Аналитика онлайн-видео - Online video analytics

Аналитика онлайн-видео (также известен как Аналитика веб-видео) - измерение, анализ и отчетность видео, просмотренные онлайн. Он используется для понимания модели потребления (поведенческий анализ ) и оптимизации просмотра (качество обслуживания анализ).

Онлайн-видеоаналитика отличается от традиционной телевидение аналитика, потому что ее можно измерить с помощью перепись -основанные методы вместо панель метрики. Каждое событие, которое делает зритель во время просмотра онлайн-видео, можно точно зафиксировать и проанализировать.

Исследование, проведенное на YouTube, показывает, что: чем больше информации содержится в названии / описании видео, тем меньше просмотров оно генерирует; чем сильнее негативная эмоция от названия видео, тем больше просмотров оно набирает.[1]

Примеры использования и интересующие метрики

Анализ поведения (или использования)

Изучение моделей потребления помогает издателям видео лучше понять предпочтения конечных пользователей. Эти данные затем используются для стимулирования монетизация от места размещения рекламы и адаптировать будущие видео для максимального вовлечения зрителей. Он призван ответить на такие вопросы, как:

  • Какие самые популярный ролики?
  • Откуда зрители?
  • Как долго зрители смотрят то или иное видео?
  • Предпринимают ли они какие-либо действия во время или после просмотра видео (например, доля, встроить, вроде)?
  • Какая часть видео наиболее популярна?
  • Какие места размещения рекламы наиболее эффективны - в начале, в середине или в конце ролика?

Следующие показатели представляют большой интерес как для видео по запросу, так и для прямых трансляций:

  • Уникальные зрители - в день или месяц по запросу, на мероприятие или шоу в прямом эфире
  • Пьесы - количество запусков видео (в большинстве анализов полезно исключить воспроизведение с продолжительностью менее нескольких секунд)
  • Размер аудитории - количество зрителей, просматривающих контент в любой момент времени
  • Продолжительность игры - время, потраченное на просмотр видео
  • Соотношения этих показателей - например, Количество воспроизведений на зрителя, продолжительность воспроизведения на одно воспроизведение, продолжительность воспроизведения на зрителя

Наряду с другими очевидными размерами (например, Страна, Браузер, Устройство и т. д.), особенно интересным аспектом является Положение потока (или видео). Воспроизведение по позиции потока, измеряемое в процентах от длины видео, показывает, сколько раз просматривается часть видео. Это помогает с анализом, например, 40% зрителей уходят с видео после просмотра только 25%.

Анализ поведения (или использования)

Инструменты визуального анализа, интегрированные в онлайн-платформы видео, предназначены для преобразования множества изображений в графическую форму для понимания аудитории и оптимизации производительности видеоконтента.

Графическая сводка, которая помогает понять, как зрители взаимодействуют с конкретным видео, называется тепловой картой видео. в отличие тепловые карты используется в аналитика сайта, которые выделяют различные области веб-страницы в зависимости от рейтинг кликов, тепловая карта видео объединяет статистику по каждому сеансу просмотра и вычисляет средний коэффициент вовлеченности (также известный как коэффициент просмотра) на протяжении всего видео. В зависимости от платформы хитмап видео может быть представлен в виде графика или цветной шкалы времени.

Экран пользователя содержит личную информацию, относящуюся к конкретному зрителю, такую ​​как местоположение (страна), IP-адрес, Операционная система (ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ), веб-браузер версия, даты первого и последнего просмотра и средняя вовлеченность. Он также может включать информацию, полученную от программное обеспечение для электронного маркетинга который используется для рассылки видеосообщений: адрес электронной почты, имя и фамилия зрителя.

Live Feed показывает издателю обзор всех, кто смотрит видео, в режиме реального времени. Лента позволяет развернуть подробную статистику просмотра или перейти к индивидуальному экрану пользователя.

Анализ качества опыта (или услуги)

Изучение опыта онлайн-просмотра видео помогает онлайн-видео платформы выявлять недостатки в своей сетевой инфраструктуре и настраивать качество исходного контента, чтобы лучше соответствовать скорости подключения и устройствам конечных пользователей.

Эта тема посвящена пониманию влияния плохого качества на использование. Ждут ли зрители после нажатия кнопки воспроизведения более 5 секунд, прежде чем начнется воспроизведение видео? Интересные показатели по этой теме:

  • Доступность - процент успешных запусков воспроизведения видео
  • Время запуска - время между нажатием кнопки воспроизведения и началом воспроизведения
  • Ребафферы - количество раз и продолжительность прерываний из-за повторной буферизации
  • Битрейт - среднее количество бит в секунду воспроизведения видео. Чем выше битрейт, тем лучше впечатления

Сеть и скорость соединения являются одними из самых важных измерений. Особый интерес представляет измерение коэффициента прерывания (процент прекращения просмотра зрителей) из-за плохого качества (более длительное время запуска, более высокая ребуферизация или более низкий битрейт и т. Д.). Анализ качества опыта помогает компаниям определить свою сетевую инфраструктуру и кодирование требования.

использованная литература

  1. ^ Тафессе, Вондвезен (03.07.2020). "Маркетинг на YouTube: как методы оптимизации видео маркетологами влияют на просмотры видео". Интернет-исследования. 30 (6): 1689–1707. Дои:10.1108 / INTR-10-2019-0406. ISSN  1066-2243.