Как измерить вовлеченность видео (+ получить полезные данные)

Ваше видео получило много лайков и просмотров, и это замечательно, но действительно ли это измеряет его успех? Удерживали ли вы зрителей на протяжении всего видео или им стало скучно, и они перестали смотреть?

Один из лучших способов быстро узнать о том, как ваши зрители взаимодействуют с вашим видео, — измерить взаимодействие с видео с помощью графиков взаимодействия.

Эти графики популярны в цифровом маркетинге, но они также могут быть ключевыми для всех, кто создает видео. Вам не нужно иметь стратегию видеомаркетинга, чтобы задаться вопросом, как работают ваши онлайн-видео.

В конце концов, создаете ли вы видеоуроки или видеорекламу, вы хотите убедиться, что ваша целевая аудитория смотрит ваш видеоконтент.

Графики вовлеченности доступны на большинстве платформ видеохостинга, включая YouTube, Wistia и Vimeo. Они отображают продолжительность видео и количество или процент зрителей, которые остаются вовлеченными в каждый момент на протяжении всего видео.

Эти графики — лишь один из многих типов показателей видео, которые вы можете использовать для оценки эффективности ваших видео.

Следует отметить, что разные платформы называют графики вовлеченности разными именами. Если вы находитесь на YouTube, найдите «Удержание аудитории». Или, если вы используете Wistia, просто найдите «Engagement».

Анатомия видео

Для начала давайте разберем анатомию видео, когда дело доходит до анализа вовлеченности.

Видео состоит из трех основных разделов.

• Нос
• Тело
• Хвостик

Используя проценты, Wistia определяет нос как первые 2%, средние 96% как тело и последние 2% видео как хвост.

Нос

Нос в начале видео. Здесь происходит название и введение. Очень часто можно увидеть быстрое падение в течение первых 3-5 секунд видео.

Это связано с несколькими факторами. Наиболее распространенным фактором является то, что видео было не тем, что искал зритель, и они прекращали просмотр вскоре после появления титульного экрана.

Тело

Тело является основным содержанием видео. Это раздел сразу после введения и продолжается до концовки. В идеале график вовлеченности должен оставаться абсолютно плоским, указывая на то, что ваше видео настолько увлекательно, что все должны смотреть его до самого конца.

Хотя совершенно плоская линия идеально подходит для тела, чаще можно увидеть медленное, неуклонное снижение, поскольку зрители постепенно падают на протяжении всего видео.

Хвостик

В конце видео может быть финал и титры. Очень часто можно увидеть резкое падение графика вовлеченности во время хвоста, поскольку зрители перестают смотреть, как только считают, что видео заканчивается.

Теперь, когда мы определили участки графика, давайте поговорим о том, что мы можем интерпретировать об успехе нашего видео на их основе.

Какую историю рассказывает нам график?

Есть несколько различных тенденций, на которые следует обращать внимание при анализе графиков вовлеченности. Вот несколько вопросов, которые мы задали себе, просматривая наши данные.

Как узнать, имеет ли ваше видео высокую вовлеченность?

Видео с высокой вовлеченностью часто выглядит так, как показано на графике ниже. Вы увидите небольшой спад в первые 3–5 секунд, за которым следует устойчивая горизонтальная линия, а затем крутой спад в конце.

Этот график показывает, что мы потеряли несколько зрителей в начале, зрители были вовлечены на протяжении всей основной части видео, затем поняли, что оно заканчивается, и перестали смотреть ближе к концу. Это идеальный график вовлеченности.

Как выглядит неожиданное падение?

На приведенном ниже графике показана история видео, которое теряет зрителей в определенный момент во время просмотра тела. В этой ситуации начните с просмотра видео и сосредоточьтесь на моменте времени, когда происходит падение.

Пример ниже взят из видео, в котором возникла проблема со сценарием. Сценарий был составлен таким образом, что зритель думал, что видео заканчивается на полпути, и прекращал просмотр.

Другой пример, который может вызвать это, — призыв к действию, который уводит зрителей от вашего видео. Вы можете проверить, подходит ли призыв к действию в другом месте видео, чтобы удержать зрителей.

Почему люди быстро уходят?

На приведенном ниже графике показан пример того, как может выглядеть график вовлеченности для видео, которое теряет внимание зрителя во время носа.

