Contact
Line : comsiam
Contact
Line : comsiam

YouTube Analytics คือระบบวิเคราะห์ข้อมูลของ YouTube ที่ช่วยให้เจ้าของช่องรู้ว่า วิดีโอของตัวเองกำลังทำผลงานอย่างไร ผู้ชมมาจากไหน ดูคลิปนานแค่ไหน กดออกตรงช่วงใด และคอนเทนต์ประเภทไหนกำลังได้รับความสนใจ
หากทำ YouTube โดยดูแค่จำนวน Views เราจะเห็นเพียงปลายทางของผลลัพธ์ แต่ YouTube Analytics สามารถช่วยอธิบายได้ลึกกว่านั้นว่า ทำไมคลิปหนึ่งถึงได้วิวเยอะ ในขณะที่อีกคลิปกลับมีคนดูน้อย
ดังนั้นไม่ว่าจะเป็นช่องใหม่หรือช่องที่มีวิดีโอหลายร้อยคลิป การอ่าน YouTube Analytics ให้เป็นถือเป็นทักษะสำคัญมากสำหรับการพัฒนาช่อง
YouTube Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่ภายใน YouTube Studio
เจ้าของช่องสามารถใช้เพื่อตรวจสอบข้อมูลของทั้ง
ข้อมูลที่แสดงไม่ได้มีเพียงจำนวน Views แต่ยังรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับ
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกัน จะช่วยให้เจ้าของช่องตัดสินใจได้แม่นกว่าการเดาว่าผู้ชมชอบอะไร
บนคอมพิวเตอร์สามารถเข้าได้จาก
YouTube Studio → Analytics
จากนั้นจะพบข้อมูลระดับ Channel
ถ้าต้องการดูวิดีโอหนึ่งคลิปโดยเฉพาะ ให้เข้า
YouTube Studio → Content → เลือกวิดีโอ → Analytics
การดูสองระดับนี้มีประโยชน์ต่างกัน
เหมาะสำหรับดูภาพรวม เช่น
เหมาะสำหรับวิเคราะห์คลิปใดคลิปหนึ่ง เช่น
มือใหม่ควรเรียนรู้ทั้งสองแบบ
Views คือจำนวนครั้งที่คอนเทนต์ได้รับการรับชมตามหลักการนับของ YouTube
เป็น Metric ที่คนส่วนใหญ่ให้ความสนใจมากที่สุด เพราะเข้าใจง่าย
แต่ Views เพียงค่าเดียวไม่สามารถบอกได้ว่าคลิปประสบความสำเร็จทุกด้านหรือไม่
ตัวอย่างเช่น
คลิป A
คลิป B
แม้คลิป A จะมี Views มากกว่า แต่คลิป B อาจสร้าง Watch Time และความสัมพันธ์กับผู้ชมได้มากกว่า
ดังนั้นไม่ควรวิเคราะห์ Views แยกจาก Metric อื่น
Watch Time คือเวลารวมที่ผู้ชมใช้ในการรับชมคอนเทนต์
ตัวอย่างง่าย ๆ
หากมีผู้ชม 100 คน และแต่ละคนดูวิดีโอเฉลี่ย 5 นาที
Watch Time รวมจะอยู่ที่ประมาณ
500 นาที
หรือประมาณ
8 ชั่วโมง 20 นาที
Watch Time ช่วยให้เห็นว่าผู้ชมใช้เวลากับคอนเทนต์ของเรามากน้อยเพียงใด
วิดีโอที่มี Views สูงไม่ได้หมายความว่าจะมี Watch Time สูงเสมอไป
Average View Duration หรือระยะเวลารับชมเฉลี่ย ใช้บอกว่าผู้ชมโดยเฉลี่ยดูวิดีโอเป็นเวลานานเท่าไร
ตัวอย่างเช่น
วิดีโอมีความยาว 10 นาที
Average View Duration = 4 นาที
