كيفية قياس تفاعل الفيديو (+ الحصول على بيانات قابلة للتنفيذ)

تلقى الفيديو الخاص بك الكثير من الإعجابات والمشاهدات ، وهو أمر رائع ، لكن هل هذا يقيس نجاحه حقًا؟ هل احتفظت بالمشاهدين طوال مقطع الفيديو بأكمله أم أنهم شعروا بالملل وتوقفوا عن المشاهدة؟

من أفضل الطرق للتعرف سريعًا على كيفية تفاعل المشاهدين مع الفيديو الخاص بك هو قياس تفاعل الفيديو باستخدام الرسوم البيانية للمشاركة.

هذه الرسوم البيانية شائعة في التسويق الرقمي ، لكنها يمكن أن تكون أيضًا أساسية لأي شخص ينشئ مقاطع فيديو. لست بحاجة إلى استراتيجية تسويق فيديو لتتساءل عن أداء مقاطع الفيديو الخاصة بك على الإنترنت.

في النهاية ، سواء كنت تنشئ مقاطع فيديو تعليمية أو إعلانات فيديو ، فأنت تريد التأكد من أن جمهورك المستهدف يشاهد محتوى الفيديو الخاص بك.

تتوفر الرسوم البيانية للمشاركة في معظم منصات استضافة الفيديو بما في ذلك YouTube و Wistia و Vimeo. يعرضون طول الفيديو وعدد أو نسبة المشاهدين الذين يظلون متفاعلين في كل نقطة خلال الفيديو.

هذه الرسوم البيانية هي مجرد نوع واحد من العديد من أنواع مقاييس الفيديو التي يمكنك استخدامها لتقييم مدى جودة أداء مقاطع الفيديو الخاصة بك.

شيء واحد يجب ملاحظته هو أن الأنظمة الأساسية المختلفة تشير إلى الرسوم البيانية للمشاركة بأسماء مختلفة. إذا كنت تستخدم YouTube ، فابحث عن "الاحتفاظ بالجمهور". أو إذا كنت تستخدم Wistia ، فابحث ببساطة عن "المشاركة".

تشريح الفيديو

للبدء ، دعنا نحلل تشريح الفيديو عندما يتعلق الأمر بتحليل التفاعل.

تتكون مقاطع الفيديو من ثلاثة أقسام أساسية

• أنف
• الجسم
• ذيل

باستخدام النسب المئوية ، يعرّف Wistia الأنف على أنه أول 2٪ ، والوسط 96٪ هو الجسم ، وآخر 2٪ من الفيديو هو الذيل.

أنف

الأنف هو بداية الفيديو. هذا هو المكان الذي يحدث فيه العنوان والمقدمة. من الشائع جدًا أن ترى انخفاضًا سريعًا خلال الثواني 3-5 الأولى من الفيديو.

ويرجع ذلك إلى عدة عوامل هذا. العامل الأكثر شيوعًا هو أن الفيديو لم يكن ما كان يبحث عنه المشاهد وتوقفوا عن مشاهدته بعد فترة وجيزة من ظهور شاشة العنوان.

الجسم

الجسم هو المحتوى الرئيسي للفيديو. إنه القسم بعد المقدمة مباشرة ويستمر حتى النهاية. من الناحية المثالية ، سيظل الرسم البياني للمشاركة مسطحًا تمامًا للإشارة إلى أن الفيديو الخاص بك كان جذابًا للغاية بحيث كان على الجميع مشاهدته حتى النهاية.

بينما يعد الخط المسطح تمامًا مثاليًا للجسم ، فمن الشائع أن ترى انخفاضًا بطيئًا وثابتًا حيث ينخفض ​​عدد المشاهدين تدريجيًا خلال الفيديو.

ذيل

قد يتضمن الجزء الخلفي من الفيديو الخاتمة والاعتمادات. من الشائع جدًا أن ترى انخفاضًا حادًا في مخطط التفاعل أثناء الذيل حيث يتوقف المشاهدون عن المشاهدة بمجرد اعتقادهم أن الفيديو ينتهي.

الآن بعد أن حددنا أقسام الرسم البياني ، دعنا نتحدث عما يمكننا تفسيره حول نجاح مقطع الفيديو الخاص بنا منها.

