Video Etkileşimi Nasıl Ölçülür (+ İşlem Yapılabilir Veriler Alın)

Videonuz çok sayıda beğeni ve görüntüleme aldı, ki bu harika, ancak bu gerçekten başarısını ölçüyor mu? İzleyicileri videonun tamamı boyunca elinizde tuttunuz mu yoksa sıkılıp izlemeyi mi bıraktılar?

Görüntüleyenlerinizin videonuzla nasıl etkileşime girdiğini hızlı bir şekilde öğrenmenin en iyi yollarından biri, etkileşim grafikleriyle video etkileşimini ölçmektir.

Bu grafikler dijital pazarlamada popülerdir, ancak video oluşturan herkes için de önemli olabilir. Çevrimiçi videolarınızın nasıl performans gösterdiğini merak etmek için bir video pazarlama stratejiniz olması gerekmez.

Sonuç olarak, ister video eğitimleri ister video reklamlar oluşturuyor olun, hedef kitlenizin video içeriğinizi izlediğinden emin olmak istersiniz.

Katılım grafikleri, YouTube, Wistia ve Vimeo dahil olmak üzere çoğu video barındırma platformunda mevcuttur. Videonun uzunluğunu ve video boyunca her noktada etkileşimde kalan izleyicilerin sayısını veya yüzdesini gösterirler.

Bu grafikler, videolarınızın ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için kullanabileceğiniz birçok video metriği türünden yalnızca biridir.

Unutulmaması gereken bir nokta, farklı platformların etkileşim grafiklerine farklı adlarla atıfta bulunmasıdır. YouTube'daysanız "Kitleyi Elde Tutma"yı arayın. Veya Wistia kullanıyorsanız, "Engagement" ifadesini aramanız yeterlidir.

Bir Videonun Anatomisi

Başlamak için, iş etkileşimi analiz etmeye gelince bir videonun anatomisini inceleyelim.

Videolar üç ana bölümden oluşur

• Burun
• Gövde
• Kuyruk

Yüzdeleri kullanan Wistia, burnu ilk %2, ortadaki %96'yı gövde ve son %2'sini kuyruk olarak tanımlar.

Burun

Burun videonun başlangıcıdır. Başlık ve giriş burada gerçekleşir. Bir videonun ilk 3-5 saniyesinde hızlı bir düşüş görmek çok yaygındır.

Bu birkaç faktörden kaynaklanmaktadır. En yaygın faktör, videonun izleyicinin aradığı şey olmaması ve başlık ekranı göründükten kısa bir süre sonra izlemeyi bırakmalarıdır.

Gövde

Gövde, videonun ana içeriğidir. Girişten hemen sonraki bölümdür ve çıkışa kadar devam eder. İdeal olarak, etkileşim grafiği tamamen düz kalır ve videonuzun o kadar ilgi çekici olduğunu ve herkesin sonuna kadar izlemek zorunda kaldığını gösterir.

Vücut için tamamen düz bir çizgi ideal olsa da, izleyiciler video boyunca yavaş yavaş düştüğü için yavaş ve sabit bir düşüş görmek daha yaygındır.

Kuyruk

Videonun kuyruğu çıkış ve jeneriği içerebilir. İzleyiciler videonun bittiğine inandıklarında izlemeyi bıraktıklarından, kuyruk sırasında etkileşim grafiğinde keskin bir düşüş görmek çok yaygındır.

Şimdi grafiğin bölümlerini belirlediğimize göre, videomuzun başarısı hakkında onlardan ne yorumlayabileceğimizi konuşalım.

Grafik bize hangi hikayeyi anlatıyor?

Etkileşim grafiklerinizi analiz ederken aramanız gereken birkaç farklı eğilim vardır. İşte verilerimizi incelerken kendimize sorduğumuz bazı sorular.

Videonuzun yüksek etkileşime sahip olup olmadığını nasıl anlarsınız?

Yüksek etkileşime sahip bir video genellikle aşağıdaki grafiğe benzer. İlk 3 ila 5 saniyede hafif bir düşüş, ardından sabit bir yatay çizgi ve sonunda dik bir düşüş göreceksiniz.

Bu grafik, başlangıçta birkaç izleyici kaybettiğimizi, izleyicilerin videonun gövdesi boyunca meşgul olduğunu, ardından bittiğini fark edip sona doğru izlemeyi bıraktığını gösteriyor. Bu ideal bir etkileşim grafiğidir.

Beklenmeyen bir düşüş neye benziyor?

Aşağıdaki grafik, vücudun belirli bir noktasında izleyici kaybeden bir videonun hikayesini anlatıyor. Bu durumda videoyu gözden geçirerek başlayın ve düşüşün gerçekleştiği zamandaki noktaya odaklanın.

Aşağıdaki örnek, komut dosyasıyla ilgili sorun yaşayan bir videodan alınmıştır. Senaryo, izleyicinin videonun yarısında bittiğini düşünmesini sağlayacak şekilde yazılmıştı ve izlemeyi bıraktılar.

Buna neden olabilecek başka bir örnek, izleyicileri videonuzdan uzaklaştıran bir harekete geçirici mesajdır. İzleyicileri elde tutmak için harekete geçirici mesajın videonun farklı bir noktasında daha iyi uyup uymadığını test edebilirsiniz.

İnsanlar neden çabuk ayrılıyor?

Aşağıdaki grafik, burun sırasında izleyicinin dikkatini kaybeden bir video için etkileşim grafiğinin nasıl görünebileceğinin bir örneğini göstermektedir.

