Евгений Заремба19 января 2016

YouTube Analytics — полный гайд по использованию

В данной статье мы разберем все пункты, которые есть у нас в отчетах по YouTube Analytics. Постараемся сделать максимальное количество выводов, которые так или иначе помогут нам улучшить видео.

Общие отчеты

Доступ в аналитику осуществляется по ссылке https://www.youtube.com/analytics

После этого нам открывается большое поле данных, которые мы начнем разбирать.

Начнем с верхней панели:

Analytics1

В целом тут все довольно просто: в поле «Поиск контента» мы можем искать ролики для контента, в поле «Поиск местонахождения» можем фильтровать просмотры по стране или регионы.

Ниже можно посмотреть основные метрики по группам показателей: просмотры у видео/просмотры в плейлистах, просмотры от подписчиков/обычные просмотры, просмотры загруженных/live видео, просмотры по разным продуктам YouTube (YouTube для детей, YouTube игры и т.д.). Справа мы можем выбирать диапазон дат и смотреть все метрики в этом диапазоне.

Пункт «С подпиской и без подписки» помогает понимать настроение вашей аудитории. Если просмотры от подписчиков растут/уменьшаются непропорционально общим просмотрам, то надо делать соответствующие выводы.

Также хочется отметить пункт «Сравнить». Он помогает в наглядной форме сравнивать 2 видео в каком-то временном отрезке.

В целом на первой странице аналитики (Обзор) находятся основные краткие данные по каналу.

Analytics2

Это топ 10 просматриваемых видео, просмотры, лайки, дизлайки, комментарии, источники трафика, демографические данные и т.д. Все, что нужно для беглого анализа. Однако, если нужны более углубленные данные, каждый пункт надо смотреть отдельно.

Ниже идет отчет «Данные в реальном времени«. На мой взгляд, это одни из самых полезных данных, которые мы можем получить в YouTube Analytics.

Данные в реальном времени помогают понять, в какое время ваша аудитория наиболее активна. Релиз ролика желательно планировать после анализа этих данных.

Разберем на примере:

Analytics4

Мы видим, что на цифре 1 у нас начинается рост, а к цифре 2 ролики смотрит наибольшее количество человек в час. Самый простой вывод — ролики после цифры 2 и до цифры 1 загружать не надо, т.к. мы недоберем просмотров. В какое время загружать в промежутке между цифрами 1 и 2, надо решать всегда индивидуально, в зависимости от целей ролика. В целом, я бы советовал это делать в промежутке между 8 утра и 10 утра. Также важно помнить, что для разных типов роликов будет разное время начало роста и пика. У видео, которые смотрят школьники, пик достигается гораздо раньше. У возрастной аудитории бывают пики в дневное время (обед), а рост и падение просмотров не такое резкое.

 

Отчеты о времени просмотра

Если в двух словах, то в каждом пункте рассказывается о следующем:

Analytics5

Теперь разберем чуть подробнее:

Время просмотра — анализируем просмотры канала и конкретных роликов в заданных промежутках времени. Есть много удобных настроек для фильтрации просмотров.

Analytics6

Просмотры по времени, по странам, с субтитрами и без, подписчики или нет и т.д.

Удержание аудитории — самый важный показатель в аналитике. Правильный анализ и внедрение доработок поможет существенно увеличить будущие просмотры и улучшить видео.

Удержание является основным фактором в ранжировании роликов. Нужно обязательно улучшать этот параметр для увеличения органического трафика

Основной вывод, который мы должны сделать после анализа, — что нравится аудитории в видео, а что ей не нравится, и она это проматывает или даже закрывает видео.

В удержании у нас есть 2 варианта удержания — абсолютное и относительное.

Абсолютное показывает процент просмотров выбранного момента видео к общим просмотрам этого видео. В самом идеальном случае — график будет горизонтальной прямой (утопический случай, когда все 100% людей смотрят от начала до конца). В хорошем случае — не будет резких падений и просмотры будут чуть-чуть падать с момента начала видео.

Analytics7

В данном примере мы видим, что в самом начале идет очень быстрое падение, чего быть не должно. Если такое есть в видео, значит, этот момент надо дорабатывать. В этом конкретном случае мы видим, что начало абсолютно «не цепляет». Скорее всего, люди пришли на ролик, кликнув по красивой миниатюре или по броскому заголовку. Однако они немного не того ожидали и покинули видео. Также мы видим, что все, кто не отвалился в самом начале, смотрят видео до конца. Делаем вывод, что целевой аудитории ролик «зашел на ура».

Самое важное, на что надо обращать внимание, — первые 15 секунд видео. Тут не должно быть резкого падения просмотров. Первые 15 секунд должны быть максимально интересными и завлекающими. Использование логотипов и заставок значительно ухудшают этот параметр, и я настоятельно советую от них отказаться.

Относительное удержание показывает, насколько люди смотрят ваш ролик по сравнению с другими роликами этой же длины на YouTube.

Analytics8

Анализируя эти данные, мы находим в роликах моменты, которые как нравятся аудитории, так и те, что «не заходят». Улучшая сюжет, сценарий, используя аннотации и карточки, мы можем существенно доработать общий процент удержания. По данному графику мы видим, что начало и в сравнении с другими роликами очень неудачно. С 1-й по 2-ю минуту идет материал, который довольно интересен зрителям, с 6-й минуты по 8-ю интерес падает и потом снова возрастает.

Демографические данные. Тут все очень просто — мы анализируем пол и возраст наших зрителей, а также их взаимосвязь. Можно смотреть просмотры с каждой страны, а также возраст людей зрителей из этой страны.

