วิธีวัดการมีส่วนร่วมของวิดีโอ (+ รับข้อมูลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้)

วิดีโอของคุณได้รับการกดชอบและยอดดูมากมาย ซึ่งวิเศษมาก แต่นั่นวัดความสำเร็จได้จริงหรือ คุณรักษาผู้ดูไว้ตลอดทั้งวิดีโอหรือว่าพวกเขาเบื่อและหยุดดูไหม

วิธีหนึ่งที่ดีที่สุดในการเรียนรู้อย่างรวดเร็วว่าผู้ดูโต้ตอบกับวิดีโอของคุณอย่างไรคือการวัดการมีส่วนร่วมกับวิดีโอด้วยกราฟการมีส่วนร่วม

กราฟเหล่านี้เป็นที่นิยมในการตลาดดิจิทัล แต่ก็สามารถเป็นกุญแจสำคัญสำหรับทุกคนที่สร้างวิดีโอ คุณไม่จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ทางการตลาดวิดีโอเพื่อสงสัยว่าวิดีโอออนไลน์ของคุณมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร

ในท้ายที่สุด ไม่ว่าคุณจะสร้างวิดีโอสอนการใช้งานหรือโฆษณาวิดีโอ คุณต้องการให้แน่ใจว่าผู้ชมเป้าหมายของคุณกำลังดูเนื้อหาวิดีโอของคุณ

กราฟการมีส่วนร่วมมีอยู่ในแพลตฟอร์มโฮสต์วิดีโอส่วนใหญ่ เช่น YouTube, Wistia และ Vimeo โดยจะแสดงความยาวของวิดีโอและจำนวนหรือเปอร์เซ็นต์ของผู้ชมที่ยังคงมีส่วนร่วมในแต่ละจุดตลอดทั้งวิดีโอ

กราฟเหล่านี้เป็นเพียงหนึ่งในเมตริกวิดีโอหลายประเภทที่คุณสามารถใช้เพื่อประเมินว่าวิดีโอของคุณทำงานได้ดีเพียงใด

สิ่งหนึ่งที่ควรทราบคือแพลตฟอร์มต่างๆ อ้างถึงกราฟการมีส่วนร่วมโดยใช้ชื่อต่างกัน หากคุณใช้ YouTube ให้มองหา “การรักษาผู้ชม” หรือถ้าคุณใช้ Wistia ให้มองหา “Engagement”

กายวิภาคของวิดีโอ

ในการเริ่มต้น มาวิเคราะห์กายวิภาคของวิดีโอเมื่อต้องวิเคราะห์การมีส่วนร่วม

วิดีโอประกอบด้วยสามส่วนหลัก

• จมูก
• ร่างกาย
• หาง

การใช้เปอร์เซ็นต์ Wistia กำหนดจมูกเป็น 2% แรก ตรงกลาง 96% เป็นลำตัว และ 2% สุดท้ายของวิดีโอเป็นหาง

จมูก

จมูกเป็นจุดเริ่มต้นของวิดีโอ นี่คือที่มาของชื่อและบทนำ เป็นเรื่องปกติมากที่จะเห็นการลดลงอย่างรวดเร็วภายใน 3-5 วินาทีแรกของวิดีโอ

เนื่องจากปัจจัยหลายประการ ปัจจัยที่พบบ่อยที่สุดคือวิดีโอไม่ใช่สิ่งที่ผู้ดูกำลังมองหา และพวกเขาหยุดดูหลังจากหน้าจอชื่อปรากฏขึ้นไม่นาน

ร่างกาย

เนื้อหาเป็นเนื้อหาหลักของวิดีโอ เป็นส่วนหลังการแนะนำและดำเนินต่อไปจนถึงส่วนนอก ตามหลักการแล้ว กราฟการมีส่วนร่วมจะแบนราบอย่างสมบูรณ์ซึ่งบ่งชี้ว่าวิดีโอของคุณมีส่วนร่วมมากจนทุกคนต้องดูจนจบ

แม้ว่าเส้นที่แบนราบอย่างสมบูรณ์จะเหมาะสำหรับร่างกาย แต่เป็นเรื่องปกติที่จะเห็นการลดลงอย่างช้าๆ สม่ำเสมอเมื่อผู้ดูค่อยๆ เลิกเล่นตลอดทั้งวิดีโอ

หาง

ส่วนท้ายของวิดีโออาจมีส่วนนอกและเครดิต เป็นเรื่องปกติมากที่จะเห็นกราฟการมีส่วนร่วมลดลงอย่างรวดเร็วในระหว่างที่ผู้ชมหยุดดูเมื่อพวกเขาเชื่อว่าวิดีโอจะจบลง

ตอนนี้เราได้ระบุส่วนต่างๆ ของกราฟแล้ว มาพูดถึงสิ่งที่เราตีความได้เกี่ยวกับความสำเร็จของวิดีโอของเราจากส่วนเหล่านี้กัน

กราฟกำลังเล่าเรื่องอะไรให้เราฟัง?

