen. Nutzer verwenden häufig emotionale oder situative Beschreibungen („zum Abschalten“, „für unterwegs“), die dann in kurationsfähige Signale gemappt werden müssen. Wenn das gelingt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer Custom Feeds nicht nur ausprobieren, sondern langfristig als Navigations- und Entdeckungsfläche nutzen. YouTube argumentiert in diesem Zusammenhang, dass die Vielzahl an Videos – genannt werden über 20 Milliarden im YouTube-Korpus – dazu führt, dass man praktisch immer „eine Suche“ von neuen Themen entfernt ist; Custom Feeds sollen dieses Potenzial gezielter nutzbar machen.
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