Je video heeft veel likes en views gekregen, wat geweldig is, maar meet dat echt het succes ervan? Heb je kijkers de hele video vastgehouden of verveelden ze zich en stopten met kijken?
Een van de beste manieren om snel te leren hoe uw kijkers omgaan met uw video, is door videobetrokkenheid te meten met betrokkenheidsgrafieken.
Deze grafieken zijn populair binnen digitale marketing, maar ze kunnen ook van cruciaal belang zijn voor iedereen die video's maakt. Je hoeft geen videomarketingstrategie te hebben om je af te vragen hoe je online video's presteren.
Of u nu videozelfstudies of videoadvertenties maakt, u wilt er uiteindelijk zeker van zijn dat uw doelgroep uw video-inhoud bekijkt.
Betrokkenheidsgrafieken zijn beschikbaar op de meeste videohostingplatforms, waaronder YouTube, Wistia en Vimeo. Ze geven de lengte van de video weer en het aantal of percentage kijkers dat op elk punt van de video betrokken blijft.
📚Aanbevolen literatuur: Hoe lang moeten instructievideo's zijn? (Nieuwe data)Deze grafieken zijn slechts een van de vele soorten videostatistieken die je kunt gebruiken om te evalueren hoe goed je video's presteren.
Een ding om op te merken is dat verschillende platforms met verschillende namen naar betrokkenheidsgrafieken verwijzen. Als je op YouTube bent, zoek je naar 'Publiekbehoud'. Of als u Wistia gebruikt, zoekt u gewoon naar 'Betrokkenheid'.
Anatomie van een video
Laten we om te beginnen de anatomie van een video ontleden als het gaat om het analyseren van betrokkenheid.
Video's bestaan uit drie primaire secties
- Neus
- Lichaam
- Staart
Met behulp van percentages definieert Wistia de neus als de eerste 2%, de middelste 96% als het lichaam en de laatste 2% van de video als de staart.
Neus
De neus is het begin van de video. Hier komen de titel en inleiding voor. Het is heel gebruikelijk om een snelle daling te zien binnen de eerste 3-5 seconden van een video.
Dit is te wijten aan verschillende factoren. De meest voorkomende factor is dat de video niet was wat de kijker zocht en dat ze stoppen met kijken kort nadat het titelscherm verscheen.
Lichaam
Het lichaam is de belangrijkste inhoud van de video. Het is de sectie net na de introductie en loopt door tot de outro. Idealiter zou de betrokkenheidsgrafiek volledig plat blijven om aan te geven dat je video zo boeiend was dat iedereen tot het einde moest kijken.
Hoewel een volledig vlakke lijn ideaal is voor het lichaam, is het gebruikelijker om een langzame, gestage afname te zien als kijkers geleidelijk afhaken tijdens de video.
Staart
De staart van de video kan de outro en credits bevatten. Het is heel gebruikelijk om een scherpe daling in de betrokkenheidsgrafiek te zien tijdens de staart als kijkers stoppen met kijken zodra ze denken dat de video eindigt.
Nu we delen van de grafiek hebben geïdentificeerd, gaan we het hebben over wat we daaruit kunnen interpreteren over het succes van onze video.
Welk verhaal vertelt de grafiek ons?
Er zijn een paar verschillende trends waar u op moet letten wanneer u uw betrokkenheidsgrafieken analyseert. Hier zijn enkele vragen die we onszelf hebben gesteld toen we onze gegevens doornamen.
Hoe weet je of je video een hoge betrokkenheid heeft?
Een video met een hoge betrokkenheid ziet er vaak uit als de onderstaande grafiek. U zult de eerste 3 tot 5 seconden een lichte daling zien, gevolgd door een stabiele horizontale lijn en aan het einde een steile daling.
Deze grafiek geeft aan dat we in het begin een paar kijkers verloren, kijkers waren betrokken tijdens de hoofdtekst van de video, realiseerden zich toen dat het afgelopen was en stopten met kijken tegen het einde. Dit is een ideale betrokkenheidsgrafiek.
Hoe ziet een onverwachte drop-off eruit?
De onderstaande grafiek vertelt het verhaal van een video die kijkers verliest op een bepaald punt tijdens het lichaam. In deze situatie begint u met het bekijken van de video en concentreert u zich op het tijdstip waarop de drop-off plaatsvindt.
Het onderstaande voorbeeld komt uit een video die een probleem had met het script. Het script was zo geformuleerd dat de kijker dacht dat de video halverwege eindigde en ze stopten met kijken.
Een ander voorbeeld dat dit kan veroorzaken, is een call-to-action die de kijkers weghaalt van je video. Je kunt testen of de call-to-action beter past op een ander punt in de video om kijkers vast te houden.
Waarom gaan mensen zo snel weg?
De onderstaande grafiek geeft een voorbeeld weer van hoe een betrokkenheidsgrafiek eruit zou kunnen zien voor een video die de aandacht van de kijker verliest tijdens de neus.
Er is een scherpe daling aan het begin van de video die doorgaat in het lichaam. Dit geeft vaak aan dat de introductie te lang duurde voordat de inhoud werd bereikt die de kijkers wilden bekijken.
