В YouTube Аналитике собраны графики и отчеты, которые помогают отслеживать эффективность своих роликов и канала в целом. В различных отчетах (например, "Время просмотра", "Источники трафика", "Демографические данные") содержится огромное количество данных.

Где находится раздел "YouTube Аналитика"

Чтобы открыть отчеты YouTube Аналитики, перейдите по этой ссылке или выполните следующие действия:

Просмотр данных в YouTube Аналитике

Ниже вы найдете основную информацию о том, как просматривать и понимать различные типы данных в отчетах YouTube Аналитики.

На компьютере

Фильтрация данных

В верхней части многих отчетов расположены фильтры, которые упрощают поиск необходимой информации. Данные можно фильтровать по:

• контенту;
• типу устройства;
• местоположению;
• временному диапазону;
• типу контента ("Видео" или "Плейлисты");
• статусу пользователя;
• типу воспроизведения (трансляции или видео по запросу), если возможно;
• продукту YouTube (если возможно);
• языку контента.

Линейная диаграмма Диаграмма "Несколько линий"

На диаграмме из нескольких линий вы сможете изучить динамику просмотров роликов и каналов, а также узнать, зрители из каких регионов смотрят ваш канал чаще других. Одновременно можно сравнивать до 25 показателей.

По умолчанию выбрано пять верхних позиций, представленных линиями разных цветов. Однако вы можете выбрать для просмотра любой интересующий вас контент.

Кроме того, выбранные позиции можно сравнивать с итоговым значением. Для этого нужно установить флажок в поле Итоговые данные в правом верхнем углу.

Примечание. В такой диаграмме невозможно добавить другие показатели.

Комбинированная гистограмма

На диаграмме-области (комбинированной гистограмме) показано, как выбранные данные связаны с итоговыми значениями. Это позволяет легко сравнивать эффективность и определять тренды.

По умолчанию на гистограмме отображаются пять показателей с самыми высокими значениями. Одновременно можно сравнивать до 25 показателей.

Круговая диаграмма

На круговую диаграмму можно вывести до 25 показателей. Наведите курсор на сектор, чтобы увидеть, чему он соответствует.

Примечание. На этой диаграмме нельзя посмотреть временную динамику и сравнить отдельный показатель с итоговыми данными. Для этого используйте многолинейную диаграмму или комбинированную гистограмму.

Гистограмма

На гистограмме данные представлены в виде горизонтальных полос, длина которых пропорциональна величине показателя. На этой диаграмме нельзя посмотреть временную динамику. Для этого используйте линейную диаграмму.

Примечание. На этой диаграмме также нельзя сравнить отдельный показатель с итоговыми данными.

Видеоаналитика (video analytics) - аппаратно-программное обеспечение или технология, использующие методы компьютерного зрения для автоматизированного сбора данных на основании анализа потокового видео (видеоанализа). Видеоаналитика опирается на алгоритмы обработки изображения и распознавания образов, позволяющие анализировать видео без прямого участия человека. Видеоаналитика используется в составе интеллектуальных систем видеонаблюдения (CCTV, охранного телевидения), управления бизнесом (business intelligence, BI) и видеопоиска.

Функции видеоаналитики.

В зависимости от целей, видеоаналитика может реализовать как одну, так и несколько базовых функций:

Обнаружение объектов (object detection). Как правило, обнаружение объектов в поле зрения камеры производиться при помощи видеодетекторов движения. Основное отличие видеоаналитики от ИК-датчиков движения состоит в возможности локализации (выделении) и независимого анализа сразу нескольких объектов. Если движение не является достаточным признаком для локализации объекта в кадре, то обнаружение может производиться при помощи шаблонов. Например, обнаружение лиц людей, номерных знаков автомобилей или обнаружение малоподвижных морских целей.

Слежение за объектами (object tracking). Алгоритмы слежения (сопровождения) позволяют получить частную траекторию движения объекта как в поле зрения одной камеры, так и обобщенную траекторию по данным сразу нескольких камер. Слежение необходимо, чтобы проанализировать поведение объекта по его траектории, например, определить движение человека против потока или движение с повышенной скоростью. Кроме этого, слежение необходимо для исключения повторных срабатываний систем видеоаналитики на одни и те же объекты. Профессиональные системы работают по правилу «один тревожный объект – одно срабатывание» для достижения высокой продуктивности оператора.

Классификация объектов (object classification). Некоторые системы видеоаналитики классифицируют объекты для фильтрации оперативных уведомлений или результатов поиска. Например, типовой классификатор объектов, используя признаки формы и абсолютные размеры, распределяет объекты на группы: человек, группа людей, транспортное средство. Более сложные классификаторы в системах видеоаналитики могут определить пол или возвратную группу человека.

Идентификация объектов (object identification). Идентификация объектов является наиболее сложным компонентом систем видеоаналитики. Современные системы позволяют идентифицировать людей по биометрическим признакам лица или транспортные средства – по номерным знакам. Идентификация может быть реализована при помощи дополнительных средств за рамками видеоаналитики: на основе отпечатков пальцев, банковской карты, билета, пропуска или идентификатора мобильного устройства.

Обнаружение (распознавание) ситуаций. Видеоаналитика позволяет не только выделять объекты из потокового видео, но и распознавать тревожные ситуации на основе анализа поведения данного объекта, что не дает сделать обычная система видеонаблюдения. Также ситуационная видеоаналитика может автоматически детектировать пересечение сигнальной линии, падение людей, запрещенную парковку и возникновение пожара.

