私は現在、YouTubeチャンネルの動画をAIで自動分析し、改善した方がいい動画を見つける仕組みを作っています。
この仕組みでは、まずチャンネル内の全動画を確認し、その中から改善する価値がありそうな動画だけを選びます。
最初は「せっかくAIで自動化するなら、全部の動画を毎回詳しく調べればいい」と考えたくなります。
ただ、動画が何百本、何千本と増えると、全動画について毎回、検索キーワード、関連動画、視聴維持、登録、収益、CTRなどを細かく取得するのは効率がよくありません。
そこで私は、全動画は軽く確認し、その中から改善候補を最大30本程度まで絞って、候補だけ詳しく分析する方式にしています。
この記事では、なぜ全動画を毎回深く調べないのか、何を見て候補を選ぶのか、そして「30本」という数字をどう考えているのかを説明します。
YouTubeの全動画を毎回詳しく分析しない理由
YouTube動画をAIで改善するとき、詳しく見たいデータはたくさんあります。
たとえば、どんな検索キーワードから見られているか、どの関連動画から流入しているか、動画のどこで離脱されているか、登録や収益につながっているか、サムネイルが表示されたうちどの程度クリックされたかなどです。
これらは改善判断に役立ちますが、動画が大量にあるチャンネルで毎回すべての動画へ同じ分析をかけると、取得するデータ量も処理も増えます。
さらに、詳しいデータを大量に並べても、AIが本当に改善するべき動画を見つけやすくなるとは限りません。
そこで私は、「全動画を把握する処理」と「改善候補を詳しく調べる処理」を分けました。
まず全動画を軽く確認して、改善候補を探す
最初の段階では、全動画について重い分析をしません。
まずは次のような基本情報を使って、チャンネル全体を確認します。
- 公開日
- 再生回数
- 動画の種類
- 現在のタイトル
- 説明文の長さ
- タグの設定状況
- 直近の基本的な分析データ
この段階の目的は、1本ずつ最終判断することではありません。
「詳しく調べる価値がありそうな動画」を見つけるための一次選考です。
なお、全動画を対象にするには、動画一覧そのものを最後まで取得しておく必要があります。動画を50件ずつ取得して全件を確認する考え方は、YouTube動画をAIで自動改善する方法｜全動画分析で見落としを防ぐで説明しています。
改善候補を最大30本程度に絞る理由
私の現在の運用では、詳しく分析する候補を各チャンネル最大30本程度までに絞ります。
30本という数字に、YouTube公式の意味があるわけではありません。
これは、私が自動改善システムを運用するうえで、詳細な分析や外部市場調査を「改善可能性が高い動画」に集中させるために置いている上限です。
全動画へ毎回同じ深さの分析をかけるより、まず候補を絞った方が、どの動画をなぜ改善するのか整理しやすくなります。
候補選びでは再生数やタイトルだけを見ない
改善候補を選ぶときに、単純に「再生数が少ない動画」や「タイトルが古そうな動画」だけを選ぶのは危険です。
たとえば、再生数が少なく見えても、安定して収益を生んでいたり、チャンネル登録につながっていたりする動画があります。
逆に、再生数が多くても、現在の検索意図と動画内容がずれていたり、最近は伸びが止まっていたりする場合があります。
だから候補選びの段階でも、複数の情報を見て「詳しく調べる価値があるか」を判断します。
再生数だけでなく複数のデータを見る理由は、YouTube動画をAIで改善するとき、再生数だけ見ても原因は分からない｜私が見る8つのデータで詳しく説明しています。
候補になった動画だけ、検索・視聴維持・収益まで詳しく見る
候補へ入った動画については、必要に応じて次のようなデータを詳しく確認します。
- 検索キーワード
- 関連動画からの流入
- 視聴維持
- チャンネル登録
- 収益
- インプレッションとCTR
- 外部のYouTube市場
ここまで見て初めて、「タイトルを見直す」「説明文やタグを見直す」「今は変更しない」などの判断へ進みます。
つまり、全動画へ改善案を作るのではなく、全動画から候補を選び、その候補へ分析コストを集中させるという流れです。
30本は固定ルールではなく、深掘りを集中させるための目安
「なぜ30本なのか」と思うかもしれません。
ここは誤解しやすいので、はっきり分けています。
30本はYouTubeの仕様でも、成功するための絶対的な正解でもありません。
私の現在のシステムで、1回の改善処理の範囲を整理するために使っている運用上の目安です。
動画数が少ないチャンネルなら30本まで選ぶ必要はありませんし、分析目的や処理能力が変われば上限も変えられます。
重要なのは数字そのものではなく、全動画を把握したうえで、詳しく分析する対象を意図的に絞ることです。
まとめ：全動画の把握と、詳しい分析を分ける
私のYouTube自動改善では、次の二段階で分析しています。
- 全動画を軽い情報で確認し、チャンネル全体を把握する
- 改善候補を最大30本程度まで絞り、候補だけ詳しく分析する
こうすることで、動画が増えても、全体から漏らさずに改善候補を探しながら、詳しい分析は必要な動画へ集中できます。
AI自動化では「全部を同じ深さで処理する」ことより、「どこまでを全件で見て、どこから対象を絞るか」を設計することが重要です。
私自身、YouTube改善の仕組みを作る中で、全動画の完全取得と詳細分析の対象選びを分けたことで、分析の流れをかなり整理できました。
コメント