Een voorbeeld hiervan zou een tutorial kunnen zijn over het spelen van een bepaald nummer op de gitaar. De video begint met een lang persoonlijk verhaal en afleiding voordat het de muzikale instructie bereikt. Kijkers besluiten te stoppen met kijken en de volgende video in de zoekresultaten te selecteren.
Betrokkenheid meten
Bij TechSmith hebben we onlangs 50 van onze instructievideo's geanalyseerd om te zien hoe ze presteerden.
Toen we eenmaal wisten hoe we succes moesten meten aan de vorm van de betrokkenheidsgrafiek, wilden we de betrokkenheid meten aan de hand van cijfers.
Voordat u iets meet, is het altijd een goede gewoonte om vast te stellen waarnaar u op zoek bent. Bij het evalueren van onze tutorials waren we op zoek naar antwoorden op de volgende vragen:
- Welke video's hadden een goed en slecht presterende neus?
- Welke video's presteerden goed en slecht?
- Welke video's hadden een hoog- en laagpresterende staart?
- Is er een verband tussen de lengte van de video en de betrokkenheid van het publiek?
Algemene betrokkenheid
Videohostingplatforms bieden een algemeen betrokkenheids- of kijkersloyaliteitspercentage. Wistia meet dit door het totaal aantal bekeken uren te delen door het aantal keren dat de video is afgespeeld x de lengte van de video.
Zie het als een totaalcijfer voor betrokkenheid. Bij het evalueren van onze 50 tutorials hadden we een gemiddelde betrokkenheid van 70%. Hoewel deze meting nuttig is om het succes van een video te evalueren, kan er meer worden geleerd door de video op te splitsen in secties.
Heeft de lengte van de video invloed op de gemiddelde betrokkenheid?
We hebben het algehele betrokkenheidspercentage gebruikt om te meten of er een verband was tussen de lengte van een video en de betrokkenheid van het publiek.
Dit waren onze bevindingen:
Zoals je hierboven kunt zien, was de betrokkenheid redelijk tussen de één en vier minuten, ongeveer 72%. Maar toen we de vier minuten bereikten, begonnen we een afname te zien.
Neus-, lichaams- en staartprestaties
We ontdekten dat de gemiddelde neus ongeveer 7 seconden eindigde, de staart bestond uit de laatste 11 seconden van de video en het lichaam de tijd ertussen, die gemiddeld ongeveer 2 minuten en 55 seconden lang was.
Gebruik de grafiek voor betrokkenheid of kijkersloyaliteit en bekijk het betrokkenheidspercentage aan het begin (dat is altijd 100% voor de neus) en aan het einde van elke sectie.
In het onderstaande voorbeeld was het betrokkenheidspercentage 90% na 7 seconden in de video. In dit geval verloren we 10% van de kijkers tijdens de neus van de video.
Betrokkenheid per sectieresultaten
Hieronder ziet u een voorbeeld van de resultaten na evaluatie van een instructievideo. De laatste kolom geeft aan hoe elke sectie heeft gepresteerd. Aangezien we kijken naar verlies van betrokkenheid, hoe lager het percentage, hoe beter die sectie presteerde.
Gegevens gebruiken om uw video te verbeteren
Nadat u de gegevens hebt verzameld, is het handig om een gemiddelde voor elk gedeelte van de video vast te stellen. Dit kan worden gebruikt om te bepalen welke video's boven en onder het gemiddelde presteren.
Dit waren de gemiddelden die we hebben vastgesteld na het bekijken van 50 TechSmith-tutorials:
Als we naar de tabel in het vorige gedeelte kijken, kunnen we zien dat onze video is geslaagd tijdens de neus en het lichaam.
Het verlovingsverlies voor de neus was 8%, wat lager is dan het gemiddelde verlies van 10%. Het verlies tijdens het lichaam was 30%, wat onder ons gemiddelde van 36% ligt. We moeten echter werken aan het verbeteren van de betrokkenheid tijdens de staart, die een betrokkenheidsverlies van 32% had, terwijl ons gemiddelde verlies voor de staart 13% is.
Dit is handig om trends te identificeren en je kunt besluiten wijzigingen aan te brengen om je video te verbeteren.
Hier zijn een paar suggesties op basis van onze ervaring:
- Bewerk de video opnieuw
- Maak een nieuwe intro of outro
- Wijzig de plaatsing van uw call-to-action
- Behaal sneller het hoofddoel
- Het script bijwerken
- Knip een deel van de video uit dat misschien niet essentieel is
Nadat u de wijzigingen heeft aangebracht, kunt u de betrokkenheidsanalyses opnieuw bekijken om te zien hoe effectief de wijzigingen waren.
Bij TechSmith hebben we ook A/B-testen gebruikt om te zien welke video het meest effectief en boeiend was.
Betrokkenheidsgrafieken zijn een krachtig hulpmiddel om je video te verbeteren. Nu heb je de tools om te zien hoe succesvol je video's zijn en hoe je ervoor kunt zorgen dat je kijkers meer willen.