Vücuda devam eden videonun başında keskin bir düşüş var. Bu genellikle, izleyicilerin izlemek istediği içeriğe ulaşmadan önce tanıtımın çok uzun sürdüğünü gösterir.

Bunun bir örneği, gitarda belirli bir şarkının nasıl çalınacağına dair bir eğitim olabilir. Video, müzik eğitimine ulaşmadan önce uzun bir kişisel hikaye ve dikkat dağıtıcı şeylerle başlar. İzleyiciler izlemeyi durdurmaya ve arama sonuçlarında sonraki videoyu seçmeye karar verir.

Katılımı Ölçme

TechSmith'te, nasıl performans gösterdiğini görmek için kısa süre önce 50 eğitici videomuzu analiz ettik.

Katılım grafiğinin şekliyle başarıyı nasıl ölçeceğimizi öğrendiğimizde, katılımı sayılarla ölçmek istedik.

Herhangi bir şeyi ölçmeden önce, aradığınız şeyin ne olduğunu belirlemek her zaman iyi bir uygulamadır. Eğitimlerimizi değerlendirirken aşağıdaki soruların cevaplarını arıyorduk:

• Hangi videoların yüksek ve düşük performanslı bir burnu vardı?
• Hangi videoların yüksek ve düşük performans gösteren bir gövdesi vardı?
• Hangi videoların kuyruğu yüksek ve düşük performans gösterdi?
• Videonun uzunluğu ile izleyici katılımı arasında bir ilişki var mı?

Genel Katılım

Video barındırma platformları, genel bir katılım veya izleyici tutma yüzdesi sunar. Wistia bunu, izlenen toplam saatin, oynatma sayısı x videonun uzunluğuna bölünmesiyle ölçer.

Bunu, katılımla ilgili genel bir not olarak düşünün. 50 eğiticimizi değerlendirirken ortalama %70 katılım oranı elde ettik. Bu ölçüm, bir videonun başarısını değerlendirmek için yardımcı olsa da, onu bölümlere ayırarak daha fazla şey öğrenilebilir.

Videonun uzunluğu ortalama etkileşimi etkiler mi?

Bir videonun uzunluğu ile izleyici katılımı arasında bir korelasyon olup olmadığını ölçmek için genel katılım yüzdesini kullandık.

İşte bulgularımız:

Yukarıda da görebileceğiniz gibi, katılım bir ila dört dakika arasında oldukça seviyeliydi ve %72 civarındaydı. Ancak dört dakikalık işarete ulaştığımızda bir düşüş görmeye başladık.

Burun, Vücut ve Kuyruk Performansı

Ortalama burnun 7 saniye civarında sona erdiğini, kuyruğun videonun son 11 saniyesinden oluştuğunu ve aradaki sürenin, ortalama olarak 2 dakika 55 saniye civarında olduğunu tespit ettik.

Etkileşim veya izleyiciyi elde tutma grafiğini kullanarak, her bölümün başlangıcında (burun için her zaman %100'dür) ve sonunda etkileşim yüzdesini görüntüleyin.

Aşağıdaki örnekte, etkileşim yüzdesi videonun 7. saniyesinde %90 idi. Bu durumda, videonun burnu sırasında izleyicilerin %10'unu kaybettik.

Bölüm sonuçlarına göre etkileşim

Aşağıda, bir eğitim videosunu değerlendirdikten sonra elde edilen sonuçlara bir örnek verilmiştir. Son sütun, her bölümün nasıl performans gösterdiğini gösterir. Etkileşim kaybına baktığımız için, yüzde ne kadar düşük olursa, o bölümün performansı o kadar iyi olur.

Videonuzu Geliştirmek için Verileri Kullanma

Verileri topladıktan sonra, videonun her bölümü için bir ortalama belirlemek faydalı olacaktır. Bu, hangi videoların ortalamanın üzerinde ve altında performans gösterdiğini belirlemek için kullanılabilir.

50 TechSmith eğitimini inceledikten sonra oluşturduğumuz ortalamalar:

Bir önceki bölümde yer alan tabloya baktığımızda videomuzun burun ve vücut kısmında başarılı olduğunu görebiliyoruz.

Burun için angajman kaybı %8 olup, ortalama %10'luk kaybın altındadır. Vücuttaki kayıp %30'du, bu da bizim ortalamamız olan %36'nın altında. Ancak, ortalama kaybımız %13 iken, %32 katılım kaybı olan kuyruk sırasında katılımı iyileştirmeye çalışmamız gerekiyor.

Bu, eğilimleri belirlemeye yardımcı olur ve videonuzu geliştirmek için değişiklik yapmaya karar verebilirsiniz.

İşte deneyimlerimize dayalı birkaç öneri:

• Videoyu yeniden düzenleyin
• Yeni bir giriş veya çıkış oluşturun
• Harekete geçirici mesajınızın yerleşimini değiştirin
• Ana hedefe daha çabuk ulaşın
• Komut dosyasını güncelleyin
• Videonun önemli olmayabilecek bir bölümünü kesin

Değişiklikleri yaptıktan sonra, değişikliklerin ne kadar etkili olduğunu görmek için etkileşim analizlerini tekrar ziyaret edin.

TechSmith'te, hangi videonun en etkili ve ilgi çekici olduğunu görmek için A/B testini de kullandık.

Etkileşim grafikleri, videonuzu iyileştirmeye yardımcı olacak güçlü bir araçtır. Artık videolarınızın gerçekte ne kadar başarılı olduğunu ve izleyicilerinizin daha fazlasını istemesini nasıl sağlayacağınızı görmek için araçlara sahipsiniz.