Parliamo adesso di YouTube Analytics avanzato e come utilizzarlo al meglio.

allora YouTube Analytics è la parte di Analytics, di analisi all'interno di YouTube che vi permette appunto di studiare il vostro pubblico, i vostri contenuti, come vanno le cose, eccetera eccetera.

Ora, su YouTube Analytics, Si potrebbe fare un corso intero, andare a vedere esattamente ogni singola cosa, ogni singola metrica, come si influenzano magari diverse metriche, cosa importante, cosa importante per i brand.

Io cerco in queste poche slide di in queste poche slide di darvi intanto i contenuti principali.

Come utilizzarlo al meglio soprattutto in ottica di monetizzazione e diciamo qualche qualche spunto comunque per capire bene YouTube Analytics, YouTube Analytics a livello un po' più avanzato diciamo.

allora Innanzitutto una cosa generalmente è che YouTube Analytics è estremamente avanzato e approfondito, molto di più di tutti gli altri prodotti di analytics, di analisi dei competitor, okay? cioè se guardate ad esempio TikTok è imbarazzante quanto sia fatto male, quanto sia poco esplorabile la parte di Analytics all'interno di TikTok, no? YouTube consente di diciamo vedere le cose in un modo molto più um profondo, analizzare effettivamente qual è il comportamento degli utenti, da dove arrivano, quali contenuti vanno meglio, in che modo, come guardano, la retention, eccetera eccetera.

Quindi perché Analytics, perché utilizzare YouTube Analytics? allora, l'idea di YouTube Analytics, come sempre, è quella appunto di comprendere il tuo pubblico e comprendere anche i tuoi contenuti, no? Quindi nel nel comprendere il comportamento del pubblico di fatto gli analytics ti permettono di um capire chi guarda i tuoi video, per quanto tempo, da dove li guardano, fornendo di fatto dei dati essenziali per adattare i contenuti, a quello che cerca il pubblico, no? Cosa va bene e cosa va male, in poche parole, okay, ciò di fatto con- consente appunto al secondo punto migliorare i contenuti per arrivare a un aumento delle entrate, perché ovviamente meglio vanno i video più, meglio vanno i video e appunto meglio saranno um diciamo meglio possono essere promossi, meglio andranno um bene per quanto riguarda um le entrate, ci saranno magari più annunci, ci saranno più visualizzazioni, eccetera eccetera.

Ci saranno anche, um Banalmente più più impression, no? Quindi i video verranno visti da da un maggior numero di persone e eventualmente anche, possibilmente anche un maggior numero di brand e aziende per eventuali sponsorizzazione.

Quindi, gli analytics vi aiutano appunto a identificare quelli che sono i contenuti migliori, analizzando di fatto quali quali video generano anche più entrate per eventualmente anche replicare i format vincenti.

Capire effettivamente quali sono i video che vanno davvero bene non è non è una cosa banale, a volte non si capisce, a volte ci sono video che vanno viral per motivi completamente random ed è davvero difficile capirlo.

Poi monitorare le prestazioni l'idea qua è di entrare in un'ottica di Miglioramento continuo quindi osservando i trend, um aiuta- aiutandosi a a diciamo individuare i successi, i fallimenti, per ottimizzare appunto la produzione dei contenuti.

Quindi, voglio fare un'enfasi abbastanza forte su questo che molti credono non fanno, è appunto di, Prendere l'abitudine di guardare gli analytics, almeno una volta a settimana, okay? Non date per scontato, ah okay, questo video è andato bene perché, ho fatto un hook, un gancio molto figo ed è andato davvero bene.

Oppure questo video è anda- sta andando male perché oppure non è stato monetizzato, mi ha tolto la monetizzazione, perché ho detto una parolaccia, robe così, no? No, attenzione, andare sempre a guardare gli analytics, andare a vedere la parte di YouTube Studio, no? Quindi la vostra diciamo cabina di regia tra virgolette, Per vedere cosa è andato storto, cosa è andato, cosa è andato invece meglio, um in che modo gli spettatori stanno guardando i video, cosa hanno guardato, a che punto se ne sono andati, cioè tutte queste domande, dovete averle ben chiare in testa perché vi aiutano effettivamente a ottimizzare i contenuti.

Perché qua l'idea è sempre di ottimizzare i contenuti per guadagnare di più, no? per per fare per, Monetizzare di più.

