Ragionamenti su Visualizzazioni, Tempo di Visione, Iscritti e Ratio in un contesto di Data Driven Decision.
Da Agosto 2019 stiamo collaborando al lancio di un nuovo canale di intrattenimento su YouTube (link) che tratta argomenti legati al tema Pokémon.
Per questo progetto ci siamo occupati per prima cosa di definire una strategia per far crescere il canale in modo da raggiungere nel breve periodo (entro il 2019) questi due obiettivi: costruire un'audience in target e portare il canale ad essere idoneo per partecipare al Programma partner di YouTube.
Piano editoriale e distribuzione dei contenuti
La scelta degli argomenti da portare sul canale ha richiesto un approccio "esplorativo" dal momento che non abbiamo a disposizione dati storici, ma solo informazioni relative ai competitor e alle tendenze nelle ricerche. Abbiamo quindi predisposto un piano editoriale creando delle macro categorie di argomenti. La finalità era quella di ottenere, in un secondo momento, dei dati utili a capire quali argomenti piacciono di più e quali di meno.
Per accelerare la distribuzione dei contenuti, abbiamo utilizzato la piattaforma Google Ads creando annunci video discovery e adottando un metodo di targeting dei contenti per parole chiave, ma escludendo alcuni contenuti attraverso la limitazione dell'inventario.
Analisi delle performance del canale
Nei mesi successivi all'apertura del canale ci siamo concentrati nell'analizzare le performance del canale per ottenere dei feedback sul gradimento rispetto agli argomenti proposti nei video, in modo da poter avere dei dati oggettivi da usare per migliorare il piano editoriale.
In presenza di acquisto di Visualizzazioni con Google Ads, non ha molto senso valutare direttamente questa dimensione. Sappiamo anche che YouTube non la considera più da tempo un fattore di posizionamento importante. Abbiamo invece monitorato Watch Time e Retention, due metriche che mandano forti segnali di ranking all'algoritmo, sulla quantità di Iscritti acquisiti da ogni video e sulla Ratio, ovvero il rapporto tra Mi Piace, Commenti e Condivisioni rispetto alle Visualizzazioni.
Nel corso del 2012 sul blog ufficiale di YouTube viene fatto un importante annuncio: "[..] Now when we suggest videos, we focus on those that increase the amount of time that the viewer will spend watching videos on YouTube, not only on the next view, but also successive views thereafter. If viewers are watching more YouTube, it signals to us that they’re happier with the content they’ve found. [..]"
Risultati
Sebbene la piattaforma YouTube permetta di analizzare copertura, coinvolgimento e pubblico nella sezione "dati e analisi", abbiamo deciso di utilizzare Google Data Studio, sfruttando i due connettori nativi per YouTube e Google Ads e creando una serie di dashboard personalizzate. Una di queste propone la seguente tabella.
Watch Time e Percentuale Media di Visualizzazione confermano che i video relativi all'unbox di nuovi prodotti portano benefici al canale in termini di crescita. Per il 2020 proporremo perciò un piano editoriale che tenga conto di questo aspetto. Anche la Like Ratio, che in un certo senso interpretiamo come un "indice di gradimento" del contenuto, lo conferma.
Per valutare Comment Ratio e View Ratio, invece, ci siamo concentrati sui video che non sono stati supportati da azioni di ppc, ovvero gli ultimi 3 presentati nella tabella, considerando anche l'anzianità del contenuto, ovvero quanto tempo fa è stato pubblicato.
Tutti e 3 i video sono stati graditi dai Fan, tuttavia solo lo Speciale 400 Iscritti ha prodotto nuovi iscritti al canale. Sarà interessante confrontare questo risultato con il video dedicato ai 1.000 iscritti, che verrà pubblicato entro la fine dell'anno.
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