Tag: главы youtube

  • YouTube: как обмануть алгоритм и получить 100 уникальных просмотров

    YouTube: как обмануть алгоритм и получить 100 уникальных просмотров

    В постоянно меняющемся ландшафте цифрового маркетинга понимание того, как YouTube: как обмануть алгоритм и получить 100 уникальных просмотров, становится критически важным для маркетологов. Вы задаетесь вопросом, почему количество просмотров на YouTube резко возросло, но лиды и продажи остались на прежнем уровне? Хотите знать, какие метрики YouTube действительно важны сейчас и как сделать так, чтобы ваши видео находили в Ask YouTube, ChatGPT и других поисковых инструментах с ИИ? В этой статье вы узнаете, как работают новые метрики просмотров YouTube, какие аналитические данные отслеживать вместо старых, и как оптимизировать видео, главы и Shorts для поиска и обнаружения ИИ.

    Теперь метрика просмотров YouTube стала ближе к показу. Если кто-то прокручивает длинное видео, и оно автоматически воспроизводится на долю секунды, YouTube засчитывает это как просмотр. То, что YouTube раньше называл просмотром, теперь называется вовлеченным просмотром, что означает, что человек проявил некоторый интерес к видео, а не просто пролистал его.

    YouTube меняет правила игры: что нужно знать маркетологам

    Эволюция метрик: YouTube догоняет конкурентов

    По словам Джастина Брауна, это изменение — попытка YouTube догнать другие платформы. Долгое время авторы, публиковавшие одно и то же видео на нескольких платформах, замечали, что YouTube сообщал о меньшем количестве просмотров, чем TikTok или Facebook, потому что платформы по-разному считают просмотры. На некоторых платформах пролистывание видео считается просмотром уже много лет.

    В старой системе YouTube никогда не публиковал точного определения просмотра. Слухи приписывали порог в 30 секунд, но Джастин утверждает, что это никогда не было хорошей метрикой, потому что она не работала для коротких видео. Просмотр — это просто кто-то, кто посмотрел достаточно видео, чтобы это считалось значимым, что могло означать несколько секунд на одном видео и большую часть другого.

    YouTube также не объяснил, что такое вовлеченный просмотр, и Джастин подозревает, что платформа намеренно оставила определение расплывчатым. Google владеет веб-браузером, операционными системами, Chromebooks и телефонами Android, поэтому он может использовать такие сигналы, как открыта ли вкладка браузера или смотрел ли человек предыдущее видео и с большей вероятностью посмотрит следующее, когда оно будет воспроизводиться автоматически.

    Джастин считает, что эти поведенческие сигналы теперь имеют больший вес, чем процент просмотренного видео. Его лучшее предположение состоит в том, что вовлеченный просмотр зависит от длительности видео и начинается с пары секунд — этого достаточно, чтобы человек решил, подходит ли ему видео. Отсюда счет должен зависеть от того, что происходит дальше: зритель, который немедленно уходит, вероятно, не должен учитываться, в то время как тот, кто остается, должен.

    Автовоспроизведение и его влияние на вовлеченность

    Автовоспроизведение также меняет то, как люди смотрят видео. Видео, которые раньше не воспроизводились автоматически, теперь воспроизводятся на ТВ, мобильных устройствах и компьютерах. Джастин ловил себя на просмотре видео в мобильном приложении, на которые он никогда не нажимал, потому что они начинали воспроизводиться, когда он прокручивал ленту.

    YouTube теперь воспроизводит эти превью с начала видео, и если он прокручивает ленту и возвращается, воспроизведение возобновляется с того места, где он остановился. Поскольку алгоритм YouTube понимает поведение и предпочтения зрителя, Джастин видит, что этот опыт автовоспроизведения приводит к большему количеству вовлеченных просмотров, а не просто просмотров.

    На канале Primal Video количество просмотров заметно подскочило в день вступления изменений в силу, и базовая линия теперь выше. Видео, ориентированное на поиск без кликбейтного заголовка, раньше набирало несколько тысяч просмотров за первые 24 часа. Теперь это число ближе к 5 000-7 000 просмотров. Вовлеченные просмотры, напротив, примерно на том же уровне или немного выше.

