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。
2026年8月時点の私の運用では、動画ごとの再生数、検索流入、視聴維持、チャンネル登録、収益に加えて、サムネイルがどれくらい表示されたか、どれくらいクリックされたかもAIの判断材料にしています。
この仕組みを作る中で、ひとつ注意しないといけないことがありました。
CTRやインプレッションなどの数字が、まだ取得できていないことがあるという点です。
たとえばCTRが本当に0%だった場合と、CTRのレポートがまだ準備できておらず数字を取得できていない場合では、意味がまったく違います。
ところが両方を同じ「0」としてAIへ渡すと、実際にはまだ判断材料がないだけなのに、AIが「クリックされていない動画」と判断してしまう可能性があります。
この記事では、YouTubeの自動改善システムを作る中で私が採用した、実際の0・まだ取得できていない状態・データ不足・レポート準備中を分けて扱う方法を説明します。
YouTubeのAI分析では、CTR未取得と0%を分ける
AIへYouTube動画を分析させるとき、数字が入っていない項目を扱いやすくするために0で埋めたくなることがあります。
しかし、CTRやインプレッションのように、取得できるタイミングや取得経路が別になっている数字では注意が必要です。
0という数字には「実際に測定した結果が0だった」という意味があります。一方、まだ取得できていない場合は、数字そのものが確定していません。
この2つを同じ0にすると、AIから見ると区別できなくなります。
CTRが0%なのと、まだ取得できていないのは別の状態
私がこの問題を意識したのは、YouTube動画のサムネイル表示回数やクリック率を自動改善の判断材料へ加えたときでした。
たとえばCTRについて、次の2つはまったく違います。
- CTRが0%：CTRを取得できていて、その結果が0%だった
- CTRがまだ取れていない：レポートが準備中などの理由で、CTRの数字自体がまだ取得できていない
前者なら、タイトルやサムネイルを見直す材料になる可能性があります。
一方、後者はまだ何も判断できません。にもかかわらず0%としてAIへ渡すと、「表示されたのにクリックされなかった動画」と誤認させることになります。
まだ取れていない数字を0にすると、AIが誤判断する
私が作っている仕組みでは、AIが複数の数字を見ながら動画ごとの状態を判断します。
ここで、まだ取得できていないCTRやインプレッションを0として埋めると、AIにはその0が「実際に0だった」のか「まだ数字が届いていないだけ」なのか分かりません。
たとえば本当はCTRがまだ不明なのに0%として扱えば、タイトル変更やサムネイル改善を優先する判断につながる可能性があります。
問題は0という数字ではなく、その数字が実測値なのか、まだ取得できていないのかという情報が消えることです。
CTRやインプレッションが未取得なら「まだ判断しない」
そこで私は、すべての動画へ無理に改善判定を出すのをやめました。
必要な数字がまだ揃っていない動画には、「今は判断しない」という状態を持たせています。
たとえばサムネイルの表示回数やCTRを使うためのReachレポートがまだ準備中なら、その動画を「CTRが悪い動画」とは判断しません。
内部ではこのような状態を WAIT_FOR_REACH と呼んでいます。これはYouTube公式の状態名ではなく、私のシステム内で判断を保留するための内部ラベルです。
重要なのは名前ではありません。判断材料が揃っていない動画を、改善対象にも正常動画にも決めつけないことです。
再生データが少ない動画と、レポート準備中も分ける
もう一つ分けているのが、「動画の実績データが少ない」と「必要なレポートがまだ準備できていない」の違いです。
- 実績データが少ない：動画は取得できているが、再生数などが少なく判断材料が十分ではない
- レポート準備中：CTRやインプレッションなど、必要な数字を含むレポート自体がまだ生成されていない
この2つも同じではありません。
再生数が少ない動画なら、公開からの日数や他の指標を見て、もう少し観察するという判断ができます。
一方、レポートがまだ準備中なら、動画の良し悪しではなくデータ取得側の状態です。
ここを分けておくと、「動画そのものに判断材料が少ない」のか「分析システムにまだ必要な数字が届いていない」のかが分かります。
AIに自動判断させるなら「分からない」を残す
AIによる自動化では、すべての対象へ何かしらの結論を出させたくなります。
しかし実際の運用では、「今は分からない」が正しい答えになる場面があります。
私のYouTube自動改善では、動画を「そのまま維持する」「タイトルを見直す」「メタ情報を見直す」「データ不足なので観察する」「価値が高いので自動変更しない」など複数の状態に分けています。
そこへ、CTRやインプレッションなど必要な数字がまだ揃っていない状態も別に持たせました。
こうすることで、AIへ無理に二択を迫らず、判断材料が揃うまで待てます。
これはYouTubeだけでなく、アクセス解析、売上データ、広告データなどをAIで自動判定するときにも使える考え方です。
まとめ：数字だけでなく、取得できている状態までAIへ渡す
YouTube動画をAIで自動分析するときは、数字だけを渡せばいいわけではありません。
- 実際に0だった
- CTRやインプレッションをまだ取得できていない
- 動画の実績データが少なく判断できない
- 必要なレポートがまだ準備中
これらはすべて意味が違います。
AIに正しく判断させたいなら、数値だけではなく「その数字を本当に取得できているのか」まで区別して渡す必要があります。
私自身、YouTube自動改善の仕組みを作る中で、分析項目を増やすこと以上に、「まだ取れていない数字を0にしない」ことが誤改善を防ぐと分かりました。
CTRやインプレッションを自動改善へどう組み込んだかについては、YouTube動画をAIで改善するにはCTRも必要｜APIで取得できずに分かったことで詳しく説明しています。
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