YouTubeトレンド分析完全ガイド ~データドリブンで勝つための戦略作り~

YouTubeトレンド分析完全ガイド ~データドリブンで勝つための戦略作り~

記事
ビジネス・マーケティング
皆さん、こんにちは。ブログをご覧いただきありがとうございます。今回はYouTubeチャンネルを運営している、あるいはこれから運用しようと考えている皆さんのために、成功するための競合トレンド分析の手法について解説していきます。データ分析を活用して、より成功確率の高いチャンネル運営を目指していきましょう。

私が以前、クライアントさんの依頼を受けてどのようにトレンド分析をしたのかをご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。(※Pythonコードは参考として載せていますので、あくまで流れを知って頂ければと思います。)

【目次】
1. YouTubeパフォーマンス分析
2. ヒストグラム作成
3. 時間経過によるトレンド分析


1. YouTubeパフォーマンス分析

今回分析対象とするのはText Theater というチャンネルです(チャンネルID: UCCphWBNymNZvGfa8Wp96cow)。
スクリーンショット 2024-05-31 153743.png

次のコードは特定YouTubeチャンネルのパフォーマンスを分析するためのPythonコードで、以下の情報をCSVファイルとして一括で取得したい場合に活用できます。
- Title (動画タイトル)
- Video id (動画ID)
- Views (視聴回数)
- Likes (好評価数)
- Dislikes (低評価数)
- Comments (コメント数)
- Duration (動画時間)
- Published at (投稿日時)

こちらの工程はGoogle Colaboratoryで実行していますので、Googleアカウントからノートブックを開いてください。
なお、こちらのコードを実行する場合はご自身の YouTube API Key と分析したい動画のチャンネルIDを準備する必要があります。該当箇所にそれぞれ入力してください。

① 必要なPythonライブラリをインポートします。
スクリーンショット 2024-05-31 150908.png
スクリーンショット 2024-05-31 151027.png

② 自分のYouTube APIキーを取得
スクリーンショット 2024-05-31 151638.png

③ 分析対象の競合チャンネルのデータを取得
スクリーンショット 2024-05-31 151817.png
スクリーンショット 2024-05-31 151912.png

④ 取得したデータをCSVファイルとして取得する
スクリーンショット 2024-05-31 152121.png

2. ヒストグラム作成

続いて、データの分布を一目で分かりやすくするためにヒストグラムを作成していきます。次のコードを入力することで以下の情報を図で表すことができます。

ビュー数の分布
ビュー数と好評価の数との関係性

ほどのYouTubeパフォーマンス分析で保存したCSVファイルを使って分析を実行していきましょう。こちらの工程はAnaconda NavigatorからJupyter Notebookで実装しています。こちらも実行環境を整えてノートブックを開いてください。

スクリーンショット 2024-05-31 152356.png

コードを実行すると次のように散布図が出力されます。一つ目は横軸がビュー数で縦軸が動画の数を表しています。また、二つ目の図はビュー数と好評価の数の関係性を表しています。

スクリーンショット 2024-05-31 152451.png

スクリーンショット 2024-05-31 152512.png

3. 時間経過によるトレンド分析

続いては、動画が投稿されてからの時間経過とビュー数の分布状況の把握をしていきます。こちらは直近の動画のトレンドを明確にしたい場合に用いることができる分析方法です。
次のコードを実際に入力してみましょう。

スクリーンショット 2024-05-31 152635.png

スクリーンショット 2024-05-31 152657.png
分析の結果、公開後の初期には再生回数が高い傾向があり、時間が経つにつれて再生回数が安定して減少しています。中には長期間にわたって高再生回数を記録している事例もあるので、これらをより深く分析対象とすることもできるでしょう。
より具体的に人気のある動画を抽出するために次の方法を試すことができます。例えば、「動画投稿の経過日数が100日以降、25000以上のビュー数」という閾値を設定して短期間でビュー数が伸びた動画を抽出します。

スクリーンショット 2024-05-31 152810.png

スクリーンショット 2024-05-31 152834.png

こちらのコードを入力すると次のような表の一覧が出力されます。

スクリーンショット 2024-05-31 152906.png
例えば、一番上の2024年1月2日に投稿された動画は、投稿されてから101日の時点で79066のビュー数を集めています。人気のある動画をいくつかピックアップして、詳しく内容の分析をすると今後のコンテンツ制作に活かすことができるでしょう。

上記の方法に加えて、閾値を変更することで色々な時系列でトレンドを分析することができます。次の分析結果は「動画が投稿されて、10日以上経過しており視聴数50,000以上を記録しているもの」に絞って動画を抽出してみました。

スクリーンショット 2024-05-31 153016.png


分析結果の見方は先ほどと同じで、一番上の動画は2024年2月25日に投稿されて46日の時点で50,000以上のビュー数を短期間で記録しているのが分かります。

まとめ

このようにYouTube APIを活用することで、競合チャンネルのデータ分析を行うことができます。現時点でどういった動画が人気があるのか、詳細な分析を時系列で行うこともでき、特にバズッた動画のキーワード分析を行うこともできるでしょう。ライバルが多いYouTube業界において、今後戦いを制するのはデータドリブンなチャンネル運営をできる者です。ぜひ、こちらのブログを参考にして戦略的にチャンネル運営をしていってください。

──◆◇ 読者の皆様へ ◆◇───
ココナラで、「データドリブンマーケティング」のサービスを出品しています。「自社にはデータはあるが、活用できていないという方」や「データを扱える人材が自社にいない」などのお悩みがある皆様のために、「低価格でプロのマーケティングデータ分析」を行っております。お見積りも随時受け付けており、個々人に応じてサービスの変更を行っていますので、お気軽にご相談ください。今回ご紹介したYouTube競合分析も受け付けております。

──◆◇ サービスの強み ◆◇
① 消費者行動・心理分析の専門家によるマーケティング調査を低価格で実現します。余分な費用は頂きません。
② 可能な限り当日納品を目指します。
③ Pythonを活用した分析で、大きなデータも取り扱い可能です。
④ 分析結果をビジュアル化して見やすいレポートとして納品いたします。
⑤ 納品後のご質問は長期で無料にてサポートさせて頂きます。
⑥ 皆様からのお問い合わせには素早く対応いたします。
⑦ データ分析が全く分からない方もご安心ください。分かりやすく分析結果をご報告させて頂きます。



──◆◇ サービス利用者様の声 ◆◇───
こちらのサービスご利用者様から高評価を頂いております。ありがとうございました。今後も皆様のチャンネル運営をサポートさせて頂きたいと思います。
スクリーンショット 2024-05-31 154509.png




サービス数40万件のスキルマーケット、あなたにぴったりのサービスを探す ココナラコンテンツマーケット ノウハウ記事・テンプレート・デザイン素材はこちら