เคล็ดลับการวิจัยคำหลักสำหรับวิดีโอ YouTube และข้อมูลเกี่ยวกับอัลกอริทึม

เคล็ดลับการวิจัยคำหลักสำหรับวิดีโอ YouTube

แนะนำ เคล็ดลับการวิจัยคำหลักสำหรับวิดีโอ YouTube แนะนำเกี่ยวกับการวิจัยคีย์เวิร์ดเชิงแข่งขันสำหรับวิดีโอ และข้อมูลเกี่ยวกับอัลกอริทึมของ YouTube ข่าวไอทีวันนี้ it news

ตอบคำถามเกี่ยวกับอัลกอริทึมและแนะนำเคล็ดลับการวิจัยคีย์เวิร์ดสำหรับวิดีโอ YouTube

YouTube ให้คำแนะนำเกี่ยวกับการวิจัยคีย์เวิร์ดเชิงแข่งขันสำหรับวิดีโอ และตอบคำถามอื่น ๆ อีกมากมายเกี่ยวกับอัลกอริทึมการค้นหาและการค้นพบ

หนึ่งในคำถามเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การวิจัยคำหลัก และวิธีวัดว่าหัวข้อวิดีโอใดจะโดนใจผู้ใช้ นี่คือบทสรุปของคำถามและคำตอบโดยเริ่มจากคำถามวิจัยคำหลักก่อน

เนื้อหาหลักๆ

ข้อมูลเชิงลึกของผู้ชม
Google Trends
การวิเคราะห์การแข่งขัน (Competitive Analysis)
การวิเคราะห์การแข่งขัน
คำถามเกี่ยวกับอัลกอริทึม YouTube
ความถี่ในการอัปโหลด ควรอัพโหลดกี่วีดีโอ?
ช่องที่มีการสร้างรายได้ จะถูกแนะนำมากกว่าไหม?
หากหยุดพักการอัปโหลด จะมีผลกับช่องไหม?

การวิจัยคำหลักของ YouTube

เมื่อค้นคว้าคำหลักที่จะใช้ในวิดีโอวิธีใดที่ดี ในการวัดความเป็นไปได้ที่จะปรากฏในคำแนะนำของผู้ใช้

ข้อมูลเชิงลึกของผู้ชม (Audience Insights)

ภายใน YouTube Analytics คือการ์ดข้อมูลเชิงลึกของผู้ชมที่แสดงให้ครีเอเตอร์เห็นว่าวิดีโออื่น ๆ ที่ผู้ชมดูอยู่

นี่อาจเป็นแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับการวิจัยคำหลักเนื่องจากคุณอาจค้นพบหัวข้อใหม่ ๆ ที่ผู้ชมของคุณสนใจซึ่งคุณไม่เคยพิจารณามาก่อน

ครีเอเตอร์ควรใส่ใจกับชื่อและภาพขนาดย่อของวิดีโอ ขนาดภาพที่ดีที่สุดสำหรับ YouTube ที่ปรากฏในการ์ดข้อมูลเชิงลึกของผู้ชม วิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันเพื่อเป็นแนวทางในการเพิ่มประสิทธิภาพวิดีโอถัดไปของคุณ

Google Trends

นี้อาจจะชัดเจนกับ SEOs แต่ YouTube แนะนำ Google แนวโน้มเป็นวิธีที่จะรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับการที่หัวข้อที่เป็นที่นิยมในขณะนี้

ด้วย Google เทรนด์ คุณสามารถป้อนหัวข้อต่างๆ และเปรียบเทียบความนิยมในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อดูว่าครั้งใดที่สร้างความสนใจได้มากที่สุด

ลองทดสอบหัวข้ออย่าง YouTube และ Facebook ตามตัวอย่าง

ด้วย Google เทรนด์คุณสามารถป้อนหัวข้อต่างๆและเปรียบเทียบความนิยมในช่วงเวลาหนึ่ง เพื่อดูว่าคำใดที่สร้างความสนใจได้มากที่สุด ปละยังสามารถดูความนิยมในแต่ละปี ภูมิประเทศของผู้ใช้งาน รวมถึงคำรองแนะนำ ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ ในการเพิ่มประสิทธิภาพของวีดีโอได้

การวิเคราะห์การแข่งขัน

อีก SEOs ชั้นเชิง ที่มีความคุ้นเคยกับการเป็นการวิเคราะห์การแข่งขัน ซึ่งรวมถึงการป้อนคำหลักในแถบค้นหาของ YouTube และดูสิ่งที่คุณสามารถเรียนรู้จากวิดีโอที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด

วิเคราะห์แง่มุมต่างๆ เช่น ชื่อเรื่อง ภาพขนาดย่อ คำอธิบาย บทนำ การใช้บทวิดีโอ ตำแหน่งโฆษณาและอื่น ๆ

เป้าหมายของคุณคือการกำหนดไม่เพียงแต่สิ่งที่กระตุ้นให้ผู้ใช้คลิกวิดีโอ แต่สิ่งที่ทำให้พวกเขาดูจนจบ นั้นถือว่าเป็นสิ่งที่ดี

คำถามเกี่ยวกับอัลกอริทึมอื่น ๆ

YouTube ยังอบคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึม นี่คือบทสรุป

ความถี่ในการอัปโหลด ควรอัพโหลดกี่วีดีโอ?

