Редакция Spark.ru: Как раскачать канал YouTube, не прибегая к накруткам?
Основатель «Школы траблшутеров» Олег Брагинский разобрал влияние названия, описания и тегов для поисковых позиций видео на YouTube и сформулировал пять главных инсайтов. Регулярно получал предложения от профессионалов продвижения. Обещали вывести ресурс, страницу, профиль, канал в лидеры. Писали во все сети, обещая настроить незаметные параметры повышающие просматриваемость. Раз подобных специалистов много, значит можно-таки освоить подобные премудрости? С Александром Яценко, коллегой по «Бюро Брагинского», взялись изучить влияние на популярность видео со стороны: названия ролика текстового описания поддерживающего облака тегов. Начали сбором названий и описаний всех видео в плейлистах моего YouTube-канала, доступных к просмотру... ... на что, не считая программирования на python, потратили чуть больше двух с половиной минут (1): Попутно ввели оценки: краткости текстового описания видео, присвоив переменной критерия значение в 120 символов (2) наличия нулевого тега времени, переводящего прогресс-бар просмотра из линии в блоки (3) присутствия строки с маской «00:00 Вступление #НазваниеПередачи» (4): Продолжили сбором облаков тегов и показателей SEO для каждого видео по версии плагина VidIQ (5) ... ... что потребовало более 3,5 часов (6) ... ... позволило собрать параметры роликов (7) ... ... и сформировать понимание исполнения рекомендованного чек-листа (8): Занялись подготовкой списка будущих тегов: копировали название видео в строку, из которой «выкусывали» вариации фраз из одного-четырёх слов, до тех пор, пока переменная не становилась пустой (9) ... ... удовольствие длилось 10 минут (10) ... ... и позволило собрать облако из 1’280 тегов, входящих в названия (11), а также определить какие из них будут ранжированными — с повышенными индивидуальными показателями SEO (12) и для какого числа роликов (13): Теперь предстояло создать таблицу оценки отдельных тегов под каждым видео. Чтобы быть мобильнее, решили действовать партиями по 100 роликов (14): Наполнение таблицы заняло почти пять минут (15) ... ... создав 45’071 вариаций (16) к отработке: Для того, чтобы ускорить процесс, предприняли ряд оптимизаций: перед подготовкой списка к перебору под каждым видео, сортировали теги по среднему SEO (17) ... ... что позволяло быстрее находить весомые теги со значениями 7.1+, которые мы обозначили в левой колонке результатов как «BIG», попутно подсчитывая их суммарную длину, включая запятые (18) ... ... и ранжированные теги, со значениями 11.8+, которые мы промаркировали в правом столбце результатов как «RANKED» с учётом общего найденного количества (19): 2. прекращали перебор фраз под видео, при достижении суммарной длины весомых тегов в 500 символов (лимит поля в YouTube) и нахождении 5 ранжированных тегов (20): Для 1’160 роликов за 416 часов (17+ суток) рассчитали SEO-веса 564’290 комбинаций «видео-тег» (21) ... ... после чего приступили к формированию персонализированных облаков тегов для блоков видео по 100 штук (22) ... ... что занимало по 35 минут на партию (23) ... ... и потребовало провести 3’363 эксперимента (24) по повышению SEO-значений (25 — было, 26 — стало): Если в начале эксперимента все видео имели стандартную оценку в 50 пунктов (27) способ достижения которой описывал в статье «Как проложить кратчайший путь на вершину YouTube» ... ... то к концу все без исключения ролики достигли вершины в 75 SEO-баллов (28): Обработали 12-ю сотню роликов, подождали неделю, запустили финальный тест, намереваясь убедиться в безукоризненности подобранных облаков тегов и... обомлели — ряд видео опустилось до начальных значений (29) ... ... и ни один ролик не удержал захваченную высоту в 75 SEO-баллов (30): Урок заставил переосмыслить происходящее: злоупотребление «сильными» тегами приводит ко взаимной каннибализации, при которой поздние видео поднимаются в рейтинге за счёт падения ранее размещённых. Сменили тактику, перейдя на сквозной подбор роликов-кандидатов, имеющих SEO менее 75 баллов (31), имеющих достаточное количество ранжированных тегов (32) и суммарную длину потенциального тегового облака более 500 символов (33): Не помогло: оказалось, что только 930 видео (34) из 1’160 или 80% способны теоретически достигать высших отметок, благодаря наличию тегов из сильных корзин (35) и ранжированных (36): Гипотеза подтвердилась (37) ... ... но с добавлением роликов, процент дотягиваемых до вершины таял и при 1’500 составил 913 кандидатов. Чтобы повысить ставки приоретизировали ранжированные теги по количеству (38) набираемых максимальных SEO-баллов (39) ... ... остальные отсортировали по среднему значению (40) ... ... и удалили нижнюю часть списка — не набирающие более 6.8 баллов ни под одним роликом (41): Повторили перебор тяжеловесных тегов под всеми видео, выбирая под каждый ролик наиболее редкие (44) из ранжированных (43) ... ... что понизило встречаемость ранжированных тегов в 13 раз (45) ... ... и показало объём тщетных усилий — только 28’656 или 5,1% тегов (47) пригодились для финальных облаков под роликами и навело на мысли о том, как избегать лишних итераций с бесперспективными вариантами (46): «Раскручивая» канал, последовательно наблюдали 6-ти недельный рост (48), квартальную стабилизацию (49) и чуть более длинное инерционное сползание (50) количества просмотров видео... ... и с огорчением наблюдали, как SEO-показатели плыли вниз (51). У многих видео (52) мощные теги стали неперспективными (53): Через десять недель оценки роликов падать перестали, но мы, на всякий случай, отслеживание продолжим, а выдержавшим столь подробное повествование, дадим советы: Чтобы разобраться с «алгоритмами» YouTube, достаточно квартала и азов программирования. Лучшие ранжированные теги — слова, входящие в название ролика; очерёдность не важна. Ранжированность тегов возникает из-за того, что по ним при поиске находят ваши видео. «Профессионалы» и сервисы помогают ненадолго — видео постоянно конкурируют. Разовыми интервенциями канал не раскрутить — требуется регулярный труд. Читайте также: Два навыка, без которых продакт-менеджер упрется в потолок Как найти самые перспективные сегменты бизнеса с помощью двух простых таблиц Как я сделал приложение для себя, и оно понравилось 20000 пользователей Женщина, которая сделала TikTok: что известно о «продуктовом гуру» ByteDance
Источник: spark.ru
