검색 유입 시청자와 추천 유입 시청자 나누기

트래픽 소스로 나누고 기대 질문, 클릭, 유지로 견주기

나눈 결과는 결론이 아니라 가설로 정리합니다. 검색 쪽의 차이는 주로 제목이 검색어의 물음에 맞는지에 대한 가설로, 추천 쪽의 차이는 주로 이 영상이 어떤 영상 다음에 놓이는지, 곧 편성에 대한 가설로 이어집니다. YouTube 고객센터도 클릭률의 차이가 제목이나 썸네일보다는 트래픽 소스 때문일 수 있다고 안내하므로, 경로를 나누지 않은 채 전체 숫자만 보고 제목을 고치면 원인이 아닌 곳을 고치게 될 수 있습니다.

병원영상마케팅에서 이 구분은 같은 진료 설명 영상이 두 가지 일을 하고 있는지를 보여 줍니다. 검색으로 온 시청자에게는 물음에 답하는 일을, 추천으로 온 시청자에게는 관심이 없던 사람에게 그 진료를 처음 알리는 일을 합니다. 두 일 가운데 어느 쪽이 약한지에 따라 고칠 곳이 제목인지 편성인지가 달라집니다.

검색, 추천, 탐색 기능의 공식 정의

경로별 시청을 견주어 가설을 정하는 차례

1. YouTube 스튜디오의 분석에서 고급 모드를 열고, 영상 하나를 골라 트래픽 소스로 분류합니다.
2. YouTube 검색 줄을 눌러 이 영상으로 이어진 검색어를 확인하고, 검색어마다 시청자가 기대한 물음을 한 문장으로 씁니다.
3. 추천 동영상 카드에서 이 영상이 어떤 영상 옆이나 뒤에 추천되었는지 확인하고, 그 영상의 주제를 추천 쪽의 기대 질문으로 씁니다.
4. 경로마다 노출 클릭률과 평균 시청 지속 시간을 나란히 놓습니다.
5. 두 경로의 차이를 「검색 쪽은 ○○ 때문에 유지가 낮다」처럼 원인을 담은 가설로 씁니다.
6. 가설마다 고칠 곳을 제목과 편성 가운데 하나로 정하고, 노출이 충분히 쌓인 뒤 같은 경로의 숫자로 결과를 견줍니다.

첫째 단계의 고급 모드는 보고서를 콘텐츠, 트래픽 소스, 지역 같은 항목으로 분류해 볼 수 있게 해 줍니다. YouTube 고객센터는 트래픽 소스를 보면서 「YouTube 검색」 같은 결과를 클릭하면 어떤 검색이 내 채널의 트래픽으로 전환되었는지 파악할 수 있다고 안내하며, 이것이 둘째 단계의 검색어 목록입니다.

둘째 단계의 기대 질문은 검색어를 그대로 옮기지 않고 물음의 꼴로 씁니다. 가상의 예로 「위내시경 금식 시간」이라는 검색어라면 「검사 전 몇 시간 동안 먹지 않아야 하나?」로 씁니다. 이렇게 써야 다섯째 단계에서 영상의 제목과 첫머리가 이 물음에 답하는지를 맞댈 수 있습니다.

셋째 단계의 추천 쪽 기대 질문은 이 영상 앞에 놓인 영상의 주제에서 나옵니다. 추천 동영상 카드에 나온 영상이 같은 병원의 다른 진료 설명이라면 시청자는 그 설명의 다음 물음을 기대하고, 다른 채널의 건강 정보 영상이라면 같은 주제를 다른 말로 듣기를 기대할 수 있습니다. 앞 영상이 무엇인지에 따라 같은 첫머리도 이어지는 설명으로 들리거나 엉뚱한 시작으로 들립니다.

넷째 단계에서 클릭률을 견줄 때에는 경로마다 노출이 표시되는 곳이 다르다는 점을 함께 따집니다. YouTube 고객센터는 노출 클릭률이 콘텐츠 유형, 시청자층, 노출이 표시된 위치에 따라 달라지고, 홈페이지에 표시되는 경우처럼 노출수가 높으면 클릭률이 낮아지는 것이 당연하다고 설명합니다. 그래서 추천 쪽 클릭률이 검색 쪽보다 낮은 것만으로는 문제로 읽지 않고, 같은 경로 안에서 다른 영상과 견주어 낮은지를 확인합니다.

여섯째 단계에서 노출이 충분히 쌓일 때까지 기다리는 것도 같은 안내에 따른 것입니다. YouTube 고객센터는 충분한 데이터 없이 결정하지 말고 상당한 노출수가 발생한 뒤에 클릭률을 확인하라고 하며, 클릭률의 작은 변동은 일반적이어서 즉각적인 조치가 필요하지 않다고 안내합니다. 그래서 다섯째 단계의 가설에는 원인과 함께 그 원인이 맞다면 어느 숫자가 어느 쪽으로 움직일지를 한 줄로 쓰고, 여섯째 단계에서는 그 숫자만 확인합니다.

경로 사이의 차이와 가설

네 줄의 가설은 모두 「~일 수 있다」로 끝나는 추정입니다. 고친 뒤 같은 경로의 숫자가 움직이지 않았다면 그 가설은 틀린 것으로 정리하고, 표의 다른 줄을 다음 가설로 삼습니다. 가설이 맞았다면 그 결과를 다른 영상의 제목과 편성에 옮기기 전에, 같은 주제의 다른 영상에서도 같은 차이가 보이는지를 확인합니다.

경로를 나누어 견주지 않는 조건

경로를 나누어 견주는 것이 맞지 않는 영상도 있으며, 다음 두 조건에 해당하면 나눈 숫자로 가설을 정하지 않습니다.

첫째는 노출이 아직 적은 영상입니다. YouTube 고객센터는 개설한 지 1주일 미만인 신규 채널이나 조회수 100회 미만인 동영상은 일반적인 클릭률 범위를 벗어날 수 있다고 안내합니다. 이런 영상은 경로마다 나누면 한 경로의 시청이 몇 회에 그쳐, 몇 사람의 행동이 그 경로 전체의 숫자가 됩니다. 이때에는 경로별 숫자 대신 둘째 단계의 검색어 목록만 기대 질문의 재료로 씁니다. 검색어는 시청 수가 적어도 시청자가 어떤 낱말로 이 영상에 왔는지를 보여 주므로, 제목의 낱말을 맞대는 데에는 쓸 수 있습니다.

둘째는 한 경로가 시청의 거의 전부를 차지하는 영상입니다. 시청 대부분이 검색에서 왔다면 견줄 상대인 추천 쪽 숫자가 너무 작아, 두 경로의 차이는 경로의 성격이 아니라 시청 수의 차이를 보여 줍니다. 이런 영상은 검색 쪽 안에서 검색어별로 기대 질문을 나누어 보는 쪽이 가설을 정하는 데 더 쓸모가 있습니다. 검색어로 드러난 물음은 유튜브 밖의 검색에서도 이어질 수 있지만, 이 목록만으로 AI 검색에서 같은 물음의 유입을 셀 수는 없으므로, 작업이 AI 검색 노출로 이어졌는지 확인하는 법을 다루는 AI 검색 성과 확인은 검색어별 시청 숫자의 비교와 구분합니다. AI 검색에서의 성과를 무엇으로 셀지는 YouTube 분석이 보여 주는 범위 밖이어서, 여기서는 검색어 목록을 함께 쓰는 데까지만 정합니다.