Если у вас окажется много просмотров  из какой-то другой страны — попробуйте в качестве эксперимента добавить субтитры языка этой страны. Зачастую это может дать очень хороший эффект.

Места воспроизведения.

Тут есть данные по сайтам, на которых люди смотрели ваши видео.

Источники трафика.

Тут представлено широченное поле для анализа и исследований. В зависимости от ниши, канала, частоты выхода видео и многих других характеристик, данные будут существенно отличаться. Давать какие-то общие советы для всех видео было бы крайне неправильно.

Analytics9

Лучше я расскажу, что я обычно анализирую, и что мне это дает:

  • Поиск на YouTube. Тут показываются основные ключи, по которым люди приходят к вам на канал. Лучше этот пункт, конечно, анализировать у конкретных видео, а не у канала в целом. Но в любом случае всегда можно понять, у каких видео семантика работает хорошо, а где надо работать над улучшением.
  • Похожие видео. Если в раскрутке каких-то видео мы используем стратегию продвижения по рекомендованным видео, то тут смотрим, как у нас это работает. Вообще в идеале этот показатель (при отсутствия трафика с сайтов) может достигать 50-60%. Если у вас он очень маленький, то стоит задуматься, все ли вы делаете правильно.
  • Каналы YouTube.  Тут мы можем отслеживать выход видео в разные фиды и плейлисты. Также тут отслеживаем трафик с других каналов. Иногда очень полезно понять, за счет чего ваше видео вышло куда-то.
  • Разделы YouTube, в которых можно смотреть видео. Больше всего пригодится раскрученным каналам, у которых уже есть какой-то поток просмотров.

Analytics10

Устройства. Тут показываются типы устройств и операционные системы.

Очень полезный отчет для продажи рекламы с канала. Если у вас много мобильных просмотров, можете делать на это акцент при поиске рекламодателей или выборе партнерских программ.

Прямые трансляции. Смотрим аналитику по прошедшим live событиям. Есть свои дополнительные параметры, которых нет в других видео. Например, пиковое количество одновременных просмотров.

 

Отчеты о взаимодействии.

Analytics11

Подписчики. Данный отчет показывает количество подписчиков за какой-то временной диапазон.

Analytics12

Всегда анализируйте вкладку «Видео». Тут показываются ролики, которые приносят вам подписчиков. Если какой-то тип видео приносит больше подписчиков (в отношении к просмотрам), то начинайте ставить аннотации и карточки с просьбой подписаться на ваш канал. И наоборот: если просите подписаться, а с каких-то роликов подписчики не идут, лучше такие аннотации не использовать.

Понравилось и не понравилось (likes and dislikes). Тут все интуитивно понятно. Смотрим, какие ролики нравятся аудитории, а какие нет. Для анализа тут очень советую обращать внимание на настроение подписчиков и не подписчиков. Если столбики отличаются довольно сильно (как на рисунке ниже) — что-то не нравится и отпугивает новых/старых зрителей. В идеале эти столбики не должны отличаться более чем на 10%

Analytics13

Видео в плейлистах. Эти данные показывают, сколько людей включали и удаляли ваши видео из плейлистов.

Комментарии. Тоже все интуитивно понятно. Анализируем, какие видео приносят больше комментариев (на 1000 просмотров) и, если надо поднять эту метрику, делаем соответствующие выводы.

Поделились. Тоже довольно все просто, обратите внимание только на дополнительный пункт «сайты». Тут показываются ресурсы, на которых делятся вашими видео.

 

Analytics14

Аннотации. Данный пункт может дать много полезной статистики, особенно если вы активно используете аннотации. Хотя лучше, конечно, анализировать эффективность аннотаций в каждом конкретном видео, а не по каналу. Тут мы видим CTR кликов по аннотации и их закрытию. В отчете по аннотациям конкретного видео — можем смотреть, на какую аннотацию кликали и ее CTR (если используете несколько аннотаций).

Аннотации являются мощнейшим инструментом для достижения любой цели. Например, у вас есть цель увеличить подписчиков на канал. Вы ставите во всех видео аннотации с просьбой подписаться. Через какое-то время в этом отчете и отчете «Источники трафика» вы анализируете, какие видео помогают достижению цели, а какие — нет. Там, где аннотации работают, можно делать их длиннее, чуть больше по размеру. Там, где нет — пробуем что-то другое (стимулировать лайкать, комментировать, дизлайкать и т.д.)

Подсказки. Все очень похоже на прошлый пункт. По анализу делаем те же выводы. Главное — помнить, что подсказки показываются на мобильных устройствах, а аннотации — нет.

Дополнительная информация для анализа

У YouTube Analytics есть отличная функция, которая позволяет сравнивать показатели между собой. Иногда графики помогут сделать быстрый анализ канала и помогут увидеть нечто такое, что без визуализации заметить сложно.

Analytics15

Например, на графике выше показано сравнение просмотров и подписчиков. Можно сделать вывод, что видео, вышедшее в день, куда ведет красная стрелка, очень хорошо помогает росту подписчиков по сравнению с другими роликами.

 

 

Евгений Заремба

Занимаюсь SEO и Web аналитикой с 2007 года. Пару лет назад с удивлением обнаружил, что в некоторых нишах тратить бюджет на продвижение роликов куда рентабельнее, чем на контекст и SEO. С тех пор начал изучать это направление. Сейчас занимаюсь продвижением видео, выбором оптимальной стратегии, видео аналитикой, изучаю взаимодействие видео с вебом. По всем вопросам пишите: https://vk.com/seorembo