YouTube объяснил, почему у видео с высокими показателями просмотра низкий CTR
YouTube попытался ответить на некоторые распространенные вопросы о том, как работает его алгоритм при показе пользователям определенного контента, и почему метрики видео могут не всегда отражать эффективность.
В новом видео на канале Creator Insider менеджеры по продуктам YouTube Патриция и Рэйчел специально рассказывают о влиянии показателя кликабельности (CTR) и средней продолжительности просмотра (AVD), а также о том, как алгоритм YouTube учитывает их в распределении и эффективности видео.
Недавно YouTube обрисовал свой предстоящий пул аналитических идей, который покажет авторам видео их средний CTR и AVD, помогая лучше понять, как работает их контент.
«Показатель кликабельности - очень сложный показатель для понимания. Поэтому многие создатели видеоконтента сталкиваются с тем, что их популярные, согласно просмотрам, ролики имеют крайне низкий CTR».
YouTube объясняет, что это связано с тем, что видео с широким распространением в конечном итоге показывается гораздо более широкой аудитории, а это означает, что ваш контент будет показан гораздо большему количеству людей, незнакомых с вашим контентом. Это неизбежно означает, что ваш CTR будет ниже. Так что в некотором смысле это является следствием успеха - чем шире ваш дистрибутив, в зависимости от того, как работает ваше видео, тем ниже будет ваш CTR.
«С другой стороны, некоторые из ваших видео, которые были показаны действительно релевантной небольшой целевой аудитории, с наибольшей вероятностью будут кликать, поэтому у них может быть очень высокий показатель кликабельности».
Поэтому такое расхождение имеет свои смысл и логику - когда ваш CTR низок при огромных просмотрах, даже если вам кажется, что эти показатели должны коррелировать.
Но это может затруднить оценку общей эффективности видео и прогнозирования дальнейшей стратегии его распространения. В связи с этим YouTube рекомендует создателям видео принять во внимание все доступные метрики и в том числе эти новые идеи, чтобы получить лучшее представление о том, как это работает.
Так как любая метрика, взятая в отдельности, теоретически может привести к путанице.
«В долгосрочной перспективе мы надеемся провести миниатюрное A/B-тестирование, которое поможет вам получить еще более конкретные ответы».