Se non avete in de- in testa, la risposta a queste domande vuol dire che state facendo contenuti un po' a random, e a quindi a caso vi affidate un po' appunto al caso per andare bene o andare male, che ovviamente non è una buona strategia di di successo, una strategia vincente su su YouTube ma in generale per per qualunque piattaforma.

um Cos'altro poi? Ah sì, misurare ciò che um ti interessa, quindi co- misurare effettivamente la parte di retention, okay? Quindi cercare di capire effettivamente, Quanto video guarda il pubblico, fino a che punto guardano il video, perché magari a una certa se ne vanno a cercare di analizzare bene appunto, ogni video.

Un'altra cosa che io consiglio di fare spesso il creator è almeno una volta al mese, andare a fare un po' un recap, una sorta di deep dive, quindi un'analisi un po' più aff- approfondita, in particolare per i video che sono andati davvero davvero male.

Okay? Perché ci sono dei video che farete, se fate che ne so, in media 1200 visualizzazioni per video, okay, andrete a fare dei video che ne fanno 100.

Mi dite che cos'è andato storto che ha fatto 100 visualizzazioni, okay? Quindi una volta al mese andare a recuperare questi video e dire okay, cos'è che è andato storto, era il contenuto, era il titolo, era la descrizione, non l'ho promosso, l'ho promosso, cercare un po' di capire, ovviamente YouTube Analytics in questo vi aiuta.

Interpretare i dati, okay, quindi, La parte diciamo di demographics è una parte che abbiamo menzionato spesso durante questo corso, per analizzare appunto l'età, il genere, la le località degli spettatori e creare di fatto appunto poi dei contenuti più mirati.

Questa appunto è una parte super importante di YouTube anal- analytics, che spesso viene trascurata perché spesso si va subito diciamo direttamente ai contenuti, non si guarda.

Pubblico però vi assicuro che è molto molto importante e e co- cos'altro appunto poi ah sì il watchtime e la video performance, quindi di fatto andare a vedere appunto il uno dei principali diciamo fattori che influenza appunto l'algoritmo di um recommendation algorithm di di YouTube, quindi l'algoritmo diciamo di YouTube, per poi ottimizzare appunto la.

Performance e individuare i punti in cui gli spettatori magari se s- abbandonano il video, non guardano più il video.

um Questo è un po' più in ottica di di video performance, quindi migliorare la performance del video.

Abbiamo anche la parte di ovviamente tutta la parte di CTR CTR scusate che è il click through rate e tutta la parte di miniature e quindi capire, um Diciamo capire come com'è la performance delle miniature, anche qua si potrebbe fare una lezione, ad hoc sulle miniature, però non riguarda molto diciamo la la monetizzazione in sé, comunque sostanzialmente ovviamente, Nella parte di YouTube Analytics, per quanto riguarda le miniature vi potete aiutare con alcuni dati, come ad esempio il rate e capire un po', come stanno andando certe certe miniature, no? Quindi cercare di, come dire um isolare l'elemento che vi interessa a livello di a- all'interno di YouTube Analytics per analizzare effettivamente la performance delle miniature in questo caso, okay? Quindi YouTube Analytics, ripeto, è molto avanzato, se ci spendete un po' di tempo non è difficile da usare tutta una serie di filtri alla fine, Però vi consente appunto di di dare un'occhiata davvero tante cose, tra cui appunto la performance delle um miniature.

Poi abbiamo la parte di retention um lì c'è un e per sbaglio in verità è solo retention um Quindi capire un po' appunto quali video, di fatto poi generano più più guadagni, analizzare cosa li rende efficaci, quindi è più anche una parte di analytics sulla sulla sulla monetizzazione in sé e determinare effettivamente la diciamo um, Qual è la percentuale di spettatori che poi effettivamente va a completare il video, o arriva fino a un certo punto del video.

O ancora meglio capire quali sono gli elementi del video che hanno portato gli spettatori ad arrivare fino a quel punto.

Ad esempio no? Magari fate due video quasi simili, però vedete che in uno il la cosiddetta, la percentuale media visualizzata è di che ne so, un minuto.

Su un video di due minuti30, un altro stesso argomento con un angolo diverso lo vanno a vedere magari per un minuto30, no? Quindi capire un po' cosa è stato fatto meglio, cosa è stato fatto peggio.

Questo anche qua in YouTube Analytics, um riuscite riuscite a farlo in vari in vari modi per cercare appunto poi di di ottimizzare.

