Google は、今後数か月間でプラットフォーム上でビデオを見たり、音楽やポッドキャストを聴いたり、コメントしたりするユーザーのエクスペリエンスを大きく変えることになる大量の広告を直ちに公開するために、Made on YouTube 2026 イベントを選択しました。
昨年 8 月に、会話機能が検索バーから直接明確な質問をサポートし始めたとき、私たちはすでに Ask YouTube の拡大を注意深く観察していました。今日、その 1 つの機能をはるかに超えた新機能のパッケージ全体が登場し、アプリのほぼ隅々まで影響を及ぼします。
Google Discover で Apple Geek LABO をフォローする
パーソナライズされたフィードと会話型ショッピング
パーソナライズされたフィードを使用すると、アプリと会話するだけで、ホームページから専用のタブを直接作成できます。特定の気分、習慣、最近の興味など複数のフィードを同時に作成することが可能になり、例としては、長いドキュメンタリーでリラックスした夜から、新しい DIY クリエイターに特化したセレクションまで多岐にわたります。この機能は、ウェブ、モバイル、テレビの米国ユーザーに「間もなく」提供される予定です。
Ask YouTube にはショッピング機能も追加されており、「ユーザーの好みに基づいた製品の属性やカテゴリを含む比較表など、整理されたビデオの推奨事項”。
最も興味のあるビデオをクリックすると、視聴ページから直接製品についての質問を続けることができます。
この秋から、YouTube のコメントは GIF をサポートします。モバイルのコメント ボックスでは専用のライブラリで検索できるようになり、このタイプのコメントは動画とショートの両方で利用できます。
アプリに組み込まれたダイレクト メッセージング機能には、グループ チャットのサポートも追加され、この秋に米国、英国、シンガポール、ブラジル、および一部の欧州諸国で利用可能になります。
Ask Music は右上隅にあり、より多くの代理店機能が備わっています
YouTube Music で最も気になるニュースは「ポッドキャストのプレイリストこれは、人工知能に基づいた一種のパーソナライズされた音声ガイドです。毎週、推奨番組の音声プレビューが提供され、視聴者がその番組を好む理由も説明され、その後、推奨エピソードに直接移動します。これは、Google が「完全に目も手も使わない」と定義している体験です。
「ホーム」タブにすでに存在する「音楽に聞く」機能には、「再生キューをパーソナライズしたり、アーティストの歴史を掘り下げたり」できる新しい代理店機能が追加されました。火花の形をしたジェミニのアイコンは、昨年の夏に検索バーを下部に移動した後、モバイル アプリの右上隅により安定した場所に配置され、メイン アクセス ポイントとしてこれまでホーム フィードに存在していたカードに代わって配置されました。
これをタップすると、実際のチャット エクスペリエンスを備えたパネルが開きます。プロンプトを入力するフィールドは下部に残り、音声入力は常に利用可能ですが、ミックスの作成、新しいアーティストの発見、ポッドキャストの検索などのオプションが提案されたクエリの中に表示されます。 Ask Music は、プレイリストの編集時やミックスの作成時など、関連する場合にはアプリ内の他の場所にも表示されます。
どちらのアップデートも予定されています」すぐ」を世界中の YouTube Music Premium 加入者向けに提供します。
YouTube はまた、2030 年までコーチェラのストリーミングを継続することを確認しました。 2027年版には「15 年にわたる砂漠フェスティバルの経験を世界中のファンに提供”。
ショート動画とクリエイター向けの新機能
YouTube は、ショート シリーズ専用の機能を導入します。これにより、クリエイターはショート コンテンツをシーズンやエピソードに編成して、より構造化されたエクスペリエンスを実現できるようになります。この機能は今日から展開されます。
関連する展開として、ショート フィードでも投稿の推奨が開始されます。Google は、毎日 3 億人以上のユーザーが YouTube の投稿を利用していることを明らかにしており、このテキストベースのコンテンツは今後数か月以内にスマート TV にも提供される予定です。
クリエイターの面では、YouTube は 2027 年の最初の数か月間から、音声をリアルタイムで翻訳できるライブ自動吹き替え機能のパイロット段階で実験を行っており、クリエイターが話している間、視聴者は好みの言語でストリーミングをフォローできるようになります。
オプションの AI ベースのコメントモデレーションもテストされており、各クリエイターの特定のモデレーション スタイルとニーズを時間の経過とともに学習できます。