Результатами работы видеоаналитики являются события (сообщения), которые могут быть переданы оператору системы видеонаблюдения или записаны в видеоархив для последующего поиска. Кроме этого, видеоаналитика формирует метаданные, то есть структуры данных, которые описывают содержание каждого кадра видеопоследовательности. Метаданные содержат такую информацию как местоположение и идентификаторы объектов (как правило, в виде тревожной рамки), траекторию и скорость движения объектов, данные о разделении или слиянии объектов, данные о возникновении и окончании тревожной ситуации. Метаданные записываются в видеоархив и воспроизводятся вместе с видео.

Основные типы видеоаналитики.

С точки зрения применения, различают следующие типы видеоаналитики:

Периметральная видеоаналитика (perimeter video analytics) применяется для охраны протяженных участков и периметров, обнаружения вторжения и пересечения сигнальной линии в «стерильной зоне». Особенность периметральной видеоаналитики относительно редкие нарушения (поэтому зона называется «стерильной»), но форма и тип объекта не могут быть четко определены, например, человек может ползти или ехать на велосипеде.

Ситуационная видеоаналитика (situation video analytics) применяется для распознавания тревожных ситуаций, связанных с поведением людей или с движением транспортных средств. Ситуационная видеоаналитика может работать на основе правил, заданных пользователем (например, запрещенная парковка в заданной зоне), или на основе накопленной статистики (например, обнаружение в парке в два раза больше людей, чем обычно в это время суток и в этот день недели).

Биометрическая видеоаналитика (biometrical video analytics) применяется для идентификации и сопровождения лиц по биометрическим признакам лица. Классическая биометрия использует «черный» и «белый» списки для сравнения изображений людей. Биометрическая видеоаналитика может работать по более сложным сценариям, например, осуществлять профайлинг людей или сопоставляет наблюдений множества камер в территориально-распределенной сети наблюдения.

Номерная видеоаналитика (number plate reading) применяется для распознавания регистрационных знаков автомобилей, а так же для анализа их движения по данным множества камер.

Многокамерная видеоаналитика (multiple camera tracking video analytics) применяется для сопровождения объектов при помощи множества камер. Результатом работы многокамерной видеоаналитики является траектория движения объекта на плане всей территории наблюдения.

Архитектуры системы видеоаналитики.

C точки зрения аппаратно-программной архитектуры, различают следующие типы систем видеоаналитики:

Серверная видеоаналитика (server video analytics) предполагает централизованную обработку видеоданных на сервере. Как правило, сервер анализирует видеопотоки от множества камер или кодеров на центральном процессоре (CPU) или на графическом процессоре (GPU). Основным преимуществом серверной видеоаналитики является возможность комбинирования алгоритмов видеоаналитики на одной аппаратной платформе. Главный недостаток серверной видеоаналитики – необходимость непрерывной передачи видео от источника видеоданных на сервер, что создает нагрузку на каналы связи.

Встроенная видеоаналитика (edge video analytics) реализуется непосредственно в источнике видеоданных, то есть в камерах в кодерах. Встроенная видеоаналитика работает на выделенном процессоре (архитектуры DSP, ASIC, FPGA, ARM или x86) устройства и передает результаты (метаданные) вместе с видеопотоком. Главное преимущество встроенной видеоаналитики состоит в уменьшение нагрузки на каналы связи и на сервер обработки видеоданных. При отсутствии объектов или событий видео не передается и не загружает каналы связи, а сервер обработки не декодирует сжатое видео для видеоанализа и индексирования. В сравнении с серверной видеоаналитикой, встроенная видеоаналитика позволяет увеличить в 10-100 раз эффективность использования каналов связи и серверов.

Распределенная видеоаналитика (distributed video analytics) является гибридным решением между серверной и встроенной видеоаналитикой, в котором обработка распределена между источником видеоданных и центральным оборудованием. Например, в системы многокамерного слежения, обнаружение объектов производиться в источнике видеоданных, а сопоставление результатов между несколькими источниками – на сервере.

Способы определения тревожных ситуаций.

Различают следующие способы настройки видеоаналитики для автоматического распознавания тревожных ситуаций:

Видеоаналитика на основе правил (rule-based video analytics) является наиболее распространенным типом видеоаналитики, в котором пользователь заранее определяет правила, определяющих тревожные события. Например, пользователь может задать запретную зону, где не разрешено находиться людям или запретную зону для парковки автомобилей.

Видеоаналитика на основе статистического обучения (statistical learning video analytics) накапливает статистические данные о поведении объектов и формирует сигнал тревоги в случае нестандартного поведения.

Общие преимущества видеоаналитики.

Главное преимущества видеоаналитики перед обычными системами видеонаблюдения состоит в автоматическом выделении метаданных из потока видеоданных без участия оператора. Полученные метаданные могут быть использованы для быстрого поиска в видеоархиве, рассылки тревожных оповещений и сбора статистики.

В сравнении с «ручным видеонаблюдением», видеоаналитика позволяет уменьшить стоимость видеомониторинга и человеческого фактора в части обнаружения и времени реагирования. Так как значительная часть видеоданных (более 99%) в системах видеонаблюдения не представляет интереса для пользователей, видеоаналитика позволяет кардинальным образом уменьшить нагрузку на каналы связи и систему архивирования за счет фильтрации ненужных видеоданных.

Существующие проблемы.

