벤치마크를 만들지 않고 바이러스성 비디오 통계를 읽는 방법

샘플을 수집하기 전에 정의하세요.

먼저 질문을 작성하세요. 아마도 이번 달에는 어떤 임차인 중심의 스토리지 시연이 더 자세히 살펴봐야 할지 생각해 보세요. 형식, 언어, 출판 창 및 채널 크기 범위를 지정합니다. ShortsMonkey에는 후보자를 모으는 데 사용한 키워드, 동영상 유형, 지역, 최소 조회수, 최대 구독자 설정을 기록합니다. 이는 선택 조건일 뿐 결과 동영상이 모든 관련 업로드를 대표한다는 증거는 아닙니다.

관찰 날짜를 선택하고 가능한 경우 집계 컬렉션을 함께 보관하세요. 동영상의 표시되는 게시 날짜와 측정항목을 수집한 날짜는 서로 다른 필드입니다. 차이에 따라 관찰 시점의 연령이 결정됩니다. 이후 세션에서 새 개수가 추가되면 자동으로 첫 번째 관측치를 바꾸는 대신 새 관측치를 저장합니다.

문서 제외도 마찬가지입니다. 언어 요약을 벗어난 동영상, 접근할 수 없는 소스, 알 수 없는 구독자 수 등의 경우 특정 비교에서 제외해야 하는 명시적인 이유가 있어야 합니다. 단지 초기 아이디어를 약화시킨다는 이유로 불편한 예를 제거하지 마십시오. 제외 로그를 ​​유지하면 작은 샘플을 더 쉽게 해석할 수 있습니다.

비율을 계산하기 전에 원시 개수를 보존합니다.

조회수와 구독자를 별도의 숫자 열에 저장합니다. 구독자 수가 알려져 있고 0보다 큰 경우에만 V/S를 계산하세요. 조회수가 96,000이고 구독자가 3,000명인 가상 동영상의 V/S는 32입니다. 결과는 기록된 개수를 설명합니다. 이는 성공 확률, 청중 규모 추정 또는 유지율 측정이 아닙니다.

분모를 변경하면 오해의 소지가 있는 움직임이 발생할 수 있습니다. 채널이 구독자를 늘리는 동안 조회수가 일정하게 유지되는 동영상은 나중에 V/S가 더 낮아집니다. 이러한 변화로 인해 청중의 관심이 감소하는 것은 아닙니다. 비율과 함께 원시 값을 비교하고 차트나 요약을 공유할 때 수집 날짜를 표시하세요.

둥근 공개 수치도 정밀도를 제한합니다. 소스가 반올림된 구독자 수를 표시하는 경우 결과 비율에 소수점 이하 자릿수를 제공하는 대신 해당 제한을 기록하십시오. 누락된 개수를 알 수 없으며 0이 아닙니다. 이러한 간단한 구별은 스프레드시트가 불완전한 증거를 권위 있는 순위로 바꾸는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

채널 기준선에서 교차채널 규모를 분리하세요.

V/S는 동영상을 채널의 구독자 수와 비교합니다. 채널 기준 비교에서는 동일한 제작자가 업로드한 비교 가능한 동영상과 비교하여 해당 동영상의 실적이 어떤지 묻습니다. 그들은 다른 질문에 대답합니다. 가능한 경우 형식, 주제, 연령이 비슷한 기준 동영상을 선택하고 업로드한 문서를 포함하세요.

조회수 2,000, 3,000, 4,000, 5,000, 86,000회인 5개의 비교 가능한 동영상에 대한 가상 기준의 경우 중앙값은 4,000이고 평균은 20,000입니다. 값이 크면 평균이 크게 이동합니다. 두 요약 모두 잘못된 것은 아니지만 목록의 다양한 측면을 설명합니다. 원시 관찰 결과를 표시하면 차이점을 이해할 수 있습니다.