    Джастин рассматривает более высокие показатели просмотров как новую базовую линию, а не как прирост производительности, потому что внутренние отслеживания, на которые полагается его бизнес, почти не изменились. Развертывание также выглядит неравномерным. Джастин видит разные показатели просмотров на компьютере, чем в мобильном приложении, особенно для прямых трансляций, что, по его словам, типично для того, как YouTube внедряет изменения.

    Ключевые метрики для бизнеса: не просто просмотры

    Для бизнеса наиболее важной метрикой YouTube является та, которая привязана к цели видео. Джастин говорит, что просмотры — это лишь небольшая часть. Прежде чем оценивать видео, он рекомендует решить, является ли его задача создание аудитории, увеличение списка рассылки или стимулирование продаж. Для компаний, строящих бренд, цель состоит в том, чтобы генерировать лиды, продажи и клиентов, и Джастин отталкивается от этого.

    Просмотры — это приятно, но сами по себе они мало что говорят о результатах бизнеса. Среди доступных аналитических данных YouTube, вовлеченные просмотры (эквивалент старого количества просмотров), время просмотра и коэффициент кликов дают более четкое представление о том, кликают ли и смотрят ли нужные люди.

    Джастин считает, что каждая метрика стоит внимания, но говорит, что каждую нужно рассматривать в каждом конкретном случае. Сравнение средней продолжительности просмотра работает, когда видео похожи, например, повторяющаяся серия. На канале, таком как Primal Video, где видео одной недели посвящено программному обеспечению для редактирования, а следующей — съемке на iPhone, более длительное время просмотра одного видео не означает, что зрители получили от него больше пользы. Зритель, который смотрел видео меньше времени, мог получить именно то, что ему нужно, решить свою проблему и стать лояльным, возвращающимся зрителем.

    Анализ эффективности: фокус на аномалиях

    Вместо того чтобы часами сидеть в аналитике YouTube, Джастин рекомендует проводить ориентированный на будущее анализ, основанный на аномалиях. Он определяет самые эффективные и наименее эффективные видео за определенный период, будь то по вовлеченным просмотрам, просмотрам или времени просмотра, а затем сравнивает их графики удержания, чтобы найти, где люди уходят.

    Видео, которое показало себя плохо, могло потерять большую часть зрителей в начале, в то время как люди, которые остались, досмотрели остальное. Этот шаблон указывает на одну из двух проблем: слабый заголовок или YouTube показывает видео неправильной аудитории, которая зашла на него и сразу же ушла. Ни одна метрика не объясняет производительность в изоляции, поэтому Джастин рассматривает среднюю продолжительность просмотра, время просмотра и удержание вместе, чтобы понять, что происходит с людьми, которые смотрят дольше первых 30 секунд.

    То, как видео работает изначально, не отражает того, как оно может работать со временем, особенно для каналов, ориентированных на поиск YouTube. Primal Video не получает больших цифр в первый день или в первую неделю, даже с учетом размера своего канала. Со временем видео попадают в поиск YouTube и, все чаще, в трафик, управляемый ИИ, а затем они начинают «разрастаться как снежный ком». Некоторые из самых больших видео канала провалились при запуске.

    Из-за этого Джастин обычно оставляет плохо работающее видео в покое и переходит к следующему. Повторное редактирование также стало более рискованным. Команда Primal Video раньше снимала несколько «крючков», публиковала видео и использовала редактор YouTube, чтобы отрезать те версии, которые не работали, с возможностью восстановить их позже. Теперь изменения в опубликованном видео могут только удалить отснятый материал. Ничего нельзя добавить обратно, и как только редактирование сохранено, отменить его невозможно.

    YouTube: как обмануть алгоритм и получить 100 уникальных просмотров — illustration 2
    • Pro Tip: Редактор YouTube по-прежнему можно использовать для тестирования более длинного вступления. Подход Джастина заключается в публикации видео с расширенным разделом и, если оно не работает, обрезать его с чистым срезом. Джастин говорит, что зрители, смотрящие бесплатный контент, редко замечают резкую склейку или пропуск в музыке.