Главной проблемой многих внедрений видеоаналитики является высокая частота ложных срабатываний, которая быстро уменьшает экономический эффект технологии. Проблема постепенно решается путем совершенствования алгоритмов видеоанализа, автоматического тестирования на специальных испытательных стендах и ранжирования событий по важности.

Другая проблема состоит в существенной стоимости системной интеграции и внедрения видеоаналитики. Роль этого фактора снижается благодаря появлению открытых стандартов, таких как ONVIF, упрощения процедур калибровки и настройки видеоаналитики.

Международные стандарты.

Интеллектуальное видеонаблюдение в целом и видеоаналитика в особенности находятся на раннем этапе стандартизации. Следующие международные организации разрабатывают интерфейсы передачи данных и управления для систем видеоналитики:

ONVIF (Open Network Video Interface Forum) объединяет около 500 производителей и имеет сильные позиции в России, Европе и Японии. Описывает интерфейсы взаимодействия между IP-камерами, серверами видеоаналитики, видеорегистраторами, системами контроля доступа (СКД) и другими компонентами. Отличительная черта ONVIF – использование протокола SOAP для взаимодействия между компонентами систем безопасности.

PSIA (Physical Security Interoperability Alliance) объединяет около 65 производителей и имеет сильные позиции в Северной Америке. Отличительная черта PSIA – использование протокола POST. В сравнении c ONVIF, интерфейс PSIA более прост в реализации, но менее гибок и масштабируем.

CAP (Common Alerting Protocol) является протоколом передачи сообщений о тревожных ситуациях. В отличие от ONVIF и PSIA, интерфейс CAP не специализирован для видеонаблюдения и видеоаналитики.

Области применения видеоаналитики.

Экономический эффект от внедрения видеоаналитики в большей степени заметен в крупных территориально-распределенных сетях видеонаблюдения. По мере удешевления технологии видеоаналитика становится привлекательной для домохозяйств и малого бизнеса.

Всем привет!

Меня зовут Женя Заремба. Пару месяцев назад я написал статью о продвижении видео на YouTube . Тогда я получил множество вопросов и в результате решил написать расширенный гайд по аналитике видео.

В этом материале мы поговорим о YouTube Analytics, преимуществах интеграции с Google Analytics, а также о дополнительных данных, которые можно получить, правильно настроив Google Tag Manager.

YouTube - третий по посещаемости сайт в мире. Однако в последнее время все больше и больше людей используют его в качестве поисковика. Сейчас он является второй по величине мировой поисковой системой. В некоторых тематических нишах органический трафик растет до 70% в год. И это неудивительно, ведь видео-контент информативнее текстового.

Поэтому и конкуренция растет довольно быстро. Сейчас раскрутить канал без создания маркетингового плана и плотной работы с аналитикой намного сложнее, чем пару лет назад.

В этой статье мы поговорим именно об использовании аналитики:
Что можно анализировать в YouTube Analytics, а что нельзя?
Зачем нужна интеграция с Google Analytics?
Какие дополнительные данные мы можем отслеживать, правильно настроив Google Tag Manager?
Как могут дополнительные надстройки аналитики увеличить поведенческие факторы и помочь SEO?

YouTube Analytics

YouTube Analytics - самый важный инструмент для анализа видео. Его цель - отслеживать эффективность отдельных видео и канала в целом. Он содержит огромный пласт данных (источники трафика, устройства просмотра, демография и т.д.), анализ которых не составит труда. Ниже я поделюсь с вами некоторыми особенностями, на которые необходимо обратить внимание при анализе статистики, а также хитростями, позволяющими улучшить показатели любого ролика.

Удержание аудитории (Audience retention)

В видео не должно быть резких падений абсолютного удержания более чем на 30% в течение 15-25 секунд (особенно в первые 15 секунд). Если вы видите графики вроде того, что приведен ниже, в вашей статистике - однозначно меняйте начало. Возможно, видео-лого слишком длинное, или что-то раздражает пользователей. А может просто миниатюра нерелевантна и вводит в заблуждение. Если график удержания аудитории содержит такие резкие провалы - надо разбираться.

Внимательно анализируйте резкий рост или падение удержания на определенных моментах видео (нагляднее видно на графике ниже). Резкий рост обычно означает, что материал интересный и нравится аудитории. Но помните, что это не всегда так. Возможно, в этом месте наоборот не хватает информации или есть ошибка, которую цитируют.

Часто в роликах попадаются моменты, на которых люди отваливаются, но не использовать их невозможно. В таких случаях ставьте перед ними аннотацию с информацией о том, что скоро будет что-то интересное или полезное. Часть людей не уйдет, удержание чуть улучшится.

Подписчики (Subscribers)

Довольна важная метрика, которая прямо и косвенно влияет на очень многое. Есть прямое влияние – количество подписчиков один из факторов ранжирования (по моим замечаниям уже довольно незначительный). Есть косвенное влияние – когда люди видят канал с большим количеством подписчиков, они, как правило, более лояльны к нему. Такая аудитория чуть повышает удержание, чаще лайкает, имеет выше шанс превратиться в подписчиков.

Отбирайте лучшие видео, которые приносят больше всего подписчиков, добавляйте аннотации и карточки с предложением подписаться – выхлоп будет еще выше.

Важно: не забывайте в аннотациях и карточках добавлять к каналу окончание?sub_confirmation=1 (например, для танков: https://www.youtube.com/user/WorldOfTanks?sub_confirmation=1). Эта ссылка будет переадресовывать на окошко подписки – конверсия увеличится.

