नैदानिक गाइड।

YouTube ऑडियंस रिटेंशन ड्रॉप: एक परीक्षण खोजें।

हर रिटेंशन कर्व गिरता है। उपयोगी सवाल यह है कि आपकी वीडियो कहाँ अपनी समान वीडियो से तेजी से गिरती है।

एक रिटेंशन ड्रॉप तब कार्रवाई करने लायक होता है जब आप वीडियो की तुलना अपनी समान लंबाई और फॉर्मेट के अपलोड से करें, वह समयसीमा खोजें जहां यह पहली बार भिन्न होता है, और उसके जवाब में एक चीज़ बदलें। ऑडियंस रिटेंशन YouTube स्टूडियो में प्राइवेट एनालिटिक्स है, इसलिए कोलिक इसे नहीं देख सकता; नीचे का काम आपकी पूरी रिटेंशन वक्र को समझना और रिकॉर्ड करना है कि आपने क्या परीक्षण करने का निर्णय लिया।

इस लेख में

शुरू करने से पहले

आप क्या सीखेंगे

  • हर रिटेंशन कर्व घटता है। अपनी वीडियो की तुलना अपनी समान वीडियो से करें, न कि किसी प्रतिशत से जिसे आपने कहीं पढ़ा है।
  • लंबाई और प्रारूप कर्व के आकार को बदलते हैं, इसलिए समान को तुलना करें या तुलना का कोई मतलब नहीं है।
  • पहली महत्वपूर्ण गिरावट का टाइमस्टैम्प ढूंढें और उस क्षण को देखें इससे पहले कि आप उसके बारे में सिद्धांत लगाएं।
  • एक प्रतिस्पर्धी व्याख्या लिखें इससे पहले कि आप एक को चुनें, ताकि आप परीक्षण कर रहे हों न कि पुष्टि कर रहे हों।
  • एक चीज बदलें, फिर उसी वीडियो की उम्र में फिर से समीक्षा करें। रिटेंशन एक वीडियो के उम्र के साथ बदलती है और विभिन्न ट्रैफिक तक पहुँचती है।

कर्व कहाँ है, और क्या Kolliq देख सकता है और क्या नहीं

ऑडियंस रिटेंशन YouTube स्टूडियो में एनालिटिक्स के तहत एंगेजमेंट टैब में, प्रत्येक व्यक्तिगत वीडियो के लिए होती है। यह प्राइवेट एनालिटिक्स है, जो केवल चैनल के मालिक को दिखाई देती है। कोई तीसरी पार्टी टूल, कोलिक शामिल, सार्वजनिक डेटा से आपकी रिटेंशन वक्र नहीं देख सकती, और कोई भी प्रोडक्ट जो इससे भिन्नता दिखाता है, वह कुछ और ही बता रहा है।

यह इस गाइड को उपयोगी बनाता है। कोलिक सार्वजनिक संकेतों की तुलना करता है: व्यूज, अपलोड की आवृत्ति, और एक वीडियो की आपके अपने माध्य के खिलाफ प्रदर्शन। रिटेंशन एक सवाल का उत्तर देती है जो ये संकेत नहीं दे सकते।

सार्वजनिक डेटा आपको यह बता सकता है कि एक वीडियो खराब प्रदर्शन कर रहा है। केवल रिटेंशन आपको बताती है कि क्या लोगों ने क्लिक नहीं किया, या क्लिक किया और छोड़ दिया।

स्टूडियो आपको दो दृश्य देता है। एब्सोल्यूट रिटेंशन दिखाता है कि आपके वीडियो के हर पल में कितने दर्शक अभी भी देख रहे हैं। रिलेटिव रिटेंशन इसे समान लंबाई के अन्य YouTube वीडियो के खिलाफ तुलना करता है।

सबसे पहले एब्सोल्यूट पढ़ें: यह आपके वीडियो का वर्णन करता है, जबकि रिलेटिव आपके वीडियो का वर्णन उस समूह के खिलाफ करता है जिसे आपने नहीं चुना और जिसे आप जांच नहीं सकते।

संख्याओं को पढ़ने से पहले आकार को पढ़ें

हर रिटेंशन वक्र गिरता है। शुरुआती सेकंड में एक तीव्र ड्रॉप ग्राफ का सामान्य आकार है न कि विफलता का साक्ष्य, क्योंकि इसमें वह सभी दर्शक शामिल होते हैं जिन्होंने क्लिक किया, देखा, और एक पल में तय किया कि यह वह नहीं है जो वे चाहते थे।

