YouTube视频营销,11个不能忽视的优化指标



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现在很多国内的企业和个人也开始了Youtube视频营销,毕竟YouTube 已经是仅次于谷歌的全球第二大搜索引擎,是一个巨大的流量池。因此,充分了解Youtube算法,跟踪提高视频效果的关键指标,都是营销路上的一门必修课。不仅对 YouTube 创作者很有帮助,对于营销者来说,了解 YouTube 的算法在 YouTube 推广中将更具主动性。

这里将为大家介绍 YouTube 算法中 11 个不能忽略的关键指标,并通过分析这些关键指标,来优化 YouTube 频道。

一、充分了解观看时长

观看次数是判定 YouTube 视频成功与否的一个重要指标。但单纯地分析观看次数,其实并不能提供更多信息来提高 YouTube 视频质量。因为,标题党骗点击的风气盛行,造成观看次数虚高。因此 YouTube 不会给观看次数太多权重,而是将"观看次数"完全从控制面板的侧边菜单中删除,取而代之的是"观看时长"。如下图所示,YouTube 将"观看时长"放在 Top 优先级:

什么是观看时长?

YouTube 将观看时长定义为观看视频的总分钟数。Frederator Networks 的前副总裁 Matt Gielen 在 tubefilter 发表的关于《WTH Is Watch Time》提到,观看时长=观看次数*平均观看时长。

平均观看时长,即人们平均观看视频的时长,这个指标在观看时长中至关重要。YouTube 的首席创意营销官 Eric Meyerson 表示,"…一般家庭每天要在电视上看几个小时。YouTube 要成为更多人家庭生活中最重要的观看媒体,我们还有很大的增长空间"。

显然,为了超越电视媒体,让用户花更多时间观看自己感兴趣的视频,YouTube 优化了所有推广视频的算法(如搜索页面、推荐视频部分等),这就解释了为什么平均观看时长这一维度尤为重要。

综上所述,如果 YouTube 创作者想要提高视频效果,就必须优化 Top 优先级的观看时长,即需要优化观看时长的两个关键指标:观看次数和平均观看时长。对 YouTube 创作者和营销者来说,一定牢记内容为王,能够吸引用户点开并且看下去的优质视频才是提升效果的根本。

二、密切关注实时报告

YouTube 在计算观看次数时,会把无用的观看次数和低质量的观看次数从观看总数中移除。在视频发布初期,需要密切关注频道的实时报告,并了解频道或特定某一视频在过去 48 小时(近两天)和过去 60 分钟(近一小时)的预估观看量。以此,来了解和分析视频营销效果、推广渠道等。如有人在 Reddit 或其他社交网络分享了你的视频,YouTube 算法控制面板中的数据则会呈现明显上升趋势。

当你的视频还处在被用户热议的时候,就要抓住机会,及时通过 Google 搜索 YouTube 视频的 ID,查看你的视频都被分享到了哪里,并趁机发布海报、帖子等为你的视频吸引更多用户。

那么对营销者来说,如何追踪合作的 YouTube 网红的实时报告呢?如果无法进入 YouTube 网红的控制面板,网红也不愿意分享一手数据怎么办?您可以考虑使用追踪工具(如  NoxInfluencer ),它们可以帮助我们及时监控视频发布效果。

三、确定流量来源

在分析视频受众时,准确的找出粉丝来源也很重要。

在 YouTube 算法控制面板的流量来源中,有如下图显示各种流量来源渠道的图表,可以了解用户是如何找到你的视频。

YouTube 算法控制面板可以确定,你的整个频道和你创建的每个视频的最优流量来源,不要只盯着他们带来的视频观看次数,要知道,不同渠道带来的流量质量也有所不同。

如果你的视频通过 YouTube 某些关键词搜索带来了高质量流量,则可以进一步优化视频关键词。这样,用户在 YouTube 搜索相关关键字的时候,就能搜到你的视频,以吸引高质量的观看量。如果你从某个渠道获得了巨大流量,便可增加此渠道推广投入,也可以寻找类似渠道进行推广尝试效果。

四、确定你的受众特征

YouTube 受众特征报告可以让你了解 YouTube 受众年龄、受众性别和受众地理位置等,可直接评判是否与你的目标匹配。

在"受众分析"页面,仅需在这个页面点击"更多"选项并进入"地理位置",你便可以看到来自各国粉丝的数量,如下图所示:

YouTube 受众分析,能够更精准的将定向广告内容触达潜在的目标用户。因此,当营销者们寻找网红合作时,尽量获取每个网红的档案数据,分析受众特征。如无法获取也可通过第三方 YouTube 分析工具,来查看网红详情页的受众特征。

五、关注播放位置

如果了解视频是在哪被播放,就能清楚粉丝是如何发现你的视频的。

通过 YouTube 算法控制面板你可以发现,在播放位置页面、每个视频播放位置的总播放次数,其中播放位置分别为 YouTube 频道页面、YouTube 观看页面、嵌入外部网站或 app。