Лайки, комментарии, дизлайки, расшаривания

Сейчас эти показатели важны не так, как пару лет назад, но все же игнорировать их нельзя. К тому же они оказывают косвенное влияние – вы сами вряд ли станете смотреть длинный ролик на предположительно интересную тему, но с кучей дизлайков.

Источники трафика (Traffic Sources)

Когда на канале появляется первый трафик, очень важно понять, откуда он, и какие внешние и внутренние каналы работают. Я считаю эту метрику важной для увеличения трафика, поскольку именно она показывает, какие ваши видео охотно встраивают другие сайты, какие хорошо продвигаются по ключевым словам, какие чаще попадают на главную страницу, какие виральны и т.д.

Больше об основных показателях вы можете узнать из моих статей .

YouTube + Google Tag Manager

С развитием Google Tag Manager мы можем легко отслеживать взаимодействие пользователей с видео-контентом на сайте. Статистика просмотров видео на ресурсе будет выглядеть вот так:

Зачем и кому это может быть полезно?
Многие блогеры и владельцы сайтов для поднятия поведенческих факторов встраивают видеоролики в записи. Люди смотрят видео и тем самым больше времени проводят на сайте. Правильно настроенный GTM помогает понять, какой тип видео люди досматривают до конца. Это позволяет увеличивать время нахождения на сайте.
Для сервисов, онлайн-магазинов или лэндингов GTM позволяет эффективнее собирать списки ремаркетинга. Люди, посмотревшие видео, с большей вероятностью купят товар (или совершат другое необходимое действие).
Владельцы сайтов, которые самостоятельно делают видео, при помощи GTM могут лучше понять свою аудиторию.

Как настроить Google Tag Manager?

На самом деле настройка не должна занять более 10 минут. Полезная инструкция для продвинутых пользователей есть в англоязычном блоге Optimizesmart.com
В этом руководстве ниже я расписал все более подробно, чтобы даже те, кто не работал с GTM, поняли, как что установить и настроить.

Важно 1: Мы будем отслеживать все видео, которые вставлены на сайт посредством iframe (стандартный способ встраивания видео на сайт).

Важно 2: Все скрины сделаны с последней версии GTM 2.0 (актуально на момент написания статьи).

1) Регистрируемся/логинимся в GTM: tagmanager.google.com , размещаем код на сайте, добавляем новый тег для связи с аккаунтом Google Analytics (если это все еще не сделано).

2) Создаем переменную YouTube is present. Переменная – собственный код JavaScript. Вставляем код, который дан ниже. Он проверяет, есть ли видео на странице.
1 // Return "true" if there is at least one Youtube video on the page
2 function () {
3 for (var e = document.getElementsByTagName("iframe"), x = e.length; x--;)
4 if (/youtube.com\/embed/.test(e[x].src)) return true;
5 return false;
6 }

3) Создаем триггер “YouTube present”. Выбор события – просмотр страницы, тип триггера “Модель DOM готова”. Условие активации – созданная ранее переменная “Youtube is present” равно “true”.

Триггер также будет включаться, если видео присутствует на странице.

4) Теперь надо создать тег и вставить непосредственно сам скрипт, который будет отслеживать процент просмотра видео и отдавать информацию в Google Analytics, а также удобно отображать заголовки.
Сам скрипт находится по этой ссылке .
Создаем тег «Youtube Listener», выбираем пользовательский тег «HTML» и вставляем код скрипта.

Условие активации – созданный ранее триггер “YouTube present”.

5) Для того чтобы передать всю информацию, надо создать еще 3 переменных: Event Action, Event Category, Event Label. Тип – переменная уровня данных.
В поле “Имя переменной уровня данных” прописываем соответственно “eventAction”, “eventCategory”, “eventLabel”. Версия уровня данных – Версия 2.

Также нужно создать пользовательский триггер для отсылки всех данных в Google Analytics. Выбор события – пользовательское событие. В условии активации в имени события пишем ручками “YouTube”.

6) Для того чтобы собрать все данные и отослать их в Google Analytics создаем еще один тег “UA YouTube Event”. Выбор продукта – Google Analytics, выбор типа тега – Universal Analytics.

Теперь о настройках тега. В идентификатор ставим наш идентификатор Universal Analytics, тип отслеживания – Событие. Для категории выбираем – Event Category, для действия – Event Action, для ярлыка – Event Label. Условие активации – Youtube Event (триггер созданный на пятом шаге).

В целом должна получиться такая картина:

Этот тег будет посылать все взаимодействия с YouTube-видео в Google Analytics.

7) Для того чтобы проверить работу, в правом верхнем углу нажмите на стрелку около “Опубликовать” и далее выберите “Предварительный просмотр и отладка”.

Теперь перейдите на страницу сайта, где вставлено YouTube-видео, нажмите на проигрывание и потом остановите. У вас должны активироваться все 3 тега.

Если все активировалось, то возвращайтесь в Google TM и нажмите “Опубликовать”.
После этого можете сами проиграть видео и остановить. Все данные должны появиться в разделе «События» в GA во вкладке “В режиме реального времени”.

Если вдруг где-то возникнут проблемы, или что-то не заработает – пишите в комментариях, с радостью помогу.

YouTube Analytics + Google Analytics

YouTube analytics дает множество информации для анализа видео. Но если вы хотите проанализировать именно канал, то интеграция с GA поможет получить дополнительную информацию.