หมายความว่าโดยเฉลี่ยผู้ชมดูประมาณ 4 นาทีต่อการรับชมตามข้อมูลที่ระบบนำมาคำนวณ
ค่านี้เหมาะสำหรับใช้เปรียบเทียบวิดีโอที่มีลักษณะหรือความยาวใกล้เคียงกัน
Audience Retention เป็นข้อมูลที่ช่วยให้รู้ว่า ผู้ชมยังอยู่ดูวิดีโอมากน้อยเพียงใดในแต่ละช่วงของคลิป
กราฟ Retention มีประโยชน์มาก เพราะสามารถช่วยตอบคำถามว่า
ตัวอย่างเช่น
หากกราฟลดลงแรงมากใน 30 วินาทีแรก อาจต้องกลับไปตรวจว่า
Audience Retention จึงเป็น Metric ที่ควรดูหลังจากคลิปมีข้อมูลเพียงพอ
Impressions คือจำนวนครั้งที่ Thumbnail ของวิดีโอถูกแสดงแก่ผู้ชมในพื้นที่ของ YouTube ที่เข้าเงื่อนไขการนับ Impression
ตัวอย่างเช่น
วิดีโอมี
100,000 Impressions
ไม่ได้หมายความว่ามีคนดู 100,000 ครั้ง
แต่หมายความว่า Thumbnail มีโอกาสถูกเห็นตามการนับของระบบประมาณ 100,000 ครั้ง
จากนั้นจึงต้องดูว่าในจำนวนดังกล่าวมีคนคลิกดูมากแค่ไหน
นั่นคือหน้าที่ของ CTR
CTR หรือ Impressions Click-Through Rate เป็นสัดส่วนที่ช่วยบอกว่า เมื่อ Thumbnail ถูกแสดงแล้ว ผู้ชมเลือกเปิดดูวิดีโอมากน้อยเพียงใด
ตัวอย่างเช่น
Impressions = 10,000
มีการรับชมจาก Impression = 500
CTR จะอยู่ประมาณ
5%
แต่ไม่ควรคิดว่า CTR ยิ่งสูงยิ่งดีในทุกกรณี
เพราะเมื่อ YouTube เริ่มขยายวิดีโอไปยังผู้ชมวงกว้างขึ้น Impressions อาจเพิ่มมาก ขณะที่ CTR ลดลงได้ตามธรรมชาติ
ดังนั้นต้องอ่าน
Impressions + CTR + Views + Traffic Source
ร่วมกัน
ไม่มีตัวเลขเดียวที่ใช้ตัดสินทุกช่องได้
CTR สามารถแตกต่างกันตาม
สิ่งที่มีประโยชน์กว่าการถามว่า
“CTR เท่าไรถึงดี”
คือการเปรียบเทียบว่า
วิดีโอของเราเองเรื่องไหนมี CTR สูงหรือต่ำกว่าคลิปประเภทเดียวกัน
เพราะแต่ละช่องมีฐานผู้ชมไม่เหมือนกัน
Traffic Source บอกว่าผู้ชมค้นพบวิดีโอของเราจากที่ใด
ตัวอย่างแหล่ง Traffic ที่อาจพบ ได้แก่
ผู้ชมค้นหาคำบางคำบน YouTube แล้วพบวิดีโอ
อาจมาจากพื้นที่อย่างหน้า Home หรือพื้นที่การเรียกดูอื่นที่เข้าเกณฑ์
วิดีโอของเราถูกแนะนำใกล้หรือหลังจากวิดีโออื่น
Traffic ที่มาจาก Feed ของ Shorts
ผู้ชมเข้ามาจากภายนอก YouTube เช่น เว็บไซต์ แอป หรือแพลตฟอร์มอื่น
ผู้ชมเข้ามาจากหน้าช่อง
การรู้ Traffic Source ช่วยให้เข้าใจว่าคลิปกำลังถูกค้นพบในรูปแบบใด
หากวิดีโอได้รับ Traffic จาก YouTube Search ระบบอาจแสดงคำค้นบางส่วนที่ผู้ชมใช้ก่อนพบวิดีโอ
ข้อมูลนี้มีประโยชน์มากสำหรับคนทำ SEO YouTube
ตัวอย่างเช่น เราทำคลิปเรื่อง
วิธีใช้ YouTube Studio
แต่พบว่าผู้ชมจำนวนมากค้นหาด้วยคำว่า