มีแนวโน้มที่แตกต่างกันสองสามอย่างที่ควรมองหาเมื่อคุณวิเคราะห์กราฟการมีส่วนร่วมของคุณ ต่อไปนี้คือคำถามบางข้อที่เราถามตัวเองขณะดูข้อมูลของเรา

คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าวิดีโอของคุณมีส่วนร่วมสูง

วิดีโอที่มีส่วนร่วมสูงมักจะมีลักษณะเหมือนกราฟด้านล่าง คุณจะเห็นการลดลงเล็กน้อยใน 3 ถึง 5 วินาทีแรก ตามด้วยเส้นแนวนอนที่คงที่ จากนั้นจึงลดลงสูงชันในตอนท้าย

กราฟนี้บ่งชี้ว่าเราสูญเสียผู้ชมไปสองสามคนในตอนเริ่มต้น ผู้ชมมีส่วนร่วมระหว่างเนื้อหาของวิดีโอ จากนั้นจึงรู้ว่าวิดีโอกำลังจบลงและหยุดดูจนจบ นี่คือกราฟการมีส่วนร่วมในอุดมคติ

การรับส่งที่ไม่คาดคิดมีลักษณะอย่างไร

กราฟด้านล่างบอกเล่าเรื่องราวของวิดีโอที่สูญเสียผู้ดู ณ จุดใดจุดหนึ่งระหว่างร่างกาย ในสถานการณ์นี้ ให้เริ่มต้นด้วยการทบทวนวิดีโอและเน้นที่จุดในเวลาที่เกิดการเลิกรา

ตัวอย่างด้านล่างมาจากวิดีโอที่มีปัญหากับสคริปต์ สคริปต์ใช้ถ้อยคำในลักษณะที่ทำให้ผู้ดูคิดว่าวิดีโอกำลังจะจบไปครึ่งทางและพวกเขาหยุดดู

อีกตัวอย่างหนึ่งที่อาจทำให้เกิดสิ่งนี้คือคำกระตุ้นการตัดสินใจที่ดึงผู้ดูออกจากวิดีโอของคุณ คุณอาจทดสอบว่าคำกระตุ้นการตัดสินใจเหมาะสมกับจุดอื่นในวิดีโอหรือไม่เพื่อรักษาผู้ดูไว้

ทำไมคนออกเร็ว?

กราฟด้านล่างแสดงตัวอย่างว่ากราฟการมีส่วนร่วมอาจมีหน้าตาเป็นอย่างไรสำหรับวิดีโอที่สูญเสียความสนใจของผู้ดูขณะมอง

มีการลดลงอย่างรวดเร็วที่จุดเริ่มต้นของวิดีโอที่เข้าสู่ร่างกาย ซึ่งมักจะบ่งชี้ว่าบทนำยาวเกินไปก่อนที่จะเข้าถึงเนื้อหาที่ผู้ดูต้องการดู

ตัวอย่างนี้อาจเป็นบทช่วยสอนเกี่ยวกับวิธีการเล่นเพลงบนกีตาร์โดยเฉพาะ วิดีโอเริ่มต้นด้วยเรื่องราวส่วนตัวที่ยาวนานและความว้าวุ่นใจก่อนจะถึงการสอนดนตรี ผู้ดูตัดสินใจหยุดดูและเลือกวิดีโอถัดไปในผลการค้นหา

วัดความผูกพัน

ที่ TechSmith เราเพิ่งวิเคราะห์วิดีโอแนะนำ 50 รายการเพื่อดูว่าพวกเขาทำงานเป็นอย่างไรบ้าง

เมื่อเรารู้วิธีวัดความสำเร็จด้วยรูปร่างของกราฟการมีส่วนร่วมแล้ว เราก็ต้องการวัดการมีส่วนร่วมด้วยตัวเลข

ก่อนที่จะวัดสิ่งใด ถือเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีเสมอที่จะระบุสิ่งที่คุณกำลังมองหา เมื่อประเมินบทช่วยสอนของเรา เรากำลังมองหาคำตอบสำหรับคำถามต่อไปนี้:

• วิดีโอใดมีจมูกที่มีประสิทธิภาพสูงและต่ำ
• วิดีโอใดที่มีเนื้อหาสูงและต่ำ
• วิดีโอใดมีหางที่มีประสิทธิภาพสูงและต่ำ
• มีความสัมพันธ์กันระหว่างความยาวของวิดีโอและการมีส่วนร่วมของผู้ชมหรือไม่?

