データを使用してYouTubeの認知度を高める方法

トップレベルのキーワードデータを使用して、優れたトピックと効果的なタイトルを見つける

このデータ型は、アイデア、タイトル、およびビデオの要約用です。

このデータを取得するには、他の優れたキーワード調査プロセスと同様のプロセスに従いますが、YouTubeデータを収集できるツールを使用します。 Ahrefsまたはkeywordtool.ioから始めるのが良いでしょう。

すべてのキーワードを収集したら、（うまくいけば）より詳細な分析のためにそれらをより大きなテーマに分類する必要があります。 これも行いますが、さらにコンテキストを追加するために、他のメトリックをオーバーレイし、すべてをバブルチャートとしてプロットします-次のようになります。

ここでプロットした3つのメトリックは次のとおりです。

1. 検索ボリューム–これはバブルのサイズで示されます。 これはAhrefsから入手します。
2. エンゲージメント–これは、このキーワードの動画が達成する動画の平均視聴回数です。
3. 難易度–これは、この領域でランク付けするのがどれほど難しいかを示すカスタムスクリプトです。

このようにグラフをプロットすると、作業する領域と回避する領域が明確になります。 それはまたクライアントとうまく行きます、それは常に素晴らしいボーナスです。

エンゲージメントが高く難易度が低いカテゴリであるため、左上隅からクイックウィンを開始します。 逆に、右下の領域はエンゲージメントが低く、難易度が高いため、避けます。

これらのメトリックを大規模に収集するには、非常に時間がかかる場合があります。 機械学習ツールであるSolomonを使用してこれを実行しますが、手動で実行することもできます。

すべてのデータを収集してグラフをプロットすると、各カテゴリにドリルダウンして、類似していて1つのビデオにグループ化できるクエリを確認するという簡単なタスクになります。 これは、ビデオのタイトルと要約に反映されます。

私たちは、Croudでこのデータを統合する方法で非常に構造化されています。 この種のデータを通常使用するビデオタイトルに関しては、次の構造を使用します。

個々の要素は次のとおりです。

• フック–フックは、ほとんどの人が興味を持ち、最もクリエイティブな才能を発揮できるものです。 短くてパンチのあるものにし、最も重要なこととして、前面に置いておきます。 クリックされる可能性が最も高いのはタイトルの一部であり、ランク付けしようとしているキーワードも含める必要があります。 タイトル全体で使用するフックには5つのタイプがあります。
• Explainer – Explainerはタグライン、または悪い映画のタイトルのコロンの後に続くもののようなものです。 それはあなたがもう少し詳細を与えて、まだ視聴者に興味があるいくつかのより多くのキーワードを入れることを可能にします。
• 情報の表示–情報の表示は検索エンジンにとってより重要ですが、特に1つのチャネルで複数の異なる番組がある場合やストーリーテリングのエピソード構造がある場合は、ユーザーにも重要な情報を提供できます。
• チャンネル情報–番組情報と同様に、チャンネル情報は検索エンジン向けですが、ユーザーを安心させることもできます。 複数のチャネルがある場合、これは通常、ブランド名またはブランドチャネル名です。

きめ細かいキーワードデータを使用して防弾スクリプトを作成する

このタイプのデータは、スクリプトとビデオの説明用です。

スクリプトの作成に関しては、実際にはページ上のコピーのように扱い、現在使用している方法を使用して、最適化されたコピーを作成する必要があります。 ここで車輪の再発明をする必要はまったくありません。

Croudでは、Googleドキュメント用の信頼できるSEMRush Writing Assistantプラグインを使用してスクリプトを作成し、関連するLSIキーワードを含む、収集したキーワードデータと照合してこれを確認します。

ただし、ここで本当に強調したいのは、スクリプトの重要性です。 すべてのビデオにはスクリプトが必要ですが、それを十分に強調することはできません。 あなたのホストが少しゲレンデから外れているビデオ（別名、私がホストしているビデオ）でさえ、スクリプトが必要です。 これはビデオの出発点として使用できますが、すべてのトピックが十分に詳細にカバーされ、適切なキーワードが話されていることを確認するために使用する必要があります。