YouTube Studio มือใหม่
นั่นอาจเป็นไอเดียสำหรับ
สำหรับ comsiam วิธีหนึ่งที่ใช้ได้คือรวบรวมคำค้นที่เกิดซ้ำ แล้วนำมาสร้าง Content Cluster รอบหัวข้อหลัก
Unique Viewers ใช้ประมาณจำนวนผู้ชมที่แตกต่างกันที่เข้ามาดูคอนเทนต์ภายในช่วงเวลาที่เลือก
จึงไม่เหมือน Views
เพราะผู้ชมหนึ่งคนอาจสร้าง Views ได้มากกว่าหนึ่งครั้ง
ตัวอย่างเช่น
Views = 20,000
Unique Viewers = 12,000
ไม่ได้หมายความว่าข้อมูลผิด
เพราะคนบางส่วนอาจดูมากกว่าหนึ่งวิดีโอหรือรับชมซ้ำ
จำนวน Subscriber เป็นอีก Metric สำคัญ แต่ไม่ควรดูเพียงยอดรวม
ควรวิเคราะห์ว่า
วิดีโอไหนทำให้คนกด Subscribe
ตัวอย่างเช่น
คลิป A ได้ 50,000 Views และเพิ่ม 50 Subscribers
คลิป B ได้ 20,000 Views และเพิ่ม 300 Subscribers
แม้คลิป B มี Views น้อยกว่า แต่สามารถเปลี่ยนผู้ชมให้กลายเป็นผู้ติดตามได้มากกว่าอย่างชัดเจน
ข้อมูลนี้ช่วยค้นหาว่า Content แบบใดสร้างฐานผู้ชมให้ช่องได้ดีที่สุด
New Viewers คือผู้ชมที่เข้ามารับชมช่องเป็นครั้งแรกภายในช่วงเวลาที่ระบบใช้วิเคราะห์
หากมี New Viewers จำนวนมาก หมายความว่าคอนเทนต์กำลังเข้าถึงคนใหม่ได้ดี
แต่หากคนเหล่านั้นไม่กลับมาอีกเลย ช่องอาจยังสร้างความสัมพันธ์ระยะยาวได้ไม่มาก
จึงควรดู New Viewers คู่กับ Returning หรือ Regular Audience Metrics ที่มีให้ในบัญชี
คนที่กลับมาดูช่องซ้ำมีความสำคัญมาก เพราะแสดงว่าช่องไม่ได้พึ่งวิดีโอ Viral เพียงครั้งเดียว
ช่องที่เริ่มมีผู้ชมกลับมาเป็นประจำมักแสดงให้เห็นว่า
ดังนั้นการเติบโตไม่ควรวัดเฉพาะจำนวนคนใหม่ แต่ควรดูว่ามีคนกลับมาดูอีกมากน้อยเพียงใด
แท็บ Audience ช่วยให้เข้าใจว่าใครกำลังดูคอนเทนต์ของเรา
ข้อมูลที่อาจพบขึ้นอยู่กับช่องและจำนวนข้อมูลที่ระบบมี เช่น
ข้อมูลบางอย่างอาจไม่แสดง หากมีข้อมูลไม่เพียงพอหรือมีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว
ข้อมูลนี้ช่วยดูช่วงเวลาที่ผู้ชมของช่องใช้งาน YouTube
มีประโยชน์สำหรับการวางแผน
แต่ไม่ควรตีความว่า หากลงผิดเวลาแล้ววิดีโอจะไม่สามารถเติบโตได้
เวลาลงเป็นเพียงปัจจัยหนึ่ง
คุณภาพของหัวข้อ Thumbnail Title และความพึงพอใจของผู้ชมยังมีความสำคัญมาก
Engagement ใช้อธิบายการมีส่วนร่วมของผู้ชมกับคอนเทนต์
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องอาจรวมถึง
Engagement ช่วยให้เข้าใจว่า หลังจากผู้ชมกดเข้ามาแล้ว พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหามากน้อยเพียงใด
