分析
推測せずに最近のアップロードをレビューする最良の方法
最近のアップロードのレビューには、何が変わったのか、次に何をテストすべきかを説明する必要があります。
最近のアップロードのレビューは、焦点を絞った質問をする場合に最も有用です：どの動画が注意を必要とし、どのパターンがフォローアップに値し、計画された変更が期待される結果を生んだかどうか。レビューは、あなたが下せる決定に結びつけてください。
この記事では
始める前に
得られること
- 過去の最高のアップロードではなく、比較可能なアップロードを使用します。
- トピックとフォーマットでグループ化してください。
- 勝者と失敗者の背後にあるパターンを見つけてください。
- 特定の次のアップロードの決定で締めくくる。
報告書を開く前に質問を選ぶ
最近のリリースの管理可能なグループとそれらの背景にある比較可能な履歴から始めます。アップロード日、形式、主題、および現在のデータソースを含めます。昨日公開されたビデオと成熟した結果を混ぜて、その生の数えを公正なランキングとして扱ってはいけません。
シンプルな作業テーブルを構築する
アップロードごとに1行を使用します。観客の約束、観察の年齢、利用可能な視聴回数、参照グループ、異常な分布を記録します。良いか悪いかの判決ではなく、次の質問のための列を追加します。
例えば、広範なオーバービューで弱い結果は、約束が具体的すぎなかったかどうかを検査することにつながるかもしれません。野心的な制作で普通の結果は、制作コストについての疑問を引き起こすかもしれません。この指標は次の調査のフレームを作るのに役立つときに有用になります。
利用不可能な測定を明示的にマークする
視聴回数の欠如、不完全な履歴、または欠席したプライベートレポートは利用できないものであるべきです。ギャップをゼロで埋めることや、公的カウントから保持を推測することは避けます。作った完全さがあるきれいなテーブルは、オープンな質問がある正直なものよりも役に立ちません。
外れ値を特定し、それらが支配しないようにする
大幅に異なる関連参照と比較した動画を検査し、その後通常のアップロードも確認してください。目立つ動画は、有用な質問や珍しいタイミング、外部プロモーションを示す場合があります。弱い動画は、視聴者が少ないか、狭いターゲットに向けて配信されている場合があります。
中央値と基盤であるサンプルを一緒に使用します。参照グループに無関係な部分が少数しかない場合、乗数が決定的に見えることがあります。バッジに頼るのではなく、元のタイトルやフォーマットを読むことが重要です。
実際の動画に戻る
オープニングを見て、約束を検査し、デモや説明がそれを実現しているか確認してください。チャンネルを所有している場合は、関連するプライベートレポートを持ち込みましょう。コンテンツに関する直接の観察と、視聴者の行動に関する仮説を分けてください。
オープニングのうち3つがクリエイターの紹介に多くの時間を費やしていることに気付くかもしれません。これは変えられる編集パターンです。これが視聴数の減少を引き起こしたかは追加の証拠が必要ですので、レビューが確立する以上の主張は避けてください。
最後の数回のリリースを繰り返し可能なワークシートでレビューしてください。
扱いやすい最近のアップロードのセットを選び、可能であればその元のブリーフも含めます。レビューは、事後に結果をランク付けするのではなく、学ぶことを意図していたことを回復するものであるべきです。ブリーフが存在しない場合は、再構築を回顧的とラベル付けしてください。この区別は、予期しない結果を予測したと主張することから防ぎます。
ステップ1: 各アップロードを一貫して説明する
視聴者への約束、フォーマット、公開日、観察年齢、重要な配信アクションを記録します。使用するはずの比較グループを追加します。広範囲なエンターテインメント作品と狭い参照チュートリアルは、チャンネルに所属するかもしれませんが、自動的に同じパフォーマンス期待を共有するべきではありません。レビューがすべてのアップロードを同じ製品として扱わないように、目的を明確に保ってください。
ステップ2: 実際に持っている観察を比較する
可能な限り一致する定義と期間を使用します。公共の現在のカウントについては、収集日を保存し、歴史的な値を捏造しないようにします。あなた自身のプライベートレポートについては、ソースと関連するフィルターを記録してください。欠損データはワークシートに欠損として含めてください。仮定の数字で埋め尽くされたきれいなテーブルは、境界が理解できている不完全なものよりも有用ではありません。
ステップ3: 作品を再度見る
オープニング、メインデモ、結論に戻ります。明確さ、ペース、前提条件、そして答えが約束と一致するかどうかについて具体的な観察を書きます。視聴数がすべてのクリエイティブ選択が良いか悪いかを決定する要因にしないでください。より強い結果が混乱した説明を含む可能性があり、より弱い結果でさえも保持すべき有用な制作方法を明らかにすることがあります。
レッスンを結果に関するストーリーから切り離す
高度なチュートリアルが期待外れのパフォーマンスを示し、初心者向けの設定動画が普通であるとします。「私の視聴者は高度なコンテンツを拒否する」というのは一つの可能なストーリーですが、高度な動画には不明瞭な約束や不一致の比較グループがあるかもしれません。次のステップを選ぶ前に、一つ以上のもっともらしい代替案を作成してください。これにより、レビューがあなたのクリエイターとしてのアイデンティティへの判決ではなく、調査的なものに保たれます。
ステップ4: 繰り返し可能な改善を特定する
結果を早めに示したり、前提を説明したり、質問を絞ったりするなどのアクションを選択します。それを動機付けた証拠と、残っている不確実な要素を明示してください。質、整合性、エンゲージメントの向上など、漠然とした目標の長いリストは避けてください。具体的な変更は実施しやすく、次のレビューに意味のある継続性を持たせます。
ステップ5: 決定を次のブリーフに持ち込む
レビューのメモを計画されたアップロードに添付し、次の観察点を設定します。未使用のアイデアはすぐにスクリプトを混雑させるのではなく、バックログに保管してください。分析からアップロードのガイドは、レビューを制作ブリーフに変換する方法を示します。時間が経つにつれて、アーカイブは何が起こったかだけでなく、それらの観察がどのように制作に影響を与えたかも説明するはずです。
短い決定リストで終了する
調査するアップロードを1つ、慎重に繰り返すアイデアを1つ、さらなる時間が必要な結果を選択します。何もアクションが必要でない場合も、それを記録してください。レビューは、推奨を作り出す必要はありません。
Kolliqの動画ライブラリは、アップロード、フィルター、および利用可能な証拠を一緒に保っています。コンテキストのためにチャンネルサマリーを使用し、必要に応じて個別の証拠を開き、特定の仮説を実験ワークフローに持ち込むことで、それを別の文書で失わないようにします。
次のレビューのチェックリスト
- 比較可能なアップロードセット
- トピックとフォーマット
- 最も強いシグナル
- 最も弱いシグナル
- 次のテスト
クリエイターがよく尋ねる質問
どのくらいの頻度でアップロードをレビューする必要がありますか？
通常、毎週が有用なリズムです。ノイズを減らしながら、最近の決定を維持できます。
読むことから行動に移る
推測を減らしてアップロードをレビューする
Kolliqは最近のコンテンツシグナルを整理し、次の決定をより正当化しやすくします。
最近のアップロードを分析します。