    Совместные просмотры: новая метрика или просто оценка?

    YouTube также добавил метрику под названием «просмотры (совместные)», которая оценивает, когда более одного человека смотрят видео вместе, например, семья, смотрящая на телевизоре в гостиной. YouTube основывает оценку на таких факторах, как демография, жанр видео и время суток.

    Джастин не рекомендует изменять контент для стимулирования группового просмотра, например, просить зрителей пригласить друга или супруга. Из всего, что он видел, метрика по-прежнему является оценкой со стороны YouTube, и общие семейные аккаунты на телевизорах уже искажают данные. Пока YouTube не найдет более надежный способ отслеживания совместных просмотров, он не считает это значимым рычагом для контент-стратегии.

    Ценность данных о совместных просмотрах заключается в сделках с брендами и спонсорстве, потому что они могут показать, что охват автора больше, чем предполагает только количество просмотров, особенно для семейного контента. Джастин ожидает, что соотношение просмотров к вовлеченным просмотрам станет метрикой, которую будут сравнивать авторы, заменив традиционное сравнение показов с коэффициентом кликов. Поскольку метрика просмотра настолько нова, пока рано устанавливать контрольные показатели.

    Уникализация контента: упаковка решает все

    Но превращение просмотра в вовлеченный просмотр по-прежнему сводится к упаковке: заголовку, миниатюре и, особенно, началу видео. Когда видео воспроизводится автоматически, миниатюра имеет меньшее значение, потому что зритель может ее никогда не увидеть. То, что происходит в первые секунды, имеет большее значение. Это не совсем ново.

    Когда YouTube впервые представил автовоспроизведение в ленте, команда Primal Video заметила, что люди смотрели без звука, не нажимая на видео, — поведение, которое Джастин называет «туалетным ТВ». Ответ Джастина заключался в том, чтобы разместить текст на экране в начале каждого видео, объясняющий, о чем это видео. Это не скрытые субтитры, которые зрители могут включать или выключать. Это заголовок, встроенный в видео, например, «Лучшее программное обеспечение для редактирования Mac 2026», чтобы любой, кто видит автовоспроизведение видео, точно знал, о чем оно, даже если он никогда не видел миниатюру или заголовок.

    Текст появляется примерно в первые 3 секунды, когда действие начинается на экране, заявляя об обещании видео: результате или трансформации, которые испытает зритель. Джастин говорит, что это значительно повлияло на Primal Video, когда было запущено автовоспроизведение, потому что это перевело зрителей в вовлеченное состояние. «Говорящая голова» без текста на экране затрудняет для беззвучного зрителя понимание того, о чем видео.

    • Pro Tip: Текст заголовка на экране не требует специализированного видеоредактора. Джастин описывает его как простой текст на экране, заявляющий об обещании видео, который может добавить любой редактор.

    Ask YouTube и ИИ-поиск: новая эра обнаружения контента

    YouTube внедряет функцию под названием Ask YouTube, начиная с ТВ и расширяя ее на мобильные устройства и компьютеры. Она позволяет пользователям вести диалог с YouTube для изучения сложных тем, выходящих за рамки традиционного поиска по ключевым словам, и ответы могут включать текст, а также соответствующие видео, Shorts и видеоклипы. YouTube утверждает, что авторы могут улучшить свои шансы на появление в результатах Ask YouTube, продолжая создавать уникальный, высококачественный контент и добавляя четкие главы видео и описательные заголовки.

    Джастин рассматривает Ask YouTube как часть более широкого сдвига. Люди ожидают более быстрого достижения результата, хотят ли они чему-то научиться или развлечься, и инструменты ИИ повысили эти ожидания. Он ожидает, что зрители будут все чаще переходить к определенным разделам видео вместо того, чтобы смотреть его целиком. Надежда состоит в том, что короткий клип или резюме побудит зрителей посмотреть полное видео, так же как фрагменты поиска Google помогают некоторым ищущим на месте, при этом направляя трафик на видео.