Чтобы связать две аналитики следуйте инструкции:
1) Создайте в Google Analytics новый ресурс для YouTube-канала и скопируйте идентификатор отслеживания.

В GA будет статистика по этому урлу и по всем категориям и фидам, содержащим этот урл (например, www.youtube.com/user/WorldOfTanks/videos , www.youtube.com/user/WorldOfTanks/playlists и т.д.). Также будет информация по главной странице канала, если не использовать простой и запоминающийся URL в настройках (для нас это www.youtube.com/channel/UCVnah-S-sByndtg9cHBxlOA), и по всем производным с ним.

Но тут не будет никакой информации по урлам видео. Если с главной, в плейлисте или еще где-то вы нажмете на просмотр видео, GA этого не зафиксирует.

Теперь, когда мы разобрались с принципом связи GA и YouTube, посмотрим, какую дополнительную информацию мы можем получать:

Оценка рекламных кампаний. Интеграция обязательна, если вы закупаете рекламу на главную страницу YouTube-канала. YouTube Analytics не позволяет оценить ее эффективность. Но в GA вы можете посмотреть, сколько времени люди провели на сайте с этого рекламного источника, их показатель отказов и т.д.
Отслеживание и анализ переходов. Многие знают, что если к URL канала добавить?sub_confirmation=1, то вас будет кидать прямиком на страницу подписки. Например, для нас это: www.youtube.com/user/WorldOfTanks?sub_confirmation=1
GA показывает количество кликов по этому URL. Соотнеся эти данные и количество подписчиков в YouTube analytics, можно понять поведение ваших пользователей. Если соотношение подписчиков и нажатий довольно низкое, значит что-то заставляет их не подписываться. Возможно, надо попросить в аннотации залогиниться в почту. Возможно, надо написать, что это бесплатно. Для каждого канала все индивидуально.
Статистика для конкретных страниц. GA показывает количество переходов на каждую страницу. Например, можно замерять конверсию отправки писем на вашу почту со страницы “О канале”. Если вы продаете рекламу, и на страницу “Каналы” приходится много посещений, то можете оценить стоимость конверсии.

Зачастую, грамотная работа с аналитикой может оказаться намного выгоднее, чем трата бюджета на привлечение трафика. Если возникнут какие-то вопросы или комментарии, спрашивайте, - с радостью на все отвечу!

P.S. Недавно мы с коллегами запустили проект World of Video . В этом блоге мы делимся профессиональными секретами и рассматриваем интересные кейсы других компаний. Если вы хотите знать все о видеомаркетинге и продвижении на YouTube – присоединяйтесь!

• Как строить стратегию продвижения, если не поставлены конкретные измеримые цели?
• Как объективно оценить качество контента, когда не проводится анализ конкурентов?
• Как анализировать эффективность рекламы без динамики по ключевым показателям?

Вводная: показатели качества видеоконтента и эффективности продвижения на YouTube

Имейте в виду: нельзя ориентироваться только на один известный и популярный показатель. Такие сложные процессы, как продвижение бизнеса, монетизация канала, ранжирование видео зависят от множества факторов. Важно смотреть в динамике и, если возможно, в сравнении с конкурентами на весь комплекс метрик.

Количество просмотров и время просмотра

Раньше просмотры определенного видео / общие просмотры канала были показателем успеха: все пытались заполучить их любым способом, в том числе накруткой. Сейчас заниматься подобным не только вредно, но и бессмысленно. Правит балом время просмотра и вовлечение, а не количество просмотренных видео.

То есть не важно, сколько раз смотрели ролик – важно то, как долго это делали. К примеру, 1 просмотр продолжительностью 10 минут будет ценнее для платформы, чем 10 просмотров по 30 секунд.

Время просмотра – один из главных факторов ранжирования, об этом написано в справке «Ютуба»

Правда, зачастую между этими показателями хорошая корреляция, это заметно в отчетах YouTube Analytics (подробнее об инструменте – в следующем разделе).

Подписчики, уникальные зрители, охват

Нормальное развитие канала сопровождается равномерным ростом подписчиков. Резкие скачки вверх могут говорить об удачных рекламных/пиар-ходах или накрутке, а волна отписок – о проблемах с репутацией, выходе некачественного контента.

В то же время количество подписчиков почти всегда отличается от количества зрителей. Часть фолловеров не заметит ваши новые видео, но они же привлекут совершенно новую аудиторию: из рекомендаций, поиска и внешних ресурсов.

Помимо уникальных зрителей и подписчиков, также полезно смотреть на охват (общее число показов) и CTR значков (конверсию из показа в просмотр).

Чем больше цифры, тем лучше:

• Рост подписчиков говорит о том, что вы выпускаете качественный контент.
• Число зрителей показывает, сколько людей смотрят ваши видео.
• Охват показывает, сколько раз ваши ролики показывали в поиске, в рекомендациях, в лентах.

География и возраст аудитории

Важно не только как смотрят, но и кто смотрит. Рекламодатели готовы платить больше за просмотры из Москвы, чем за просмотры с регионов. По тому же принципу – пользователи Европы или США стоят дороже, чем аудитория СНГ.

Вовлеченность (лайки/дизлайки, комментарии, шеры)

Вовлеченность (ER) показывает, как зрители реагируют на видео. По данным исследования Backlinko, социальные реакции – лайки, шеры, комментарии – положительно влияют на рейтинг роликов.

Высокая естественная вовлеченность – мощный сигнал для представителей бизнеса и блогеров, желающих купить прямую рекламу на канале.

