Владислав Заремба18 ноября 2019

YouTube Analytics — полный гайд по использованию

В данной статье мы разберем все пункты, которые есть у нас в отчетах YouTube Analytics. Постараемся сделать максимальное количество выводов, которые так или иначе помогут нам улучшить показатели 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. На 2019 год до сих пор есть две творчески студии — старая и новая. Пользоватся нужно обеими, в каждой свои функции, поэтому разберём их по порядку.

Начнем с верхней панели:

Analytics1

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

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.

Из реально полезных моментов можно выделить метркику просмотров подписчиками. Так можно понять, действительно ли призывы к подписке эффективны или всё-таки подписчики не смотрят ролики канала и убивают органику. Если в фиде подписок CTR 2%, а удержание 30 секунд, то ролики никуда не попадут. Это сверхчастая проблема смертей миллионников и каналов, которые резко поменяли формат.

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.

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 начала 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 и сценарий 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. Здесь ничегоо интересного

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.

Screenshot_1

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. Мастхев при переоптимизации
  • Рекоменуемые видео YouTube. 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 источник должен быть первым, так как он является наиболее популярным на ютубе. Если у вас практически нет рекомендаций, то стоит задуматься, все ли вы делаете правильно
  • 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.

Также подготовка превью с названием для компьютера, мобильного телефона или планшета кардинально отличается. Про это будет отдельная статья, но в качестве примера можно взять рекомендации на мобильном телефоне — они показывают максимум 30 единиц названия, что без предварительной проверки можеть рушить всю кликабильность ролика.

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 подсказки и карточки с просьбой подписаться на ваш канал. И наоборот: если просите подписаться, а с каких-то роликов подписчики не идут, лучше такие CTA 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

Конечные заставки: Наибольшую эффективность всё равно будут показывать «самое подходящее», так что анализ, как правило, не имеет смысла.

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.

Что касается новой творческой студии, то тут пока что из действительно полезных функций только одна — более детальный отчет по источникам трафика:

543321

Во-первых, у нас есть показы. Они дают прямую информацию об отношении алгоритма ютуба к данному источнику трафика. Если их много, значит при должном удержании аудитории, CTR и других источниках показов было бы ещё больше.

Во-вторых, CTR — ключевая метрика на современном YouTube.

Для примера можно взять скриншот выше — рекомендации собрали знаительно меньше CTR, нежели остальные источники трафика. Возможно, нужно увеличить все объекты на миниатюрке, так как рекомендации имеют самую маленькую по размеру миниатюрку.

 

 

Владислав Заремба

Владислав Заремба

C 2015-го года начал активно заниматься интернет-маркетингом. Успел поработать с seo, aso и контекстной рекламой. Три года назад попробовал себя на YouTube и с того момента активно тружусь в нише видеомаркетинга.