これが非常に重要である理由があります。 Googleと同様に、YouTubeのランキングアルゴリズムがどのように機能するかを実際に理解することはできませんが、他のGoogleのプロパティから推測することはできます。 例えば; Google Cloud Speech製品は、Googleが動画からの音声をテキストに変換するテクノロジーを備えていることを示しています。これにより、Googleが分析できることがわかっています。

これは、Googleがスクリプト内のキーワードを探していることを意味しますか？ 最も可能性が高い。 これが、スクリプトが非常に重要である理由です。トピックを十分に深く詳細にカバーして、ランクを上げることができるようにするためです。

このタイプのデータを使用する必要があるもう1つの場所は、ビデオの説明です。 YouTubeの説明の最適な長さは300〜350語で、以下の構造を使用します。

1. イントロセンテンス–これは2〜3の注意を引くセンテンスである必要があります
2. 詳細なビデオの説明–ビデオをさらに説明するための200語
3. CTA –さらなる読み物、リソースなどを含む、関連する行動の呼びかけ。
4. リンク–ソーシャルメディアプロファイルなどへのリンク。

十分に調査されたビジュアルデータを使用して成功するためのストーリーボードを作成する

このタイプのデータは、ストーリーボード（および必要に応じてクリエイティブブリーフ/ビジネスケース）用です。

これは見過ごされがちなステップですが、カテゴリまたはニッチのトップ動画に共通するテーマや要素を調査することは非常に重要です。 これを行うには、ビデオを見て、見たものを書き留めるだけです。

例えば; 上の画像では、4つの主要なオブジェクトが存在することがわかります。

1. テキスト–これは製品の利点を説明しています
2. 製品–これはショットです
3. ハンズ–これは、製品が使用されていることを示します。これは、YouTubeのテクノロジー製品にとって重要です。
4. 建物–これらは都市の建物であることがわかります。

できるだけ多くのビデオを調べて、これらのテーマの調査を開始し、それらを使用して独自のビデオストーリーボードを作成する必要があります。 これは非常に時間のかかる作業になる可能性がありますが、拡張する方法があります。

これを行う方法の1つは、GoogleビデオAIツールを使用してビデオを大規模に分析することです。 （こうすることで、製品を購入できるようになります！）Google Video AIには、ビデオ内のオブジェクト、場所、アクションを自動的に認識する機械学習モデルがあります。

これは、ビデオを大規模にチェックし、存在する要素を分析するために使用できることを意味します。 グーグルが基本的にビデオのすべての要素を認識できないと思うなら、あなたは間違っています。 彼らはそうすることができます、そしてそれは信じられないほど不気味です。

これらは、ビデオAIがビデオで識別できるオブジェクトの一部です。 ここで、これを大規模に実行し、ランク付けする対象を決定するときにこれらのタグを動画に適用していると想像してください。 ビジュアルデータの重要性を今すぐご覧ください。

このデータを実行し、オブジェクトを集約して分析を提供してから、ビデオを作成します。 例えば; データを集計し、「Hands」オブジェクトとテキストの両方がビデオの大部分で画面に表示されていることを確認すると、両方の「Hands」のスクリーンタイムが長いため、ビデオは説明者/製品情報ビデオである可能性が高いことがわかります。オブジェクトとテキスト。

このすべてのデータをまとめたら、それを使用してストーリーボードやクリエイティブブリーフを作成しますが、作業は完了します。 ただし、データを念頭に置いてください。 アルゴリズムが80％の時間画面に製品を表示することを期待している場合は、ストーリーボードでそれを行うことを目指す必要があります。

動画に何を含めるかを決定し、クリエイティブの自由を制限する「アルゴリズム」については、おそらくいくつかの議論がありますが、残念ながら、今日はそれに取り組む時間がありません。 しかし、私が言うことは、これは両刃の剣である可能性があるということです。特に、チーム全体をハワイに飛ばしてロケをするために予算を浪費しようとしている場合はなおさらです。

要約すれば

要約すると、私たちは何を学びましたか？ YouTubeの可視性を最大限に高めるには、データを優先する必要があります。 動画の完成後に動画タグを最適化するだけでは不十分です。データを使用して動画をゼロから構築する必要があります。

上で強調した3種類のデータを収集、統合、使用することを目指してください。間違いはありません。