Likes และ Comments ช่วยให้เห็น Feedback ของผู้ชม
แต่ไม่ควรพยายามเพิ่มตัวเลขเหล่านี้โดยแยกจากคุณภาพคอนเทนต์
สิ่งที่มีประโยชน์คืออ่านความคิดเห็นเพื่อค้นหา Pattern
เช่น ผู้ชมถามซ้ำว่า
“ทำบนมือถือได้ไหม”
หากมีคำถามนี้จำนวนมาก นั่นอาจกลายเป็นหัวข้อใหม่ เช่น
วิธีใช้ YouTube Studio บนมือถือ
Comment จึงเป็นได้ทั้ง Engagement และแหล่งหาไอเดียคอนเทนต์
หากช่องอยู่ใน YouTube Partner Program และมีสิทธิ์ใช้ข้อมูลด้านรายได้ จะมี Revenue Analytics ให้ตรวจสอบ
ข้อมูลที่อาจพบ เช่น
อย่างไรก็ตามรายได้ใน Analytics บางส่วนเป็นค่าประมาณ และอาจมีการปรับเมื่อข้อมูลถูกสรุปในภายหลัง
ดังนั้นไม่ควรนำ Estimated Revenue ไปถือเป็นยอดสุดท้ายทันที
RPM หรือ Revenue Per Mille ช่วยให้เห็นรายได้ที่ Creator ได้รับโดยประมาณต่อยอดรับชม 1,000 ครั้งในกรอบการคำนวณของ YouTube
RPM มีประโยชน์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านรายได้ของคอนเทนต์
แต่ไม่ใช่ทุก 1,000 Views จะสร้างรายได้เท่ากัน
เพราะรายได้อาจแตกต่างตาม
CPM เป็น Metric ที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ลงโฆษณาจ่ายในระบบโฆษณาตามนิยามของ YouTube
จึงไม่ควรนำ CPM ไปเท่ากับรายได้ที่ Creator ได้รับโดยตรง
มือใหม่มักสับสนระหว่าง
CPM กับ RPM
จำง่าย ๆ ว่า
RPM เหมาะกับการมองจากฝั่งรายได้ของ Creator
ส่วน CPM เกี่ยวข้องกับต้นทุนโฆษณาจากมุมของระบบโฆษณามากกว่า
Trends เป็นพื้นที่ที่ช่วยให้ Creator ค้นหาแนวโน้มและสิ่งที่ผู้ชมกำลังสนใจ
สามารถนำไปใช้เพื่อ
แต่ไม่ควรเห็นคำว่า Trend แล้วรีบทำทุกเรื่อง
ควรเลือกเฉพาะเรื่องที่เข้ากับกลุ่มผู้ชมและเนื้อหาหลักของช่อง
Real-Time Analytics ช่วยให้ดู Performance ช่วงล่าสุดของช่องและวิดีโอได้รวดเร็ว
เหมาะสำหรับตรวจว่า
แต่ไม่ควรเปิดดู Real-Time ทุกไม่กี่นาทีแล้วเปลี่ยน Strategy ทันที
ข้อมูลช่วงสั้นสามารถผันผวนได้มาก
Advanced Mode เหมาะกับคนที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลละเอียดขึ้น
สามารถใช้เพื่อ
ตัวอย่างเช่น
สร้างกลุ่ม
Tutorial
และอีกกลุ่ม
Review
จากนั้นเปรียบเทียบว่าเนื้อหาประเภทไหนมี
นี่คือการใช้ Analytics เพื่อวางแผน Content Strategy จริง ๆ
นี่เป็นหลักสำคัญที่สุดในการอ่าน YouTube Analytics
ตัวอย่างแรก
Impressions สูง + CTR ต่ำ
อาจหมายความว่า YouTube กำลังแสดงวิดีโอให้คนจำนวนมาก แต่ Packaging ยังไม่ดึงดูดเพียงพอ หรือกำลังถูกขยายไปยังผู้ชมวงกว้างขึ้น
ตัวอย่างที่สอง