इसलिए देखने के लिए चीज़ विचलन है, न कि गिरावट। तीन आकृतियां नामांकित करने लायक हैं। एक सामान्य से तेज खुलने वाला कील।

एक पहचान योग्य क्षण में अचानक कील। और एक हल्की ढलान, जहां Curve पहले आपकी अन्य वीडियो की तुलना में जल्दी झुकता है बिना किसी एक नाटकीय गिरावट के।

हर एक अलग दिशा में इशारा करता है, और उन्हें भ्रमित करना परीक्षण को बर्बाद करता है। एक खुलने वाला कील उस दूरी की ओर इशारा करता है जो आपके शीर्षक और थंबनेल ने बनाई और वह पहली चीज़ जो दर्शक वास्तव में देखता है। एक मध्य-वीडियो कील एक विशेष क्षण की ओर इशारा करती है जिसे आप खोलकर देख सकते हैं।

एक हल्की ढलान में आमतौर पर कोई एक कारण नहीं होता है और यह आमतौर पर गति या संरचना की ओर इशारा करता है।

समान के साथ तुलना करें, या तुलना छोड़ें

लंबाई रिटेंशन वक्र के आकार को बदलती है, इसलिए एक बीस मिनट का ट्यूटोरियल और एक आठ मिनट का व्लॉग एक दूसरे के खिलाफ सही मायने में नहीं पढ़े जा सकते। फॉर्मेट भी उतना ही महत्वपूर्ण है: एक लिस्ट वीडियो जिसमें चैप्टर होते हैं, वह ध्यान को किसी निरंतर प्रदर्शन से अलग तरीके से रखता है, और न तो एक साक्षात्कार के साथ तुलना की जा सकती है।

अपने तीन से पांच अपलोड का चयन करें जो आप जांच रहे वीडियो से समान लंबाई, फॉर्मेट, और लगभग विषय में मेल खाते हैं। वह सेट आपका बेंचमार्क है। कोई बाहरी चीज़ आवश्यक नहीं है, और कोई बाहरी चीज़ उतनी भरोसेमंद नहीं होगी।

यदि आप वास्तव में तीन तुलनीय वीडियो नहीं रख सकते, तो ईमानदार निष्कर्ष यह है कि आपके पास इस रिटेंशन समस्या को कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं। और आगे प्रकाशित करते रहें और बाद में फिर से देखें। यह वही अनुशासन है जो कोलिक सार्वजनिक मैट्रिक्स पर लागू करता है, और यह यहां और भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि एक रिटेंशन वक्र सटीक दिखाई देता है और लोगों को इसके पढ़ने के लिए आमंत्रित करता है।

पहली महत्वपूर्ण गिरावट को खोजें, फिर जाएं और इसे देखें

Curve के साथ होवर करें जब तक कि आप उस बिंदु को न ढूंढ लें जहां यह वीडियो पहली बार अपने तुलना सेट से भिन्न होता है। उस टाइमस्टैम्प को नोट करें। फिर अपना खुद का वीडियो खोलें और लगभग पंद्रह सेकंड पहले से देखें।

साधारण भाषा में बताएं कि उस क्षण में क्या हो रहा है। एक स्पॉन्सर पढ़ना शुरू होता है। विषय बदलता है।

एक लंबी सेटअप शुरू होती है। कैमरा एक फ्रेम पर रुकता है। जो चीज शीर्षक ने वादा किया है वह पहले ही प्रस्तुत की जा चुकी है और कुछ भी उसे प्रतिस्थापित नहीं कर रहा है।

जो आप चाहते हैं वह यह है कि आप एक विवरण दें जिसे आप किसी और को दे सकें, न कि एक थ्योरी जो आप पहले से मानते हैं।

यदि उस क्षण में कुछ उल्लेखनीय नहीं हो रहा है, तो यह एक वास्तविक परिणाम है न कि एक असफल चरण। इसका मतलब अक्सर यह होता है कि हानि क्रमिक होती है न कि एक संपादन के कारण, जो आपको एक खराब कट के लिए शिकार करने से रोकता है और पूरे पीस की संरचना पर ध्यान केंद्रित करता है।