การมีส่วนร่วมโดยรวม

แพลตฟอร์มการโฮสต์วิดีโอเสนอเปอร์เซ็นต์การมีส่วนร่วมโดยรวมหรือการรักษาผู้ชม Wistia วัดค่านี้โดยนำชั่วโมงการรับชมทั้งหมดหารด้วยจำนวนการเล่น x ความยาวของวิดีโอ

คิดว่าเป็นคะแนนโดยรวมของการมีส่วนร่วม เมื่อประเมิน 50 บทช่วยสอน เรามีอัตราการมีส่วนร่วมเฉลี่ย 70% แม้ว่าการวัดนี้จะเป็นประโยชน์ในการประเมินความสำเร็จของวิดีโอ แต่คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้โดยแบ่งออกเป็นส่วนๆ

ความยาวของวิดีโอมีผลต่อการมีส่วนร่วมหรือไม่?

เราใช้เปอร์เซ็นต์การมีส่วนร่วมโดยรวมเพื่อวัดความสัมพันธ์ระหว่างความยาวของวิดีโอและการมีส่วนร่วมของผู้ชม

นี่คือผลการวิจัยของเรา:

ดังที่คุณเห็นด้านบน การมีส่วนร่วมอยู่ในระดับปานกลางระหว่างหนึ่งถึงสี่นาทีประมาณ 72% แต่เมื่อเราไปถึงเครื่องหมายสี่นาที เราก็เริ่มเห็นการลดลง

ประสิทธิภาพของจมูก ลำตัว และหาง

เราพบว่าจมูกโดยเฉลี่ยสิ้นสุดประมาณ 7 วินาที ส่วนหางประกอบด้วยช่วง 11 วินาทีสุดท้ายของวิดีโอ และร่างกายคือช่วงเวลาระหว่างนั้น ซึ่งโดยเฉลี่ยแล้วจะมีความยาวประมาณ 2 นาที 55 วินาที

ใช้กราฟการมีส่วนร่วมหรือการรักษาผู้ชม ดูเปอร์เซ็นต์การมีส่วนร่วมที่จุดเริ่มต้น (ซึ่งมักจะเป็น 100% สำหรับจมูก) และจุดสิ้นสุดของแต่ละส่วน

ในตัวอย่างด้านล่าง เปอร์เซ็นต์การมีส่วนร่วมคือ 90% ที่ 7 วินาทีในวิดีโอ ในกรณีนี้ เราสูญเสียผู้ชมไป 10% ระหว่างช่วงท้ายของวิดีโอ

การมีส่วนร่วมต่อส่วนผลลัพธ์

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างผลลัพธ์หลังจากประเมินวิดีโอแนะนำการใช้งาน คอลัมน์สุดท้ายระบุว่าแต่ละส่วนทำงานอย่างไร เนื่องจากเรากำลังพิจารณาการสูญเสียการมีส่วนร่วม ยิ่งส่วนนั้นทำงานได้ดีเพียงใด

การใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงวิดีโอของคุณ

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลแล้ว คุณควรกำหนดค่าเฉลี่ยสำหรับแต่ละส่วนของวิดีโอ สามารถใช้เพื่อระบุว่าวิดีโอใดมีประสิทธิภาพสูงกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ย

นี่คือค่าเฉลี่ยที่เรากำหนดหลังจากอ่านบทแนะนำ TechSmith 50 รายการ:

เมื่อดูตารางในส่วนที่แล้ว เราจะเห็นว่าวิดีโอของเราทำได้สำเร็จระหว่างจมูกและลำตัว

การสูญเสียการมีส่วนร่วมสำหรับจมูกคือ 8% ซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่สูญเสีย 10% การสูญเสียระหว่างร่างกายคือ 30% ซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของเราที่ 36% อย่างไรก็ตาม เราต้องปรับปรุงการมีส่วนร่วมระหว่างส่วนท้าย ซึ่งสูญเสียการมีส่วนร่วม 32% ในขณะที่การสูญเสียเฉลี่ยสำหรับส่วนหางอยู่ที่ 13%

ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการระบุแนวโน้ม และคุณอาจตัดสินใจเปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงวิดีโอของคุณ

ต่อไปนี้คือคำแนะนำบางส่วนจากประสบการณ์ของเรา:

• แก้ไขวิดีโออีกครั้ง
• สร้าง intro หรือ outro ใหม่
• เปลี่ยนตำแหน่งของคำกระตุ้นการตัดสินใจของคุณ
• ไปให้ถึงเป้าหมายเร็วขึ้น
• อัพเดทสคริปต์
• ตัดวิดีโอบางส่วนที่อาจไม่จำเป็นออก

หลังจากที่คุณได้ทำการเปลี่ยนแปลงแล้ว ให้ทบทวนการวิเคราะห์การมีส่วนร่วมเพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นมีประสิทธิภาพเพียงใด

ที่ TechSmith เรายังใช้การทดสอบ A/B เพื่อดูว่าวิดีโอใดมีประสิทธิภาพและมีส่วนร่วมมากที่สุด

กราฟการมีส่วนร่วมเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการช่วยปรับปรุงวิดีโอของคุณ ตอนนี้คุณมีเครื่องมือในการดูว่าวิดีโอของคุณประสบความสำเร็จเพียงใดและทำอย่างไรให้ผู้ดูของคุณต้องการมากขึ้น