【超重要】登録者０から1万人まで到達させるYouTubeのデータ分析の方法を大公開！効果的なフィードバックこそチャンネルを救う。

こんにちは。

私は、YouTubeマーケターとして個人や企業様と共にチャンネルを運用し、YouTubeでの収益化やバックエンドの商品販売など、事業発展手段の一環としてのYouTubeの使い方を広めています。

詳しい自己紹介はプロフィールなどにございますのでご覧ください。

今回のテーマはタイトルの通り、YouTubeのデータ解析の使い方です。

YouTubeを運用している方はご存知の通り、YouTubeStudioにあるデータは非常に重要です。

ただ、

『このデータの重要性は強く感じるけど、このデータ分析は結局独学になるので、フィードバックがかなり難しい』

と感じているのではないでしょうか。

私は、様々なチャンネルを運用し、あらゆる角度からデータを取得しテストを行い、解釈をしてきました。

その知見から、今回フィードバックの適切な方法をこちらで解説していきたいと思います。

1.YouTubeを伸ばすためには

YouTubeの個性はどこにあるのでしょうか。

それは、自動的にYouTubeがそのコンテンツに興味があると思われるユーザーにサジェストしてくれるという点です。

YouTubeがユーザにオススメをしてくれれば、本来自力でたどり着けないであろう、数多くのユーザーに自分のコンテンツを運んでくれるので、視聴回数が非常に多くなるという仕組みです。

ですので、非常に多くのインプレッション（動画の表示回数）を増やすためには、YouTubeにオススメされる必要があります。

実際にその数字を見てみましょう。

まず下の画像をご覧ください。

これは「YouTube Studio」の「アナリティクス」→「リーチ」の画面にあるグラフです。

みていただきたいのは、右側の台形の上部に小さく書かれた「YouTubeによってオススメされたコンテンツ：83.4%」という部分です。

これはインプレッション157.5万回に対して、83.4%がYouTubeによってオススメされたコンテンツ、つまりアルゴリズムによって表示されたということです。

その内訳は左側で、37.4%が関連動画、36.2%がブラウジング機能（トップページなど）が主です。

この83.4%という数字はかなり伸びているチャンネルです。

では次に下の画像をご覧ください。

こちらは上のチャンネルとは違ういわゆる弱小チャンネルです。

みていただければわかるように、主な流入がYouTube検索で、アルゴリズムによって表示されたのはたった1.3%です。

ですのでインプレッション数が非常に少なくなっています。

つまり、YouTubeを伸ばすためには、この「YouTubeによってオススメされたコンテンツ」の割合を高くする。

可視的にいえば、その下の青いバーをできるだけ右に持っていくのが目標になります。

ではその青いバーを右に持っていくにはどうすればいのか。

それは視聴者が「面白い」と思うコンテンツを作ることです。

一気に曖昧になりましたね。笑

それをデータで測るにはどうすればいいのか。

それはその台形にヒントがあります。

YouTubeがなぜそのアルゴリズムの割合と台形のデータを同じ表にしているかは、そこに主な理由があるからです。

これは推測ではなく、YouTube公式の学習ツールYouTubeクリエイターアカデミーにコンテンツ評価についてはしっかり書かれています。

YouTubeについて学びたいと思っている方は必ずクリエイターアカデミーツールはみてください。

台形にある数値を改善すれば、このYouTubeによってオススメされたコンテンツの割合はどんどん増えていきます。

その台形の見方はこちらの記事をご覧ください。

クリック率について

クリック率の次にあるのが視聴時間です。そちらはこちらです。

視聴維持率について

維持率は長さに影響しますので、動画の長さについてはこちら

データ入力改善シート

データの捉え方を理解していただいた方はこちらのツールを使って解析改善していきます。

それぞれの数値がどの程度あれば良いのか、そちらがこのシートを用いればわかりますので、ぜひご覧ください。

番外編：チャンネル登録者が200人未満の方は合わせてこちらもご覧ください。

これらの記事は、すべて僕の体験ベースで記載しています。

どんな大きなチャンネルも初めは0からのスタートです。

数々のチャンネルを収益化まで軌道に乗せている私だからこその実智に元ずいて記載していますので、ぜひ皆さんのチャンネルの改善に役立てていただきたいと思います。

私のnoteでは主にYouTubeの効果的な運用方法やYouTube周り（動画編集など）でのマネタイズについての記事を書いています。

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