超簡単!ピタ止め動画の作り方・やりかた

※本NOTEはXユーザーであれば0円で全て読み切ることができます(期間限定）
　それでは作り方の説明を開始・・・とその前に少し概略を説明させてください。Youtubeで簡単にチャンネル登録者と再生回数を増やすために必要なことは単純です。それは「平均再生率(視聴維持率)が高い動画をUPし続けること」です。

Youtubeの平均再生率とは

　平均再生率とは文字通り動画の視聴を開始してからその動画が終了するまでにどれだけの人が離脱(×で閉じる、スワイプで飛ばす)しないで見てくれていたかを示す数字のことでYoutubeで大切な指標の一つと言われております。この数値が高ければ高いほどあなたのチャンネル偏差値が上昇します。
　ほかの記事で言及しておりますがチャンネル偏差値×動画の質=フィード(おすすめ)に載るのがYoutubeです。
　チャンネル偏差値がほぼ0(チャンネル初期)なら質の良い動画をあげても1本目から再生される可能性は低くなります。これがYoutubeがレッドオーシャンと言われる所以の一つです。

平均視聴時間欄の%が維持率です

　この画像はわたしのチャンネルの一つで直近UPしたショート動画の上位アナリティクスです。すべてのショート動画において平均再生率が100%を超えております。なお一般的にショート動画の維持率は70%以上あれば合格点と言われているので100%越えは異常値レベルです。
　これを見た方の多くは「維持率って100%を超えるの？」と思われたかと思いますが普通に超えます。
　例えばAさんがその動画を2回連続で再生すれば維持率は200%になります。さらにBさんが動画の半分で視聴をやめた場合は50%になります。250%÷2で125%という計算になります(ほかにも要素ありますが説明はここでは省略します。細かいことは気にしない適当人間です💦)。

なぜ平均再生率が大事なのか？

　単純に「平均再生率」が高ければ高いほど「Youtubeにおすすめ」として露出(フィード・おすすめ)するからです。チャンネル登録者が80万人以上いる私のメインチャンネルですら、バズった動画の再生回数のうち約90%以上はいまだ「おすすめ」から経由して視聴されております。

100万回再生されたなら90万回はおすすめ経由で来た再生でありチャンネル登録者によるものではない。言い換えればほとんどの人はチャンネル登録はしないで再生だけして去っていく(でもそれでOK)。

どうすれば平均再生率を伸ばせるのか？

　諸々ありますが今回はピタ止め動画の作り方がメインとなりますので答えはすでにタイトルにあるとおりです。ずばり「ぴた止め動画」を作れば再生維持率は100%を超えてくることが多くなります。まずは下記動画(サンプル)をご覧ください。

ピタ止め動画テスト

　ピタ止め動画とは上記のような動画で、アイコンが重なったところでタイミングよくタップしてピタ止めするとご褒美の画像が見られるというやつです。もっとも相性がいいのはサンプル動画にあります通りちょっとエッチな微エロ画像がご褒美として見られるとエロ系が強いYoutubeにおいては相性抜群です。
　ほか相性がいいのはホラー系でピタ止めしたら「おわかりいただけただろうか？」のシーンがでてくるとかも維持率が良いです。要はご褒美画像を何にするのか？にかかってくるので皆さん色々試されると良いかと思います！　　　　　しかもピタ止めチャレンジ動画は何度もチャレンジしてくれるので維持率が100%以上を超えることが珍しくありません。

この有料NOTEを買うべき人

ピタ止め動画の作り方がわからない方
動画編集者としてピタ止め動画制作依頼を受注したい
(ピタ止めは1本500円が相場ですが量産化が容易なのでニーズがあります)、慣れてくれば1本5分で作れるので5分×12分(単価500円)でだいたい時給6,000円です(直受けならもう少し単価上げても良き)。

この有料NOTEを買うべきでない人

有料NOTEのアダフィ編購入者(同じ内容をすでに左記NOTE内に動画UPしています)
動画編集のプロフェッショナル(そもそも見なくても作れると思います😀)

以上となります。買うべき人に該当する方はぜひご購入をお願いします。
いまならXユーザー限定で通常販売価格300円のところ0円で購入できます！
※一定数売れたら定価に戻します。

　ここから先はピタ止め動画の作り方を画像付きで解説していきます。なお、当記事内で使用しているアプリはadobeのPremiereProです。仮にお使いのアプリが違っていたとしても、考え方は大きく変わらないので特段問題なくお読みいただけるかと思います。
※テキストと静止画での作り方の説明および動画でも作りかたの説明をしております。
※ピタ止めの素となる画像の作成方法についての細かい説明はございません(ここではstable Diffusionで作っています)。