평범한 사람이 맨땅에서 유튜브 키우는 방법
알고리즘의 목표는 2가지 (유튜브가 자동으로 해낼 수 없는 영역)
1. Find : 원하는 동영상을 찾도록 도와 주기 → 클릭률
2. Kepp Watching : 더 오래 보도록 하기 → 시청 지속 시간
알고리즘은 안되는 영상을 잘되게 하는 것이 아니고 이미 사람들이 좋아하는 영상을 더 많은 사람에게 제안하는 것
어떤 사람들이 이 영상을 실제로 좋아하는지 아닌지 구분하기→ 어떤 사람과 유사한 사람 찾기→ 제안하기
검색 - 구독자 관계 거의 없음
추천 - 구독자 관계 낮음
탐색 - 구독자 관계 높음
알림, 구독탭 - 구독자 관계 높음
유튜브 알고리즘의 이해 1
알고리즘의 목표는 2가지 (유튜브가 자동으로 해낼 수 없는 영역)
1. Find : 원하는 동영상을 찾도록 도와 주기 → 클릭률
2. Kepp Watching : 더 오래 보도록 하기 → 시청 지속 시간
(3. 얼마나 더 많이 노출될 개연성을 만드는가 - 상대적으로 미미하지만 해보자)
검색
시청자 분석에서 신규 시청자가 낮은 경우 검색 유입은 기존 구독의 영향을 적게 받으므로 검색 유입을 향상 시키는 것이 채널 정체를 뚫어내는 한 방법이 된다. 아래 차트에서 신규 시청자는 시크릿모드 이용자, 1년 이상 내 채널을 방문하지 않은 사람, 시청기록을 삭제한사람, 처음 방문한사람이 포함된다. (물론 인접 시청자층으로 확장해 나가는 전략, 신규 시청자가 보아도 클릭할 수 있는 썸네일과 제목 등 유입 전략도 필요하나 검색 유입과 관계 없으므로 간단히 언급만)
유튜브 알고리즘의 이해 2
알고리즘은 안되는 영상을 잘되게 하는 것이 아니고 이미 사람들이 좋아하는 영상을 더 많은 사람들에게 제안하는 것
추천
추천 알고리즘의 주요 요소
- 시청자가 무엇을 보는가 / 보지 않는가 (클릭률)
- 시청자의 동영상 시청시간
- 좋아요 및 싫어요
- 관심 없음 의견
추천 동영상이란
- 시청자 개인의 이전활동을 바탕으로 시청자가 다음에 보고 싶어할 만한 동영상을 모은 것
탐색 (홈 화면)
홈화면 선정기준
- 실적 : 다양한 요인중에 비슷한 시청자들의 참여도와 만족도가 높은 동영상을 고려
- 시청자의 시청기록 및 검색기록 : 시청자가 특정 채널 또는 주제를 얼마나 자주 찾는지 유튜브에서 각 동영상을 시청자에게 몇번 노출시켰는지를 고려함
구독자는 구독탭에서 보다 홈 에서 구독 채널의 동영상을 더 많이 본다
- 시청자가 동영상을 언제 볼 수 있는지 예상할 수 있도록 일관성 있게 업로드
- 긴 동영상 한편으로든 짧은 동영상 여러 편으로든 사람들이 오래 시청하게 만들수록 콘텐츠가 자주 노출될 수 있음
(절대적인 시청시간이 훨씬 더 중요하며, 퍼센티지는 상대적으로 중요치 않음)
유튜브 알고리즘의 이해 3
구독과 구독탭
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