एक प्रतिस्पर्धी व्याख्याएं लिखें इससे पहले कि आप एक चुनें

यह वह चरण है जो अधिकांश लोग छोड़ देते हैं, और यह वही है जो इसके बाद सब कुछ विश्वसनीय बनाता है। निर्णय लेने से पहले, दो या तीन स्पष्टीकरण लिखें जो आपने अभी देखा है।

एक ड्रॉप लें 0:45 पर जब स्पॉन्सर पढ़ना शुरू होता है। पढ़ना खुद लोगों को खो सकता है। या पढ़ना ठीक उसी क्षण में होने वाला है जब आपके अन्य वीडियो पहले वास्तविक मुआवजा देते हैं, इसलिए लागत स्लोट को देरी ही है न कि विज्ञापन।

या धैर्य पहले से ही एक धीमी शुरुआत के दौरान निर्माण कर रहा था, और पढ़ना बस यही वह क्षण है जहां यह दृश्य हो जाता है।

ये तीन अलग-अलग परीक्षणों का नेतृत्व करते हैं। उन्हें लिस्ट करना आपके अगले कार्य को बदलता है: स्पॉन्सर पढ़ने को रिटेंशन को हानि पहुँचाने का निष्कर्ष निकालने के बजाय, आप एक विशिष्ट परिवर्तन का परीक्षण करते हैं और परिणाम आपको बताते हैं कि कौन सा स्पष्टीकरण सबसे करीब था।

सिर्फ एक चीज बदलें

एक ही परिवर्तन पर सीमित होना ही अगले वीडियो को कुछ सिखाने का एकमात्र तरीका है। इंट्रो को छोटा करें, स्पॉन्सर पढ़ना स्थानांतरित करें, और थंबनेल को एक साथ redesign करें, और एक बेहतर Curve आपको नहीं बताएगी कि इनमें से कौन उसे अर्जित किया। आपने एक वीडियो को बेहतर किया है और कुछ भी दोहराने के लिए सीखा नहीं है।

उपयोगी एकल परिवर्तन विशिष्ट और पलटने योग्य होते हैं। स्पॉन्सर पढ़ने से पहले पहला मुआवजा पेश करें। सेटअप को काटें ताकि प्रदर्शन पहले तीस सेकंड के अंदर शुरू हो जाए।

एक लंबे खंड को स्पष्ट चैप्टर मार्कर के साथ तोड़ें। अंतिम परिणाम पर शुरुआत करें, फिर समझाएं कि आप कैसे पहुंचे।

परिवर्तन लिखें, आप इससे क्या अपेक्षित करते हैं, और सफलता के लिए क्या गिना जाएगा, इससे पहले कि वीडियो जारी हो। पूर्व-रिकॉर्डिंग अपेक्षा का मतलब है कि यह परीक्षण आपसे बाद में कहानियों से अलग है। कोलिक आंशिक रूप से उस रिकॉर्ड को परिणाम के साथ रखने के लिए है, लेकिन किसी भी दस्तावेज में दिनांकित नोट वही कार्य करता है।

समान वीडियो उम्र पर समीक्षा करें।

रिटेंशन किसी वीडियो का एक स्थिर गुण नहीं है। जैसे-जैसे एक वीडियो की उम्र बढ़ती है, यह विभिन्न सतहों के माध्यम से विभिन्न ट्रैफिक तक पहुंचता है, और प्रकाशित होने के तीन दिन बाद पढ़ी गई Curve उस Curve से भिन्न हो सकती है जो तीस दिन पर है। नई वीडियो को तीन दिन पर पुराने एक से नब्बे पर तुलना करना वास्तव में कोई तुलना नहीं है।

एक आयु चुनें और उसी पर टिके रहें। अधिकांश चैनलों के लिए सात दिन उपयुक्त है, और स्थिरता अधिक महत्वपूर्ण है बनिस्बत विशेष संख्या के: अपनी तुलना सेट में वीडियो के समान उम्र में नए वीडियो की समीक्षा करें।

फिर रिकॉर्ड करें कि क्या हुआ, जिसमें वह समय भी शामिल है जब कुछ नहीं हुआ। एक परिवर्तन जिसने कोई मापने योग्य अंतर नहीं दिया है, यह बताता है कि आप जो स्पष्टीकरण चुनते हैं वह शायद गलत था, जिससे अगले प्रयास के लिए क्षेत्र को संकीर्ण करता है। यह एक परिणाम है जिसे रखना मूल्यवान है, और यह वही है जिसे अधिकांश निर्माता चुपचाप अगली ओर बढ़कर फेंक देते हैं।

