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以目前平均每分鐘就有超過500小時長度影片被上傳至YouTube，如何在眾多影片內容協助使用者找到合適、感興趣影片，以及如何更快、更有效率過濾違規及侵權內容，目前也成為Google面臨挑戰。而為了解決這些問題，Google從2011年開始在YouTube服務內導入巨量數據分析機制，同時也藉由人工智慧系統協助優化整體觀看體驗，其中包含挑選合適個人觀看影片、客製化首頁內容等。
就Google終極目標，自然希望能在YouTube服務內協助使用者找到希望觀看內容，因此隨著使用行為趨勢改變資訊比對模式，例如在2011-2012年間產生一天觀看次數相對下滑20%，但整體觀看時間卻從平均120秒長度成長至140秒，因此量化比對模式便從觀看次數更改為觀看時間。而在2014年至2015年間更因應行動裝置使用熱潮，開始著重行動裝置個人化使用體驗，其中包含個人化首頁、適合個人觀看需求的推薦內容等，藉此增加觀看滿意度與新鮮感，讓使用者更願意黏著觀看YouTube影片。
Google目前在YouTube導入的人工智慧技術，基礎上便是先以內容使用模式、影像視覺分類、搜尋排行、搜尋或瀏覽歷史紀錄等資訊建構候選模型，接著藉由排名機制細化內容是否適合使用者，最後在個人化首頁呈現最終推薦影片內容。其中，Google藉由TensorFlow學習模型進行諸多數據分析，並且持續透過類神經網絡運算構成深度學習效果，讓系統能針對不同使用者「精選」合適影片內容。
至於在過往Content ID內容比對機制部分，導入人工智慧與深度學習機制之後，將能讓系統更容易正確比對上傳影片內容是否涉及侵權，或是違反YouTube使用規範。對於Google來說，Content ID內容在導入人工智慧技術並非變更原本運作模式，而是藉由深度學習方式讓運作機制更為精進。
而在近期Google透過YouTube影片讓人工智慧學習人類社交行為的發展項目，讓系統能藉由電腦視覺方式持續學習人類在影片中呈現的原子視覺化動作 (atomic visual actions,AVA)，進而學習、理解人類自然互動中所呈現動作行為，例如行走、擁抱或握手時所產生自然動作表現。
為了避免不同地區文化、種族行為差異造成資料誤判，Google在AVA數據資料也加入不同地區、不同類型的YouTube影片內容，藉此確保全人類行為判斷結果的一致性，例如避免產生在認定西方國家常以擁抱作為親密互動，卻因此認為亞洲國家較無親密互動的情況發生。
在進一步了解使用者自然互動行為模式後，將可讓系統更了解影片詮釋內容，如此即可更容易依據使用者喜好推薦貼切合適內容，或是藉由電腦視覺比對優勢讓系統能針對不同影片投放最佳廣告內容，讓廣告營收可進一步優化。
此外，在加入更多人工智慧技術應用之下，除了讓系統更能「理解」YouTube影片內容，更能運用深度學習結果逆向在影片內容播放過程顯示警語等內容，讓使用者能了解所觀看內容可能涉及暴力內容，或是否涉及歧視等影響。Google表示，雖然目前仍無法100%完全分辨影片內容，仍可能有一定比例產生誤判，但在此類技術應用除了能減少影片分析所需花費人力，更能協助避免不良內容產生負面影響，同時也能讓YouTube影片內容品質持續提昇。
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