В начале видео есть резкое падение, которое продолжается в теле. Это часто указывает на то, что вступление длилось слишком долго, прежде чем переходить к контенту, который зрители хотели посмотреть.

Примером этого может быть учебник о том, как играть определенную песню на гитаре. Видео начинается с длинного личного рассказа и отвлечений, прежде чем доходит до музыкальной инструкции. Зрители решают прекратить просмотр и выбирают следующее видео в результатах поиска.

Измерение вовлеченности

В TechSmith мы недавно проанализировали 50 наших обучающих видеороликов, чтобы увидеть, как они работают.

Как только мы узнали, как измерять успех по форме графика вовлеченности, мы захотели измерять вовлеченность цифрами.

Перед измерением чего-либо всегда полезно определить, что именно вы ищете. При оценке наших руководств мы искали ответы на следующие вопросы:

• У каких видео был высокий и низкий уровень производительности?
• Какие видео имели высокую и низкую производительность тела?
• У каких видео был высокий и низкий хвост эффективности?
• Есть ли связь между продолжительностью видео и вовлеченностью аудитории?

Общая вовлеченность

Платформы видеохостинга предлагают общую вовлеченность или процент удержания аудитории. Wistia измеряет это, разделяя общее количество часов просмотра на количество воспроизведений и продолжительность видео.

Думайте об этом как об общей оценке вовлеченности. При оценке наших 50 учебных пособий мы получили средний уровень вовлеченности 70%. Хотя это измерение полезно для оценки успеха видео, можно узнать больше, разбив его на разделы.

Влияет ли длина видео на среднюю вовлеченность?

Мы использовали общий процент вовлеченности, чтобы измерить, существует ли корреляция между продолжительностью видео и вовлеченностью аудитории.

Вот наши выводы:

Как вы можете видеть выше, вовлеченность была примерно на уровне от одной до четырех минут, около 72%. Но как только мы достигли четырехминутной отметки, мы начали видеть снижение.

Нос, тело и хвост

Мы обнаружили, что средний нос заканчивался примерно через 7 секунд, хвост состоял из последних 11 секунд видео, а тело было промежуточным временем, которое в среднем составляло около 2 минут 55 секунд.

Используя график вовлеченности или удержания аудитории, просмотрите процент вовлеченности в начале (который всегда равен 100% для носа) и в конце каждого раздела.

В приведенном ниже примере процент вовлеченности составил 90 % на 7 секунде видео. В этом случае мы потеряли 10% зрителей во время носа видео.

Вовлеченность по результатам раздела

Ниже приведен пример результатов после оценки обучающего видео. В последнем столбце указано, как выполнялся каждый раздел. Поскольку мы смотрим на потерю вовлеченности, чем ниже процент, тем лучше работает этот раздел.

Использование данных для улучшения вашего видео

После того, как вы собрали данные, полезно установить среднее значение для каждого раздела видео. Это можно использовать для определения того, какие видео работают выше и ниже среднего.

Вот средние значения, которые мы установили после просмотра 50 руководств TechSmith:

Глядя на таблицу в предыдущем разделе, мы видим, что наше видео удалось во время носа и тела.

Потери в зацеплении для носа составили 8%, что ниже среднего показателя потерь в 10%. Потери во время тела составили 30%, что ниже нашего среднего показателя в 36%. Тем не менее, нам нужно работать над улучшением взаимодействия во время хвоста, где потеря взаимодействия составила 32%, в то время как наша средняя потеря для хвоста составляет 13%.

Это полезно для выявления тенденций, и вы можете решить внести изменения, чтобы улучшить свое видео.

Вот несколько рекомендаций, основанных на нашем опыте:

• Перемонтировать видео
• Создать новое интро или аутро
• Измените место призыва к действию
• Доберитесь до главной цели быстрее
• Обновите скрипт
• Вырезать часть видео, которая может быть несущественной

После того, как вы внесли изменения, еще раз просмотрите аналитику взаимодействия, чтобы увидеть, насколько эффективными были изменения.

В TechSmith мы также использовали A/B-тестирование, чтобы определить, какое видео было наиболее эффективным и привлекательным.

Графики вовлеченности — это мощный инструмент, который поможет улучшить ваше видео. Теперь у вас есть инструменты, чтобы увидеть, насколько успешны ваши видео, и как заставить зрителей хотеть большего.