เผยแพร่วิดีโอเป็นประจำจะดีกว่าไหม?

ความถี่ในการอัปโหลดที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับผู้ชม และจำนวนเนื้อหาที่ต้องการรับชม มีผู้ชมที่ชื่นชอบการรับชมเนื้อหาและคนอื่นๆ ต้องการดูวิดีโอทุกๆสองสามวัน

เนื่องจากเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการค้นพบของ YouTube จึงไม่มีแนวทางเดียวที่จะใช้ได้กับทุกช่อง อัลกอริทึมได้รับการออกแบบมาเพื่อแสดงวิดีโอตามวิธีที่ผู้ใช้ตอบสนองเมื่อเห็นวิดีโอเหล่านั้นในวิดีโอแนะนำ

หากคุณอัปโหลดเนื้อหาเป็นประจำ แต่ผู้ชมส่วนใหญ่ของคุณไม่ได้รับชมวิดีโอเหล่านั้นอาจส่งผลต่อวิธีที่อัลกอริทึมแสดงวิดีโอของคุณในอนาคต

YouTube แนะนำให้ทดลองเพื่อดูว่าอะไรดีที่สุดสำหรับผู้ชมเฉพาะของคุณ จากนั้นให้ตอบสนองพฤติกรรมการดูของพวกเขาตามสิ่งที่คุณเรียนรู้

ช่องที่มีการสร้างรายได้ จะถูกแนะนำมากกว่าไหม?

เป็นความจริงหรือไม่ที่วิดีโอที่สร้างรายได้มีโอกาสถูกแนะนำมากกว่าวิดีโอที่ไม่สร้างรายได้

ระบบการค้นหาและคำแนะนำของ YouTube ไม่สามารถระบุได้ว่าวิดีโอใดสร้างรายได้และวิดีโอใดที่ไม่สร้างรายได้ ระบบการโฆษณาและการค้นพบแยกออกจากกัน

เพื่อตอบคำถาม – ไม่การสร้างรายได้ไม่มีผลต่อวิดีโอที่แนะนำให้กับผู้ใช้ ช่องต่างๆสามารถปิดการสร้างรายได้ชั่วคราวโดยไม่ส่งผลกระทบใด ๆ ต่อประสิทธิภาพของวิดีโอ

หากหยุดพักการอัปโหลด จะมีผลกับช่องไหม?

ครีเอเตอร์ที่สร้างวิดีโอสามารถหยุดพักจากการอัปโหลดวิดีโอได้หรือไม่ ช่องจะได้รับผลกระทบจากอัลกอริทึมหรือไม่ หากมีการขยายระยะเวลาระหว่างเนื้อหาใหม่ที่เผยแพร่

เป็นเรื่องที่ดีอย่างยิ่งสำหรับผู้สร้างที่จะหยุดพัก YouTube สนับสนุนอย่างเต็มที่และอ้างอิงข้อมูลเพื่อสำรองข้อมูลนี้

YouTube วิเคราะห์ช่วงพักการอัปโหลด 40,000 ครั้งซึ่งใช้เวลาระหว่าง 8 ถึง 60 วัน พบว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างช่วงพักการอัปโหลดและการสูญเสียผู้ชมอย่างสม่ำเสมอ

หลายช่องยังได้รับการดูสูงขึ้นหลังจากหยุดพัก การศึกษาของ YouTube พบว่า 25% ของช่องที่หยุดพักเพิ่มจำนวนผู้ชมขึ้น 50% หลังจากที่พวกเขากลับมา

ไม่มีการลงโทษอัลกอริทึมสำหรับการหยุดพักและข้อมูลชี้ให้เห็นว่ายิ่งพักนานเท่าไหร่การเปลี่ยนแปลงในมุมมองก็จะยิ่งดี ครีเอเตอร์ไม่ควรรู้สึกกดดันที่จะอัปโหลดรายวันหรือรายสัปดาห์

หากคุณกำลังพยายามหาช่วงเวลาที่เหมาะสมในการพักสมอง YouTube ตั้งข้อสังเกตว่าครีเอเตอร์จำนวนมากหยุดพักในเดือนมกราคมเพราะนั่นคือช่วงเวลาที่งบประมาณโฆษณามักจะหมดลง