从这些数据中你可以知道,视频在哪里是最受欢迎的,以便根据实际情况对 YouTube 视频渠道进行优化。

六、分析粉丝黏度

在 YouTube 数据分析面板的粉丝粘度页面,你可以看到粉丝是在视频的什么时间停止观看的,有了这一信息,你很容易就能找出视频是在什么时候失去粉丝的,以及是什么原因导致他们离开的,这些信息能帮助你在以后创作视频时规避类似错误。

如上图所示,平均观看时长是 1 分 13 秒,约占整个视频的 84%,可能你会觉得这样的数据很不错,但是按照 YouTube 的标准,这个视频只能称得上是一个短视频,在更长的视频中,你还能看见数据有更明显的下滑趋势。

上图中有两个数据信息,你可以通过切换选项卡进行查看:

● 绝对粉丝黏度:通过查看各个时间占总观看量的百分比,你可以找到粉丝最喜欢视频的哪个部分。通过这一数据,你可以了解粉丝的特定行为,比如略过介绍等等。

● 相对粉丝黏度:通过这个数据,你可以把你的视频与其他类似长度的 YouTube 视频进行比较,看看你的视频是低于还是高于平均水平。

同时,你也可以寻找收视率大幅度下滑的关键时间点,分析这个时间节点的什么内容导致粉丝有了消极反应,从而有针对性的采取措施防止粉丝流失。

七、追踪订阅率

YouTube 订阅者很有可能就是你的潜在客户或现有的客户,他们都是对你的产品或市场定位感兴趣的人。

因此,监测订阅基数的波动也是非常重要的,通过监测该波动,可以从宏观角度观测你的 YouTube 频道,了解每个视频对获得\流失订阅的影响。

通过 YouTube 算法订阅者面板,你可以查看每个视频获得或失去的订阅者数量。

你的订阅者越多,通过 YouTube 订阅流进行产品曝光的机会就越大。

在视频中,加入 YouTube Card 可以推荐播放频道列表或特定的优质视频,让粉丝观看更多频道精彩内容,并以此获得更多订阅者。

如何添加 YouTube Card 呢,注意:进入控制面板后,一定要选创作者工作室经典版(YouTube 控制面板的版本分为测试版和经典版),不然看不到这些功能。

我们还可以通过观看量与订阅者指标来判断内容效果:视频观看量/订阅者净增的百分比,百分比越小则代表吸引订阅者的效果越好。如果,某个视频能够增加用户订阅,那么可以考虑投入更多时间或费用,着重来推广该视频。

八、社交分享分析

对于 YouTube 传播来说,社交媒体缺一不可。通过社交媒体,我们也可以分析和了解谁在分享视频,以及他们是如何分享的。

点击 YouTube 算法控制面板的分享页面,我们可以看见来自不同平台的分享情况,如社交网络和社交工具等等。

从上面的报告可以得出,本示例视频主要是通过私有信息应用程序进行共享的,那这就无法追踪了。

把视频内容纳入社交媒体策略,尤其是在用户已经开始分享你视频的地方,这样能提高分享的有效性。

九、评论监控

评论是衡量粉丝参与度的重要依据之一,我们可以关注哪些人在评论,他们评论了什么内容可以将粉丝转化为客户。

点击 YouTube 控制面板下数据分析的评论页面,就能看见评论的频率和日期,你还能看到每个视频的评论总数。进入评论板块,寻找机会与粉丝进行互动并获得高质量的反馈。

对 YouTube 创作者来说,一定要尝试与粉丝反馈进行互动,突显自身产品优质服务,引导粉丝了解自身品牌或观看其他视频。

此外,还可以将你的某个评论置顶,引导粉丝进入相关网址(对营销者来说,这能大大增加点击转化率)。

十、 点赞数和点踩数

点赞和点踩都是粉丝对你视频最直观的反馈,如果视频有很多点踩数,那么就需要分析解决几个问题:视频内容是否和标题匹配,目标受众是否精准,视频质量和视频上传频率是否让粉丝失望。

此外,你还可以从一些评论中找到点踩数不成比例的原因,这样能够快速发现问题并进行改进。

十一、展示次数

如果视频展示次数很高,但观看次数不多,你可能需要改进视频封面缩略图和视频标题,让它们对潜在粉丝更具吸引力。

YouTube 算法附加工具

内置的 YouTube 算法控制面板并不是唯一可以使用的数据来源,还有很多第三方网站和工具也能帮助我们更好的监控并优化 YouTube。

● VidIQ:是一个 Chrome 插件,对一个观看页面的 YouTube 视频深入分析,帮助优化视频。

● 谷歌趋势:利用谷歌趋势来分析搜索量趋势,发现时下热门话题,并以此来创造符合流行趋势的视频内容。新增的 YouTube 过滤功能,帮助分析 YouTube 搜索流行趋势。

YTHunder:是一个 引流网站,发布的视频放到这个网站,观看次数无限提升。

以上就是 YouTube 算法的 11 大关键指标,希望大家根据这些关键指标优化视频,最终能够增加视频的吸引力,提高转化率。

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