Quindi ah ecco qua appunto uno screenshot molto molto semplice appunto di una delle delle, Metriche chiave che appunto um ho appena menzionato che è l'average percentage viewed, che non è nient'altro che la percentuale media visualizzata per quanto riguarda dei contenuti.

Ovviamente su YouTube Analytics, come abbiamo detto la potete vedere e ed è una diciamo delle, delle metriche forse più importanti per quanto riguarda la performance dei vostri video, no? Perché se mi fate un video di, 15 minuti e il 90 percento degli spettatori ne guarda il 10 percento, Eh magari non va così bene, no? E questo non lo vedete dalle visualizzazioni, perché magari vedete solo le visualizzazioni, non andate a vedere questo.

Quindi riuscire a capire com'è il dropout rate e quindi capire quando se ne vanno le persone e perché è super importante.

um Un'altra un'altra cosa in questo screenshot volevo farvi vedere è la relazione tra le metriche, no? Ad esempio appunto l' APV, Average percentage viewed, quindi percentuale di visualizzazione media, e il watchtime, il tempo di visualizzazione, no? Ad esempio un APV alto um indica di fatto che gli spettatori sono coinvolti e guardano una buona parte del video.

in relazione al watchtime significa che appunto più il video è guardato più aumenta il watchtime e di fatto quindi meglio sarà il ranking um per quanto riguarda l'algoritmo di YouTube e meglio sarà appunto la la visualizzazione totale del del video stesso.

um Poi ci sono, Altre relazioni tra le metriche che potete appunto incrociare all'interno di di YouTube Analytics, um come ad esempio il click through rate che abbiamo visto e l'average percentage viewed.

Se ad esempio il click through rate è alto ma l'average percentage viewed è basso, potrebbe appunto significare che, La miniatura e il titolo attirano, quindi click true rate è alto, okay, che vuol dire che la gente clicca sulla miniatura, quindi attirano, funzionano, però il contenuto non soddisfa di fatto le aspettative che ha la persona quando guarda la miniatura.

Quindi può essere che la miniatura è un po' fuorviante.

Okay, Tutto questo incrocio di dati vi permette di fare questo tipo di um analisi.

Ad esempio appunto qua in realtà me l'ho segnato appunto un um uno scenario in cui abbiamo un click through rate dell'otto percento, un APV del 30 percento, quindi, Relativamente basso, poi vabbè, dipende dalla nicchia, dipende dai video.

um può essere ap.

in questo caso esempio che la miniatura è accattivante, il contenuto non trattiene gli spettatori, um e si può andare appunto a cercare di migliorare la qualità dei um dei contenuti e la qualità appunto del del del video stesso, um in particolare per quella que- quella parte iniziale um in cui sappiamo che se ne vanno poi gli utenti.

Invece al contrario se abbiamo un click throw rate basso, e, Un APV molto alto, può essere che chi guard- chi guarda il video di fatto rimane molto coinvolto, ma poche persone cliccano al video, okay? E quindi lì bisognerà andare a indagare e vedere effettivamente da dove arrivano i miei spettatori.

Okay, con la traffic source, la vedete lì in verità anche nello screenshot nello screenshot.

um Quindi la la sorgente del traffico, no? Arrivano effettivamente da dalla pagina di YouTube, da da che pagina di YouTube, in verità, cliccano sulla miniatura, da dove arrivano, cioè arrivano magari esternamente, quindi capire un po' quali sono le rela- relazioni, magari in questo caso andare, A um migliorare appunto la la la miniatura.

Report abbiamo l' ho menzionato all'inizio perché creare di fatto dei report um periodici.

allora Abbiamo parlato appunto del monitoraggio continuo, quindi un'analisi di regolare dei dati vi consente di identificare i trend positivi o negativi nel tempo.

um Decisioni data driven, quindi decisioni basate sui dati, i report um continui, i report non vuol dire fare chissà che roba pazzesca, portando i dati su Excel, no, vuol dire che semplicemente vi dovete andare su YouTube Analytics e guardare un po' tutte queste cose qua um di cui parlavamo prima.

Quindi decisioni, Basato sui dati significa che um il fatto prendere delle decisioni informate su quali contenuti replicare, quali andare a modificare, cosa funziona, cosa non funziona.

cioè il punto di tutto ciò, di tutta questa lezione è non andare a rocchi chiusi, okay? Soprattutto spesso io l'ho vista questa cosa con decreto che fanno molto successo, molto successo magari con 3456 video che vanno davvero bene, no? Ah ma chi se ne frega di Analytics, tanto sto andando bene.