Между прочим, дизлайки – это не плохо, такая же вовлеченность. Это хороший знак для YouTube, что видео не безразлично аудитории, вызывает эмоции. Можно зайти в «Тренды» и обнаружить, что «фуры» дизлайков совершенно не мешают роликам.

Пример видео с большим числом дизлайков, которое, несмотря на это, попало в тренды «Ютуба»

Число видео и регулярность их выхода

Количество видео, частота и регулярность их публикации – косвенный, но весомый показатель.

Во-первых, без достаточного числа роликов вряд ли можно выполнить условия монетизации канала / участия в рекламной бирже или рекламной сети. Во-вторых, подписчики не будут довольствоваться тем, что есть – они всегда хотят что-то новое. В-третьих, заброшенная или время от времени оживающая площадка не привлечет серьезных рекламодателей.

Здесь еще важно понимать, какие именно ролики публиковать. Если изначально выбрали одну тему, работайте по ней дальше. А если будете постить сначала обзоры, потом «разговорные» ролики, потом клипы, потеряете ER. Ваша аудитория будет смотреть только то, что ей интересно, то есть небольшую часть роликов. Или вообще уйдет на каналы, которые освещают одну тему.

Внутренние инструменты – для основательного анализа своего ютуб-канала

Сторонние инструменты и сервисы могут быть удобнее, но нельзя пренебрегать внутренними инструментами. Только они (абсолютно бесплатно) дадут подробнейшую статистику по аудитории, источникам трафика, времени просмотра и др.

YouTube Analytics

Задачи, которые решает Clever:

• Аналитика тегов и их рейтингов.
• Оценка позиций видео в поиске «Ютуба».
• Сбор семантики (по «Яндексу», YouTube, Google Trends).
• Оценка вовлеченности (лайки, комментарии, расшары в соцсетях).

Еще плагин помогает составлять описания к видео (вставлять таймкоды, генерировать теги), добавлять подсказки и аннотации по шаблонам и т. д.

TubeBuddy

TubeBuddy – плагин для оптимизации своих каналов и анализа чужих, имеет схожую с VidIQ функциональность. Работает с Chrome и Firefox .

Возможности инструмента:

• Выдача статистики по лайкам/дизлайкам, комментариям, просмотрам видеоролика и его упоминаниям в некоторых соцсетях.
• Определение просмотров, подписчиков и количества видео на канале.
• Экспресс-аудит видеблога с точки зрения SEO.

Также у TubeBuddy есть вспомогательные инструменты для сравнения своего канала/видео с чужим, подбора и анализа ключевых слов и тегов, расширенного встраивания. Если этого мало, нужно больше – тогда можно купить платный тариф от 9 долларов в месяц, он откроет доступ к дополнительным функциям – обновлению видео по расписанию, публикациям в Facebook, массовому обновлению плейлистов, A/B-тестам и другим.

Мощные сервисы для подробной аналитики нескольких соцмедиа

Если представитель бизнеса, маркетолог или блогер работает сразу с несколькими платформами – возможно, удобнее и проще будет делать это через специализированные SMM-сервисы. Они позволяют в одном окне собирать статистику и анализировать конкурентов со всех площадок: YouTube, соцсетей/мессенджеров. Там же часто подключены функции автопостинга.

EPICSTARS

Возможности:

• Статистика по подписчикам, вовлеченности, среднему количеству просмотров, числу видео.
• Выдача достоверных данных по демографии и географии аудитории (информация подгружается напрямую из системы веб-аналитики, например Youtube Analytics при подключении блогером своего канала или другой площадки).
• Показ стоимости рекламы, отзывов рекламодателей, примеров контента.
• Безопасная сделка.

LiveDune

LiveDune – российский сервис аналитики YouTube, соцсетей и поиска лидеров мнений. Кроме YouTube, работает с VK, Instagram, Twitter, OK, Facebook. Без регистрации можно увидеть топ-100 каналов на YouTube с числом фолловеров и общим количеством просмотров. После регистрации доступна более детальная статистика.

Функциональность:

• Статистика YouTube по аудитории (географии, полу, возрасту), динамике вовлеченности (лайкам/дизлайкам, комментариям), просмотрам.
• Сбор и выгрузка комментариев к аккаунтам/сообществам.
• Отслеживание рекламных кампаний конкурентов, проверка блогеров на накрутки и др.

Подписка на сервис стоит от 300 до 9500 рублей в месяц.

Fanpage Karma

Fanpage Karma – зарубежный сервис, который из простого анализатора страницы Facebook вырос в многофункциональную SMM-платформу. Сейчас работает также с Google+, Pinterest, Twitter, Instagram, YouTube.

Что может Fanpage Karma:

• Определять лучшие типы и форматы контента, оптимальное время для публикации.
• Оценивать бизнес-аккаунты по KPI (подписчикам, частоте ответов, вовлеченности и др.).
• Сравнивать неограниченное количество страниц, выявлять тренды.

Тариф с поддержкой ютуб-аналитики стоит от 150 долларов в месяц.

JagaJam

JagaJam – российский сервис для аналитики соцсетей, как и LiveDune ориентирован на бренды. Собирает данные с «ВКонтакте», «Фейсбука», «Инстаграма», «Одноклассников», «Твиттера», «Ютуба», «Пинтереста».

Возможности:

• Отчетность по динамике подписчиков, вовлеченности, популярности контента, охвату.
• Оценка эффективности и качества коммуникации с аудиторией соцсетей.
• Показатели в ретроспективе – для составления SMM-стратегии и конкурентного анализа.
• Поиск оптимального времени для публикации, экспорт отчетов и др.

