這個問題，隨著YouTube在它創立以來的14年間不斷演進，可能會得到不同的答案。10年前的YouTube或許比較像圖書館：使用者鍵入關鍵字，就能找到想看的影片；但隨著「自動播放」和推薦功能的引進，如今的YouTube已越來越像是一台持續播送的傳統電視機。
這個差異，在一般用戶眼裡或許僅僅覺得方便，不會細加深究，但對於YouTube經營者來說，這個改變卻大大影響了YouTube的營收和角色定位，並具體顯現在兩個層面上。
首先，自動播放功能可以大幅提升YouTube的收看時數。根據Bloomberg網站記者取得的內部資料，YouTube前任執行長Salar Kamangar在2012年下達了一日總收看時數10億小時的績效目標；到了2016年10月這個目標終於達成，背後的最大功臣之一，就是「自動播放」功能，以及決定接著播送哪些影片的演算法。
但就在持續不斷自動放送的YouTube讓用戶不由自主地像過去癱軟在沙發上一樣，眼睛死盯著手機螢幕，YouTube主管的對外口徑，卻依然強調那個過時的「圖書館」比喻，因為對YouTube來說，這攸關著他們須對網站上的「內容」，須要擔負多少責任。
「我們只是個圖書館，」在Kamangar之後接掌YouTube的Susan Wojcicki說：「而鑑諸歷史，各大圖書館都難免會有一些爭議性藏書。」
但實際上，「自動播放」和推薦影片的演算法，已經讓這種「被動藏書，願者上鉤」的說法，變得牽強且偏離事實。
2016年，Google 3位工程師對外發表一篇技術論文，描述了YouTube的影片推薦機制是如何透過人工神經網路，來預測使用者可能想看的下一部影片。例如當1名用戶點閱了川普演說的影片，影片推薦演算法就會在側邊的「即將播放」欄裡，排入更多的川普影片；而若是用戶收看了「1個月就能輕鬆殺死癌細胞」的偽科學影片，那麼根據演算法設定，用戶接下來就會看到更多類似的不實網路謠言。
根據YouTube前任員工說法，這套演算法能夠精準地迎合使用者的收視胃口，卻沒有任何對於網路謠言、假新聞、偏激言論和戀童情色的偵測與防堵機制。這種情況一直持續到2016美國總統大選爆發社群網路假新聞事件後，才在輿論壓力之下逐漸有所改變。
「我們那時一心一意只想著怎麼達到（10億小時）收視目標，根本沒有精力顧及其他事情，」1名前任YouTube資深主管說。