CTR สูง + Retention ต่ำ
คนสนใจ Thumbnail และ Title แต่เมื่อกดเข้ามาแล้วอาจพบว่าเนื้อหาไม่ตรงความคาดหวัง หรือเปิดเรื่องช้าเกินไป
ตัวอย่างที่สาม
Views ไม่สูงมาก + Retention ดี
อาจเป็นคอนเทนต์คุณภาพดีสำหรับคนที่เข้ามาดู แต่หัวข้ออาจมี Demand จำกัด หรือยังได้รับ Impressions ไม่มาก
จึงต้องอ่านหลาย Metric ร่วมกันเสมอ
หากข้อมูลเยอะจนไม่รู้จะเริ่มตรงไหน ให้เริ่มเพียง 5 ขั้นตอน
ดูว่าคลิปไหนกำลังได้รับความสนใจ
วิเคราะห์ว่า Thumbnail และ Title ดึงคนได้หรือไม่
ดูว่าหลังเข้ามาแล้วคนดูต่อหรือออก
ดูว่าผู้ชมค้นพบคลิปจากที่ไหน
ดูว่าคอนเทนต์ช่วยสร้างฐานผู้ชมระยะยาวหรือไม่
เพียง 5 ขั้นตอนนี้ก็เพียงพอสำหรับมือใหม่ที่จะเริ่มอ่าน Analytics อย่างมีระบบ
YouTube Analytics สามารถเป็นแหล่งหา Keyword และ Content Idea ได้โดยตรง
ตัวอย่างเช่น หากพบว่า
“วิธีตั้งค่า YouTube”
เป็นคลิปที่มีทั้ง
เราสามารถแตกหัวข้อย่อยออกเป็น
นี่คือแนวคิด Content Cluster ที่ comsiam ใช้ได้ทั้งกับบทความ SEO และคอนเทนต์ YouTube
วิดีโอเพิ่งลงไม่กี่ชั่วโมงอาจยังมีข้อมูลไม่เพียงพอ
พฤติกรรมผู้ชมและวิธีรับชมต่างกัน จึงควรเปรียบเทียบคอนเทนต์ประเภทเดียวกันก่อน
CTR สูงไม่ได้รับประกันว่า Retention จะดี
อาจมองไม่เห็นว่าคลิปสร้าง Subscriber หรือ Watch Time ได้ดีแค่ไหน
ถ้าเปลี่ยน Title Thumbnail และเนื้อหาหลายอย่างพร้อมกัน จะวิเคราะห์ผลได้ยากขึ้น
Traffic Source และขนาด Audience สามารถทำให้ Metric แตกต่างกันมาก
ไม่มีความจำเป็นต้องเปิดดูทุกไม่กี่นาที
สามารถแบ่งเป็น
เช็กว่าระบบเริ่มส่ง Traffic และวิดีโอไม่มีปัญหาผิดปกติ
ดู CTR, Retention, Watch Time และ Traffic Source
ดูว่าคลิปประเภทใดกำลังเติบโต
ดูภาพใหญ่ของช่อง เช่น
การวิเคราะห์เป็นรอบช่วยให้เห็น Trend ชัดกว่าการจ้องตัวเลขรายชั่วโมง
YouTube Analytics คือเครื่องมือที่ช่วยเปลี่ยนการทำ YouTube จากการ “เดา” ไปสู่การตัดสินใจจากข้อมูลจริง
Metrics สำคัญที่มือใหม่ควรรู้ ได้แก่
แต่สิ่งสำคัญที่สุดไม่ใช่การจำความหมายของตัวเลขทั้งหมดให้ได้
สิ่งสำคัญคือการเชื่อมโยงข้อมูลว่า
ผู้ชมเห็นคลิปหรือไม่ → กดหรือไม่ → เข้ามาแล้วดูนานไหม → กลับมาดูอีกหรือไม่
เมื่อเข้าใจเส้นทางนี้ คุณจะเริ่มรู้ว่าควรแก้ที่ หัวข้อ, Thumbnail, Title, เนื้อหา หรือ Strategy ของช่อง
และนั่นคือประโยชน์ที่แท้จริงของ YouTube Analytics — ไม่ใช่แค่บอกว่าเมื่อวานได้กี่วิว แต่ช่วยบอกว่า คลิปต่อไปควรทำอะไรให้ดีขึ้นกว่าเดิม