Okay e quindi si basano un po' sul sul momentum, no? Quindi continuano a cavalcare quest'anno un po' caso.

Attenzione perché in genere non non porta buoni risultati nel lungo periodo.

Google Sheet per le na- ah scusate no, watchtime APV, click throw rate, retention, ne abbiamo parlati, no? Quindi la percentuale di click rispetto alle impressioni, alle impression, le ore totali di visualizza.

um la percentuale media di video guardato e i punti di drop-off e i punti di engagement per quanto riguarda il video, tutte queste sono diciamo le le, metriche molto molto importanti per quanto riguarda il video, okay? Poi um ovviamente poi c'è tutta la parte di guadagni, quindi le entrate totali suddivise per tipo di entrate che avete per ogni video.

E cos'altro appunto, um Google Sheet per l'analisi, um Io consiglio Google Sheets per il semplice fatto che, vabbè ovviamente avendo lavorato Google io sono abbastanza fan dei dei prodotti di Google, però ovviamente potete usare qualunque altro programma, potete usare Excel, potete usare un documento, potete usare il block notes, quello che volete, per fare appunto questo tipo di analisi.

Che frequenza dipende un po' da voi, ogni quanto falle, può essere settimanali per delle analisi un po' più tattico o mensile per le strategie appunto di, um di lungo termine.

Poi vi ho segnato qualche strumento utile, per quanto riguarda la parte di Analytics, nel senso che è vero che YouTube Analytics um può risultare può essere effettivamente usato in modo abbastanza avanzato, per fare delle buone analisi.

Però ci sono effettivamente degli strumenti esterni che ci tenevo a, um menzionare che sono molto molto conosciuti.

Abbiamo in particolare Tube Buddy e Vid IQ, okay, che sono di fatto degli strumenti di analisi ulteriore, un po' più anche qua avanzata, um Che danno dei suggerimenti personalizzati, soprattutto anche adesso stanno iniziando ad utilizzare appunto l' AI um, Poi vabbè utilizzare le cioè non è che non è che fanno chissà che comunque vabbè um l'idea è che potete trovare degli strumenti esterni che vi aiutano un po' a um analizzare un po' meglio il canale.

Ora ovviamente ci sono in genere hanno una parte gratis e poi c'è la parte a pagamento.

um semplicemente attenzione a quelli che si usano, questi due qua ve li consiglio, son famosissimi, um van bene, sono sono sicuri eccetera, però attenzione a non diciamo ci sono a volte dei prodotti che sono un po', Come dire, non super affidabile, quindi attenzione su quelli, in verità però ci sono anche molti altri prodotti oltre a questo, um oltre a questi che vi aiutano un po' a crescere a livello di creator, con l'utilizzo dell' AI, con um magari l'affiancamento a una persona.

Qua il mio unico consiglio è cercare di, um fare le giuste analisi prima di approcciare determinate aziende, determinate persone, se trovate recensioni ancora meglio, altrimenti scrivetemi, mandatemi un, Messaggio su LinkedIn e cerco di darvi una mano, cerco di darvi una mano.

Okay, poi andiamo avanti, um analisi, identificazione, pain point e miglioramenti.

Quindi vabbè, ne abbiamo parlato, no? Identificare i contenuti performanti, replicare i format che vanno bene, ottimizzare i contenuti non performanti e definire appunto gli obiettivi che che si vogliono raggiungere.

Questo è un po' tutto diciamo per quanto riguarda Analytics.

Ora vi r- ripeto, se vi interessa ancora esplorare ancora di più analytics, um In modo avanzato, comunque ci sono delle risorse online, però diciamo quelle quattro metriche che vi ho menzionato prima, watchtime e PVCTR retention son quelle più importanti, um quando ovviamente non si hanno problemi eh, nel senso che, a volte possono possono capitare dei problemi inaspettati, tipo ah questo video.

L'icona gialla, no? Non non ci sono stati problemi con la monetizzazione, quelle sono cose che vanno, um diciamo devono essere risolte caso per caso, quindi magari YouTube Analytics non vi aiuta molto in quel caso, ma bisogna andare a vedere proprio il contenuto, cos'è andato storto, cos'è andato, cos'è andato magari bene, pensavate che andate be- che che fosse andato bene, eccetera eccetera.

Bene, classe quanto per YouTube Analytics.