आपकी अगली समीक्षा चेकलिस्ट

  • स्टूडियो में वीडियो खोलें, एनालिटिक्स और एंगेजमेंट के अंतर्गत, और सबसे पहले कुल रिटेंशन पढ़ें।
  • तीन से पांच अपने वीडियो को लंबाई और प्रारूप के अनुसार मिलाएं।
  • उस समय की स्टाम्प को नोट करें जहाँ यह वीडियो उस सेट से पहले बार भिन्न होता है।
  • उस समय की स्टाम्प से पंद्रह सेकंड पहले अपने वीडियो को देखें।
  • वहाँ क्या होता है, उसे एक सरल वाक्य में वर्णित करें।
  • दो या तीन प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं की सूची बनाएं।
  • एक बदलाव चुनें और प्रकाशित करने से पहले अपेक्षित परिणाम लिखें।
  • समान वीडियो उम्र पर समीक्षा करें और परिणाम को रिकॉर्ड करें, जिसमें कोई बदलाव भी शामिल है।

Creators के सवाल

अच्छा ऑडियंस रिटेंशन प्रतिशत क्या है?

कोई एकल संख्या ऐसी नहीं है जिसे पाना चाहिए। रिटेंशन वीडियो की लंबाई, प्रारूप, विषय और ट्रैफिक स्रोत पर बहुत निर्भर करता है, इसलिए जो आंकड़ा एक छोटे ट्यूटोरियल के लिए स्वस्थ है, वह लंबे इंटरव्यू के लिए खराब हो सकता है। आपके अपने तुलनीय वीडियो ही एकमात्र बेंचमार्क हैं जो उन कारकों को ध्यान में रखते हैं।

क्या कोलिक मेरी रिटेंशन कर्व देख सकता है?

नहीं। ऑडियंस रिटेंशन निजी YouTube एनालिटिक्स है, जो केवल चैनल के मालिक के लिए स्टूडियो में उपलब्ध है। कोलिक सार्वजनिक संकेतों और आपके द्वारा रिकॉर्ड किए गए डेटा से काम करता है। यह गाइड उस कर्व की व्याख्या करने के बारे में है जिसे आपके पास पहले से पहुंच है।

क्या पहले कुछ सेकंड में बड़ी गिरावट एक समस्या है?

आमतौर पर यह अपने आप में नहीं होती। हर रिटेंशन कर्व शुरू में तेज़ी से गिरता है क्योंकि यह सभी को शामिल करता है जिन्होंने क्लिक किया और लगभग तुरंत छोड़ दिया। यह जांचने के लायक है जब वह शुरुआती गिरावट आपकी अपने तुलनीय अपलोड से स्पष्ट रूप से तेज़ होती है।

क्या मुझे अपने स्पॉन्सर रीड को हटाना चाहिए अगर वहाँ रिटेंशन गिरता है?

एक अवलोकन पर नहीं। स्पॉन्सर रीड में गिरावट रीड के कारण हो सकती है, जो रीड को displaced करता है, या पहले से ही बन रही बेचैनी के कारण। एक विशिष्ट बदलाव का परीक्षण करें, जैसे कि रीड से पहले पहला फायदा प्रदान करना, और देखें कि क्या गिरावट वहाँ से चलती है।

मुझे यह करने के लिए कितने वीडियो चाहिए?

लंबाई और प्रारूप पर मेल खाने वाले तीन से पांच अपलोड का एक तुलना सेट बनाने के लिए पर्याप्त संख्या में। इससे कम में, आप रुचि के लिए कर्व को पढ़ सकते हैं, लेकिन आप वीडियो के बीच वास्तविक पैटर्न को सामान्य विविधता से अलग नहीं कर सकते।

पढ़ाई से कार्य करने तक

प्रकाशित करने से पहले टेस्ट रिकॉर्ड करें।

एकल बदलाव, आप क्या उम्मीद करते हैं और आप इसे कब समीक्षा करेंगे, उसे लिखें। कोलिक अपेक्षा और परिणाम को एक साथ रखता है ताकि अगला निर्णय इस पर आधारित हो सके।

एक प्रयोग की योजना बनाएं।