ما القصة التي يخبرنا بها الرسم البياني؟

هناك بعض الاتجاهات المختلفة التي يجب البحث عنها عند تحليل الرسوم البيانية للمشاركة. فيما يلي بعض الأسئلة التي طرحناها على أنفسنا أثناء فحصنا لبياناتنا.

كيف تعرف ما إذا كان الفيديو الخاص بك يحظى بمشاركة عالية؟

غالبًا ما يبدو مقطع الفيديو الذي يتمتع بمشاركة عالية مثل الرسم البياني أدناه. ستلاحظ انخفاضًا طفيفًا في أول 3 إلى 5 ثوانٍ ، متبوعًا بخط أفقي ثابت ، ثم هبوط حاد في النهاية.

يشير هذا الرسم البياني إلى أننا فقدنا عددًا قليلاً من المشاهدين في البداية ، وانخرط المشاهدون في جسم الفيديو ، ثم أدركوا أنه انتهى وتوقفوا عن المشاهدة قرب النهاية. هذا هو الرسم البياني المثالي للمشاركة.

كيف يبدو الإنزال غير المتوقع؟

يروي الرسم البياني أدناه قصة مقطع فيديو فقد المشاهدين في نقطة معينة أثناء الجسد. في هذه الحالة ، ابدأ بمراجعة الفيديو وركز على النقطة الزمنية التي حدث فيها الانسحاب.

يأتي المثال أدناه من مقطع فيديو به مشكلة في البرنامج النصي. تمت صياغة النص بطريقة جعلت المشاهد يعتقد أن الفيديو سينتهي في منتصف الطريق وتوقفوا عن المشاهدة.

مثال آخر قد يتسبب في حدوث ذلك هو عبارة الحث على اتخاذ إجراء التي تبعد المشاهدين عن مقطع الفيديو الخاص بك. يمكنك اختبار ما إذا كانت عبارة الحث على اتخاذ إجراء مناسبة بشكل أفضل في نقطة مختلفة في الفيديو للاحتفاظ بالمشاهدين.

لماذا يغادر الناس بسرعة؟

يعرض الرسم البياني أدناه مثالاً على الشكل الذي قد يبدو عليه الرسم البياني للتفاعل بالنسبة لمقطع فيديو يفقد انتباه المشاهد.

يوجد انخفاض حاد في بداية الفيديو يستمر في الجسد. يشير هذا غالبًا إلى أن المقدمة استمرت وقتًا طويلاً قبل الوصول إلى المحتوى الذي كان المشاهدون يسعون لمشاهدته.

مثال على ذلك يمكن أن يكون تعليمي حول كيفية عزف أغنية معينة على الجيتار. يبدأ الفيديو بقصة شخصية طويلة وإلهاءات قبل أن تصل إلى التعليمات الموسيقية. يقرر المشاهدون التوقف عن المشاهدة وتحديد الفيديو التالي في نتائج البحث.

قياس المشاركة

في TechSmith ، قمنا مؤخرًا بتحليل 50 مقطع فيديو تعليميًا لمعرفة كيفية أدائها.

بمجرد أن عرفنا كيفية قياس النجاح من خلال شكل الرسم البياني للمشاركة ، أردنا قياس المشاركة بالأرقام.

قبل قياس أي شيء ، من الجيد دائمًا تحديد ما تبحث عنه. عند تقييم برامجنا التعليمية ، كنا نبحث عن إجابات للأسئلة التالية:

• ما هي مقاطع الفيديو ذات الأداء العالي والمنخفض؟
• ما هي مقاطع الفيديو ذات الأداء العالي والمنخفض؟
• ما هي مقاطع الفيديو ذات الأداء العالي والمنخفض؟
• هل هناك ارتباط بين طول الفيديو وتفاعل الجمهور؟

المشاركة الشاملة

توفر منصات استضافة الفيديو نسبة مشاركة عامة أو نسبة الاحتفاظ بالجمهور. يقيس Wistia هذا من خلال حساب إجمالي ساعات المشاهدة مقسومًا على عدد مرات التشغيل × طول الفيديو.