후보자의 조회수가 12,000회라면 이는 가상 중앙값의 3배입니다. outlier라고 부르려면 여전히 명시된 규칙과 적절한 비교 세트가 필요합니다. 보편적인 기준점을 주장하거나 조회수를 수집하는 데 걸리는 시간이 매우 다른 동영상을 조용히 혼합하지 마세요. 비율은 그 뒤에 있는 그룹만큼만 유용합니다.

연령, 형식, 연구 목적별로 그룹화

Shorts와 긴 형식의 동영상을 분리하세요. 각 형식 내에서 유사한 언어, 주제, 연령을 그룹화하세요. 현재 계획 세션에 대해 하나의 연령대를 선택하고 이전 참조 자료에 대해 다른 연령대를 선택할 수 있습니다. 밴드는 분석적 선택입니다. 비디오 성장이 언제 완료되는지는 보장하지 않습니다.

지역 필터는 쿼리 범위를 좁힙니다. 모든 시청자의 위치를 ​​​​밝히거나 특정 스타일이 한 국가에서 성공하는 이유를 설명하지 않습니다. 한 지역이 더 빠른 편집이나 더 짧은 비디오를 선호한다는 글을 쓰기 전에 해당 주장을 뒷받침할 수 있는 증거가 필요합니다. 귀하의 검색 시트만으로는 이를 제공할 수 없습니다.

마찬가지로, 공개 조회수를 통해 다른 채널의 노출수, 클릭률, 시청 지속 시간을 추론하지 마세요. 해당 수량은 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 연구 질문에 비공개 분석이 필요하고 승인된 액세스 권한이 없는 경우 추정치로 공백을 메우기보다는 질문을 변경하거나 답변에 미해결 라벨을 붙입니다.

변형을 보여주고 반례를 찾으세요.

가장 큰 값만 보고하는 것이 아니라 표본 크기, 관찰 창, 수집 규칙 및 분포를 보고합니다. 단순한 순서 목록은 인상적인 차트보다 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 반복되는 채널과 한 제작자가 관찰의 큰 부분을 차지하는지 여부를 확인하세요. 그렇지 않으면 채널의 제작 습관이 주제 전체 패턴처럼 보이는 것을 지배할 수 있습니다.

대체 문구와 낮은 임계값을 검색하여 일반적인 결과의 관련 동영상을 찾으세요. 성공적인 참고자료와 반례를 모두 시청하세요. 제안된 설명 전에 눈에 보이는 세부 사항을 작성하세요. 결과 우선 열기는 관찰입니다. 더 많은 조회수를 발생시켰다는 주장은 가설입니다. 유사한 세부 사항이 다른 결과와 공존할 수 있습니다.

작은 편의 표본의 경우 전체 시장을 측정했음을 암시하는 신뢰 표현을 사용하지 마십시오. 녹음된 검색에서 관찰한 내용을 말하세요. 관련 주제가 없으면 해당 조건에서 해당 주제를 찾지 못했다고 보고하십시오. 한 번의 수집 세션이 없다고 해서 수요가 없다는 증거는 아닙니다.

명확한 제한을 두고 유용한 결론을 작성하세요.

강력한 연구 결론은 실행 가능한 다음 테스트, 이를 뒷받침하는 참고 자료 및 남아 있는 불확실성을 식별합니다. 예를 들어, 사용 중인 제거 가능한 구분선을 표시하는 것이 설명과 함께 여는 것보다 문제를 더 명확하게 하는지 테스트할 수 있습니다. 직접 시연을 촬영하고 게시하기 전에 가설을 보존하세요.

기본 행에 연결된 연구 요약을 유지합니다. 자신의 결과를 검토한 후 해석이 변경된 내용을 추가하세요. 이 워크플로에서 통계의 목적은 추론을 검사 및 수정 가능하게 만드는 것입니다. 선별된 성공적인 동영상 목록에서 정확한 벤치마크를 만드는 것이 아닙니다.