TubeAnalytics contre Afficher les statistiques

Le score aberrant de ViewStats constitue un véritable signal pour identifier le contenu que l'algorithme a récemment favorisé dans une niche. Je l'ai utilisé principalement pour rechercher des chaînes concurrentes, pour déterminer quels sujets avaient été abordés pour les chaînes de ma niche avant de décider si je devais aborder un angle similaire. La base de données est bien indexée par catégorie. TubeAnalytics a ajouté de la valeur à l'étape suivante. Sa fonction de vitesse de visualisation montrait dans les 48 heures si un sujet qui fonctionnait pour un concurrent trouverait également un écho auprès de mon public spécifique. Pour deux vidéos que j'ai réalisées sur la base des recherches ViewStats (sujets similaires, styles de vignettes similaires) la vitesse de visualisation a considérablement divergé au cours du deuxième jour. Celui qui a éclaté avait 72 % d’audience aux États-Unis ; le plus lent provenait principalement de marchés avec un CPM beaucoup plus faible. ViewStats a identifié les sujets qui fonctionnaient pour d'autres dans mon créneau. TubeAnalytics m'a indiqué lesquels de ces sujets fonctionnaient spécifiquement pour moi – et quels segments d'audience regardaient. Cette distinction devient commercialement importante pour tout créateur monétisé : une vidéo qui obtient un rendement 3 × pour un concurrent peut générer des revenus très différents selon le marché sur lequel il clique. Optimiser pour des sujets aberrants sans comprendre quels publics ils attirent est une information incomplète. TubeAnalytics a complété cette image après la publication d'une manière dont les données publiques de ViewStats n'auraient jamais pu le faire.