فكر في الأمر على أنه درجة عامة على المشاركة. عند تقييم 50 درسًا تعليميًا لدينا ، كان لدينا متوسط ​​معدل مشاركة 70٪. في حين أن هذا القياس مفيد في تقييم نجاح مقطع فيديو ، يمكن تعلم المزيد من خلال تقسيمه إلى أقسام.

هل طول الفيديو تأثير متوسط ​​المشاركة؟

استخدمنا النسبة المئوية الإجمالية للتفاعل لقياس ما إذا كان هناك ارتباط بين طول الفيديو وتفاعل الجمهور.

فيما يلي النتائج التي توصلنا إليها:

كما ترون أعلاه ، كانت المشاركة على مستوى معقول بين دقيقة وأربع دقائق حوالي 72٪. ولكن بمجرد أن وصلنا إلى علامة الأربع دقائق ، بدأنا نشهد انخفاضًا.

أداء الأنف والجسم والذيل

وجدنا أن الأنف العادي انتهى بحوالي 7 ثوانٍ ، وأن الذيل يتألف من آخر 11 ثانية من الفيديو ، وكان الجسم هو الوقت بينهما ، والذي كان في المتوسط ​​حوالي دقيقتين و 55 ثانية.

باستخدام الرسم البياني للتفاعل أو الاحتفاظ بالجمهور ، اعرض نسبة المشاركة في البداية (والتي تكون دائمًا 100٪ للأنف) ونهاية كل قسم.

في المثال أدناه ، كانت نسبة المشاركة 90٪ في 7 ثوانٍ في الفيديو. في هذه الحالة ، فقدنا 10٪ من المشاهدين أثناء أنف الفيديو.

نتائج المشاركة في القسم

يوجد أدناه مثال على النتائج بعد تقييم مقطع فيديو تعليمي. يشير العمود الأخير إلى كيفية أداء كل قسم. نظرًا لأننا نتطلع إلى خسارة المشاركة ، فكلما انخفضت النسبة المئوية ، كان أداء هذا القسم أفضل.

استخدام البيانات لتحسين الفيديو الخاص بك

بمجرد قيامك بجمع البيانات ، من المفيد إنشاء متوسط ​​لكل مقطع من مقطع الفيديو. يمكن استخدام هذا لتحديد مقاطع الفيديو التي تحقق أداءً أعلى وأقل من المتوسط.

فيما يلي المتوسطات التي أنشأناها بعد مراجعة 50 درسًا تعليميًا من TechSmith:

بالنظر إلى الجدول في القسم السابق يمكننا أن نرى أن الفيديو الخاص بنا نجح أثناء الأنف والجسم.

كانت خسارة الارتباط للأنف 8٪ ، وهي أقل من متوسط ​​الخسارة البالغ 10٪. كانت الخسارة أثناء الجسد 30٪ ، وهي أقل من متوسطنا البالغ 36٪. ومع ذلك ، نحن بحاجة إلى العمل على تحسين المشاركة أثناء الذيل الذي تعرض لخسارة مشاركة بنسبة 32٪ بينما متوسط ​​خسارتنا للذيل هو 13٪.

هذا مفيد لتحديد الاتجاهات وقد تقرر إجراء تغييرات لتحسين الفيديو الخاص بك.

فيما يلي بعض الاقتراحات بناءً على تجربتنا:

• أعد تحرير الفيديو
• أنشئ مقدمة أو خاتمة جديدة
• قم بتغيير موضع عبارة الحث على اتخاذ إجراء
• نصل إلى الهدف الرئيسي في وقت أقرب
• قم بتحديث البرنامج النصي
• قص جزءًا من الفيديو قد لا يكون ضروريًا

بعد إجراء التغييرات ، قم بإعادة زيارة تحليلات المشاركة لمعرفة مدى فعالية التغييرات.

في TechSmith ، استخدمنا أيضًا اختبار A / B لمعرفة الفيديو الأكثر فعالية وجاذبية.

الرسوم البيانية للمشاركة هي أداة قوية للمساعدة في تحسين الفيديو الخاص بك. لديك الآن الأدوات اللازمة لمعرفة مدى نجاح مقاطع الفيديو الخاصة بك حقًا وكيفية الحفاظ على رغبة المشاهدين في المزيد.