    ИИ-поиск уже является значимым источником трафика для Primal Video. Источник трафика номер один для канала — поиск YouTube, а второй — поиск Google, от людей, которые никогда не начинали на YouTube. Третий, и самый быстрорастущий, — это инструменты ИИ. ChatGPT и Claude отправляют зрителей на видео Primal Video на YouTube, и канал регулярно получает комментарии от людей, говорящих, что ChatGPT отправил их туда.

    SEO для ИИ: что работает сейчас

    Исследование ключевых слов не исчезло. Primal Video по-прежнему смотрит на объем поиска, чтобы оценить спрос, прежде чем создавать видео, а не публиковать и надеяться. Но порядок ключевых слов имеет меньшее значение, чем раньше. YouTube давно транскрибирует то, что говорится в видео, и теперь ИИ позволяет ему понимать, что на самом деле происходит в видео. Чем дольше видео находится в эфире, тем больше YouTube узнает из времени просмотра, какие части зрители находят убедительными, и Джастин ожидает, что YouTube будет направлять зрителей к этим разделам.

    Это означает, что оптимизация YouTube теперь сводится к опыту зрителя. Джастин фокусируется на том, что хотят зрители, что они ввели бы в Google или YouTube, чтобы найти видео, и что привлекло бы их внимание, даже если бы они не искали это.

    Поскольку быстрые ответы все чаще поступают от ИИ, Джастин считает, что часть видео, которую ИИ не может заменить, — это человеческая часть. Зритель может получить размер баннера или настройку от ИИ, но он хочет услышать, как конкретный человек подошел бы к этому, какой выбор этот человек сделал бы и почему. Делясь мнениями, опытом, убеждениями и фреймворками, вы даете зрителям то, что никто другой не может предложить. Джастин говорит, что люди уже «выгорают» от ИИ-контента и что он уходит, как только слышит голос ИИ, поэтому он ожидает, что контент, созданный человеком, станет более ценным, а не менее.

    Оптимизация глав: новые «рыболовные лески» для поиска

    Primal Video относится к главам так, как раньше относился к заголовкам. Для каждой главы команда спрашивает, что бы человек ввел, чтобы найти этот раздел, если бы это было отдельное видео, исследует ключевые слова и объем поиска и соответствующим образом называет главу. Временные метки и маркеры глав в описании видео остаются местом для оптимизации как для поиска YouTube, так и для Google, и каждый из них является прямой ссылкой на этот момент в видео.

    Вместо того чтобы писать названия глав как «крючки», которые дразнят тем, что будет дальше, Джастин рекомендует названия, которые сообщают, что на самом деле охватывает каждый раздел. Для видео о пяти вещах, которые ИИ хорошо редактирует, каждая глава будет называть конкретную вещь. Раскрытие ответа во временных метках помогает YouTube выводить этот раздел, дает инструментам ИИ, таким как ChatGPT, прямой путь к ответу и предотвращает его скрытие в загадочном заголовке, на который зрители могут нажать или не нажать.

    Джастин рассматривает оптимизированные для поиска главы как дополнительные «рыболовные лески», которые помогают зрителям найти контент. Этот подход подходит для каналов, созданных для поиска. Primal Video обучает, а не развлекает, поэтому вместо того, чтобы конкурировать с создателями развлекательного контента, такими как MrBeast, за место на главной странице, он стремится появляться в топе, когда у кого-то есть конкретная проблема. Он видит ту же возможность для большинства владельцев бизнеса, которые могут делиться своими мнениями и говорить о своих продуктах, не конкурируя за развлекательные просмотры.

    Инструменты ИИ делают оптимизацию глав намного быстрее, чем вручную. Джастин указывает на vidIQ, чьи инструменты ИИ генерируют заголовки и маркеры глав на основе объема поиска. Команда Primal Video подключила vidIQ к своему ИИ-помощнику через соединение MCP. После завершения видео команда загружает файл субтитров VTT или SRT, который включает время для всего сказанного, и просит ИИ сгенерировать главы на основе ключевых фраз вокруг каждого раздела, сохраняя при этом заголовки удобочитаемыми