На основании данных мониторинга беларуских YouTube-каналов за октябрь 2024
Данные содержат о более 500 каналах. С результатами в листинге 267 канала. Видео размещенные в течение октября 2024 собрали 235 миллионов просмотров.
На проанализированных каналах было размещено 10 600 видео.
“Облако слов” из их заголовков:
Была проведена очистка от вводных слов, междометий и других вспомогательных слов.
Кластеризация K-Means:
По расположению точек на графике, который представляет результаты кластеризации на основе количества просмотров и лайков, можно сделать определенные предположения о том, какие видео могли поддерживаться рекламой, однако это не всегда будет точным выводом. Вот некоторые способы, как расположение точек может помочь в этом анализе:
- Высокие просмотры, но сравнительно низкие лайки:
- Видео с непропорционально высоким числом просмотров, но с относительно небольшим количеством лайков могут свидетельствовать о том, что эти просмотры были получены за счет рекламы. Реклама увеличивает общее количество просмотров, но не всегда привлекает достаточно заинтересованную аудиторию, что снижает коэффициент лайков к просмотрам.
- Например, если вы видите точку, которая имеет очень высокое значение на оси просмотров, но не выделяется на оси лайков, есть вероятность, что это видео получило свою аудиторию за счет рекламной кампании.
- Отсутствие корреляции между просмотрами и лайками:
- В большинстве случаев, когда видео становится популярным органическим способом, количество лайков будет коррелировать с количеством просмотров. Если точка сильно отклоняется от этой корреляции (например, видео имеет огромное количество просмотров, но значительно меньшее количество лайков, чем ожидалось), это может быть индикатором искусственного увеличения просмотров, что часто происходит при использовании платной рекламы.
- Аномальные точки:
- Видео, которые сильно выделяются по количеству просмотров по сравнению с другими видео из той же категории (кластеров), могут быть аномалиями. Это аномальное значение, которое сильно превышает показатели других видео в том же кластере, может означать поддержку рекламой или использование внешних промо-каналов.
- Кластеры с высоким разбросом:
- В некоторых случаях видео, поддерживаемые рекламой, могут попадать в отдельный кластер, где разброс по оси просмотров будет выше, чем по оси лайков. Такие кластеры могут показывать, что реклама привлекла большое количество зрителей, но вовлеченность (в виде лайков) осталась на низком уровне.
Ограничения анализа:
- Недостаточность данных: Только по количеству просмотров и лайков сложно с уверенностью сказать, что конкретное видео поддерживалось рекламой. В идеале для этого анализа необходимы дополнительные метрики, такие как источник трафика (органический или платный), CTR (коэффициент кликов), время просмотра, и количество комментариев.
- Органический и вирусный контент: Некоторые видео могут получить большое количество просмотров органически (например, если они стали вирусными), но при этом не получить много лайков, особенно если содержание спорное или не универсально привлекательно.
- Рекламные видео высокого качества: Есть рекламные видео, которые действительно нравятся аудитории, и у них будет как большое количество просмотров, так и пропорционально большое количество лайков. Это затрудняет их выделение на основе простого анализа корреляции между просмотрами и лайками.
Хотя по расположению точек на графике можно сделать предположения о рекламной поддержке видео, этот вывод не всегда будет точным. Важно учитывать дополнительные данные и контекст, чтобы делать более обоснованные выводы о происхождении просмотров. Для более точного анализа нужно использовать информацию о рекламных кампаниях или источниках трафика.
Вовлеченность:
По оси X – длительность видео в секундах, Y – число лайков, размер точки – число комментариев, цвет определяется “тепловой картой” числа просмотров.
Корреляционный анализ:
Вот результаты корреляционного анализа для всех данных:
- Корреляция между продолжительностью видео и количеством лайков: -0.01
- Очень слабая отрицательная корреляция, которая указывает на отсутствие значительной связи между продолжительностью видео и количеством лайков. Длина видео не оказывает заметного влияния на количество лайков.
- Корреляция между количеством комментариев и количеством лайков: 0.80
- Сильная положительная корреляция между количеством комментариев и лайков. Это говорит о том, что видео, которые получают больше комментариев, как правило, также получают больше лайков. Такая связь свидетельствует о высоком уровне вовлеченности зрителей.
- Корреляция между продолжительностью видео и количеством просмотров: -0.01
- Очень слабая отрицательная корреляция, что означает, что продолжительность видео не имеет значимого влияния на количество просмотров. Популярность видео (по просмотрам) почти не зависит от его длительности.
Основные выводы:
- Вовлеченность (комментарии и лайки): Сильная корреляция между количеством комментариев и лайков показывает, что вовлеченные зрители чаще ставят лайки, что является хорошим показателем положительной реакции на контент.
- Продолжительность и популярность: Продолжительность видео не оказывает существенного влияния на популярность, ни в плане лайков, ни в плане просмотров. Это говорит о том, что для зрителей длина видео не является определяющим фактором.
Эти результаты могут быть полезны для определения факторов, влияющих на успешность видео.
Общая аналитика каналов
Число постов на канале:
В данном графике все 267 каналов представленных в исследовании.
На этом графике распределение просмотров размещенных видео в октябре:
По оси X названия каналов.
Заключительный график распределение постов по опубликованных на каналах по медийным датам.
Как пример, выбран YouTube-каналы BelSAT
Данная публикация подготовлена Information Policy Blog