Минимальный тариф – 4900 рублей в месяц.

Popsters

Popsters - российский сервис для анализа 13 соцсетей и площадок. Работает с YouTube, TikTok, Facebook, Instagram, Telegram, «Одноклассниками» и другими площадками.

Для просмотра статистики в сервисе нужно зарегистрироваться. А потом указать URL нужного канала. Система покажет:

• Информацию о канале - общее число лайков, дизлайков, просмотров, комментариев, подписчиков, процент вовлеченности.
• Детальные данные по каждому видео - число просмотров, лайков, дизлайков, комментариев, процент ER.
• Общие данные по каналу в виде графиков - активность по дням недели, времени суток, рост подписчиков и так далее.
• Рейтинг видео на канале по лайкам, дизлайкам, комментариям, просмотрам, ER, ERview и в хронологическом порядке.

Рейтинги можно отфильтровать по наличию текста в описании, по ссылкам, фото и другим характеристикам. А любой график из общих данных по каналу приблизить, просто нажав на него. Отчет можно скачать в форматах XLSX, PPTX и PDF.

Сервис стоит от 399 рублей в месяц в зависимости от тарифа. Есть бесплатный пробный период длиной 7 дней - можно загрузить до 10 каналов в одной соцсети и скачать результат в формате XLSX.

Так выглядит результат анализа канала в Popsters

Рейтинги и каталоги ютуб-каналов – для поиска и оценки топов и середняков

Чтобы новичку на YouTube постоянно развиваться, полезно ориентироваться на более успешных – середнячков и топов. Бесплатно следить за лучшими в своей тематике, а также понимать, сколько на их месте примерно можно заработать – помогут рейтинговые сервисы или каталоги ютуб-каналов. Крупный бизнес, нацеленный больше на имиджевую рекламу, может также использовать каталоги для предварительного подбора рекламных площадок. И для оценки того, сколько примерно придется заплатить за рекламную интеграцию.

Socialblade

Socialblade – зарубежный сервис, в базе которого 24, 5 миллиона ютуб-каналов. Также он собирает данные по Facebook, Twitter, Twitch, Instagram.

Чтобы посмотреть статистику YouTube, даже не нужно регистрироваться – достаточно вписать название канала или URL в поле на главной.

Статистика от Socialblade включает:

• Динамику по подписчикам, просмотрам, приблизительному заработку канала (имеется в виду доход от Google AdSense).
• Оценку канала по собственным показателям платформы (subscriber rank, video view rank, social blade rank, total grade).
• Количество опубликованных видео, страну и тематику канала.

Можно изучить статистику в ретроспективе за 2 года.

Whatstat

Whatstat – российский рейтинговый сервис, похож на Socialblade. В базе около 7500 ютуб-каналов. Еще Whatstat собирает данные с Twitch.

По ютуб-каналам можно найти следующую статистику:

• Подписчики, просмотры, количество видео.
• Дата регистрации, расчетный доход.
• Категория.

Ретроспектива данных – 3 месяца. В отличие от Socialblade, представлены рейтинги 100/250/500 топовых каналов по России, а также разбивка площадок по тематикам (образование, музыка и др.).

А вот для подбора в т. ч. средних и маленьких каналов, получения более детальной статистики по площадкам, безопасного сотрудничества – больше подходят биржи. Одна из них – . В базе платформы 11800 ютуб-каналов с суммарным охватом 500 миллионов показов. Чтобы проанализировать конкурентов или найти блогера для рекламной интеграции, нужно просто зарегистрироваться. Никаких подписок и длительных модераций. Можно быстро найти подходящие каналы с помощью фильтров, посмотреть статистику, примеры контента и рекламных интеграций.

Каталог ютуб-каналов на EPICSTARS – со статистикой и фильтрами

Коротко о главном

• Время просмотра важнее числа просмотров; кроме подписчиков, нужно смотреть на охват; важно учитывать вовлеченность и характеристики аудитории; не помешает взглянуть на количество контента и регулярность его публикации.
• Нельзя пренебрегать при анализе собственных ютуб-каналов внутренним инструментом – творческой студией (YouTube Analytics). Дополнительно можно подключить Google Analytics: для сбора семантики из поиска по каналу, изучения посещаемости отдельных страниц, подсчета конверсии по форме подписки.
• Для экспресс-аудита своих видеоблогов и удобного конкурентного анализа хорошо подходят расширения: VidIQ, Clever, TubeBuddy. Большинство их возможностей бесплатны.
• Если, помимо ютуб-каналов, идет продвижение по соцсетям и мессенджерам – стоит рассмотреть многофункциональные SMM-сервисы: например, LiveDune, Fanpage Karma или JagaJam. Правда, они платные и недешевые, в отличие от – платформы работы с блогерами. На ней легко найти конкурентов для анализа и партнеров под рекламу, так как в базе около 40 000 площадок.
• Чтобы подобрать площадки для рекламы, проанализировать конкурентов из «середнячков» и «топов» – хорошо подойдут рейтинговые сервисы: зарубежный Socialblade, российский Whatstat. Их рейтинги и каталоги ютуб-каналов доступны бесплатно и без регистрации.
• Если бизнес ищет на YouTube преимущественно «новичков» и «середняков», нацелен на лиды и готов работать только по безопасной сделке – оптимальным вариантом будут биржи. Как правило, они дают больше статистики, чем рейтинговые и SMM-сервисы. Поиск блогеров для рекламы или конкурентного анализа на доступен сразу после регистрации: никакого платного входа или длительного рассмотрения заявки.

Это все о том, как и где посмотреть статистику канала, просмотров видео, подписок и отписок на YouTube и зачем это нужно делать. Успехов!

Видеоаналитика - система программной логики, основанной прежде всего на видео анализе, позволяющая выделить наиболее важные моменты в поведении людей или других подконтрольных объектов.

Основные принципы, заложенные в основу аналитических алгоритмов:

1. Человек не может охватить всю информацию.

2. Человек никогда не сможет предусмотреть все проблемные ситуации.

3. Человек все равно ошибется.

Нужно четко различать, что спецлабовская видеоаналитика не зиждится на детекторе объектов , как это сделано у подавляющего числа фирм, а лишь использует Object Detector как составной, причем, не самый значимый элемент, коих в системе очень много.

Самая высокая степень практичности строится на ВИДЕОСЕМАНТИКЕ.

Видеоаналитика "Внимание!" построена по самообучающейся архитектуре, которая на основе предыдущей статистики поведения определяет, что является новым, необычным, особенным, непривычным в действиях контролируемых объектов.

Как правило, все криминальные явления совершаются нестандартным путем, т.к. требуют специальных движений, необычных траекторий передвижения, специфических последовательностей. Они чаще всего сопровождаются психо-эмоциональным возбуждением, что заставляет совершать нестандартные поступки. Все это, а также любые новые изменения в кадре, находит видеоаналитика "Внимание!".

"Внимание!" требуется не только для поиска криминала, но и позволяет находить другие важные моменты в жизнедеятельности предприятия, дома или уличной территории. Кроме всего прочего, видеоаналитика дает возможность очень быстро просмотреть большие объемы записи, выделяя в них только достойные внимания моменты. Сотни часов легко укладываются в несколько минут аналитических кадров.

Видеоаналитика в контроле автомобильного движения

Видеоаналитика занимает достойное место и в контроле автомобильного движения, выявлении аварий, нарушении ПДД, охране и поиске автотранспорта.

Видеоаналитика «Внимание!» - это просто удобство, а не панацея от всех бед. Вместо постоянного и ежесекундного наблюдения за массой мониторов она предлагает лишь изредка обращать внимание на указанные моменты, которые, к тому же, идут последовательно на одном мониторе, причем, только на его 1/10 части. И, кроме того, не исчезают с экрана длительное время, давая возможность отвлечься, сходить в туалет или досмотреть красивый гол футбольного матча.

Это эффективное средство для борьбы с проблемами человеческого фактора . Последнее предложение нужно понимать буквально, мы нивелируем именно человеческий фактор, а не создаем чудеса искусственного интеллекта. От личие видеосемантики от классической видеоаналитики: или .

Что такое видеонаблюдение на самом деле?

Часто идет подмена понятий: видеонаблюдение, сигнализация, охрана... Различные умники пытаются заменить их видеоаналитикой. Еще даже не ввели в официальный словарь это слово, его еще нет в других языках мира, технология еще никем официально не признана, но у нас уже им хотят заменить все технические средства безопасности. И проблема не в качестве технологии, а в смысле вообще. Зачем убирать, отменять, подменять видеонаблюдение? Его надо совершенствовать, а не конвертировать в датчики дыма, датчики движения, датчики активности и прочие не свойственные видеонаблюдению вещи. К тому же сами такие датчики, которые уже давно существуют, стоят на порядок меньше видеокамер с видеоканалами, да и работать могут в полной темноте.

Что такое на самом деле видеонаблюдение? Это глаза человека на расстоянии. И не надо пускать в них пыль. Главное в процессе видеонаблюдения – человек. Если мы его выкидываем, то нет видеонаблюдения. Видеонаблюдение – это все равно что человек находится в месте, где стоит камера, и видит всё происходящее. Пусть сквозь дрёму, но видит. Учитывая его избирательность, он не реагирует на помехи типа качающихся веток, птичек и прочее, а также способен с одного взгляда оценить адекватность проходящих людей на предмет (пусть и не всегда).

Вот и давайте эти функции оставим для видеонаблюдения, не будем их ничем заменять, только сделаем так, чтобы человек комфортно мог ощущать свое одновременное нахождение сразу в сотнях мест большого числа видеокамер. К тому же мог смотреть телевизор или даже спать, если очень хочется, и вообще как можно меньше испытывать дискомфорт. Мы всё равно не сможем сломать физиологию человека, наша задача – под нее подстроиться, обеспечить безопасность объекта в условиях того внимания, которое господин Человек готов уделить. Соответственно и нет смысла гнать бесконечный поток видеоканалов, сообщений, предупреждений – никто их не будет воспринимать, просто потому, что это утомительно. Задача видеоаналитики – найти комфортную связь системы видеонаблюдения с человеком.

Видеоаналитика – это своеобразный кондиционер для мозгов оператора, не нужно путать его с самими мозгами.

Мы боремся не с преступниками, для борьбы с ними всё уже придумали. Чтобы всё видеть вокруг, есть видеонаблюдение. Чтобы защищать здания, есть охранная сигнализация. Чтобы противодействовать нападению, есть охранники и полиция. Мы боремся с невнимательностью оператора, с безалаберностью хозяина, с сонливостью охранника,… - мы боремся с человеческим фактором!

Эмуляторы