редакции
Как подобрать 1 000 000 идеальных тегов для YouTube
Летом 2020 года на лекции по социальным сетям прозвучал вопрос: «Как подбирать правильные теги под ролики YouTube?» Признался в неведении, пообещал разобраться и затеял исследование. Спустя 28 месяцев, а точнее 837 дней, расскажу о планировании, проведении и итогах эксперимента.
Для начала расписал создание 25 циклов передач с названиями видео, соответствующими 625 навыкам, изучаемым в Школе траблшутеров. Понимал, что не все соведущие пробегут марафон полностью, поэтому взял многократный запас, надеясь из потенциальных 15’625 роликов снять хотя бы четверть.
Видео выкладывал ежедневно в
12, 15, 18 и 21 час, но дата старта массированного подбора тегов постоянно
отодвигалась: из запущенных передач выжили 12 (1), а ещё 13 (2) преждевременно
сошли с дистанции. В феврале 2022 года стало очевидно: датой накопления 4’000
подкастов (3) станет 18 апреля (4):
В назначенный день с
помощью плагина VidIq и программы, написанной на языке Phyton, запустил сбор
показателей видео. Учитывая предыдущие неавтоматизированные потуги, у всех из 4’005
(5) выложенных роликов оказалось по 50 SEO-баллов
(6): Создал таблицу потенциальных
ключевых слов из названий навыков (7), фамилий и имён соавторов (8), передач
(9), проверил SEO каждого под соответствующими видео: Подбор тегов проводил в
фоновом режиме, когда писал статьи, готовил презентации, работал над проектами,
читал лекции, вёл съёмки. Готовился протестировать 8 млн комбинаций, в надежде
дотянуть каждый ролик до 100 SEO-баллов. Учитывая
оптимизационные усилия, для решения задачи хватило 1 млн тегов (10): Уже через 78 дней каждое
видео после установления лучших тегов начинало блистать заветной соткой (11)... ... а некоторые облака
ключевых слов стали состоять исключительно из ранжированных слов и фраз: Вопреки ожиданиям, пришлось
сделать не 4’000, а 10’292 попытки (13) смены начального облака тегов (14) на
оптимальное (16), чтобы повысить показатели с первичных (15) до желаемых (17): Причиной оказалось
«несправедливое» распределение частых тегов, при котором слабые (18),
неподходящие для облаков ключевых слов нашлись в количестве 691 тысячи, а
средние (19) в два раза меньше — 327 тысяч: Среди редких тегов слабые
(20) обнаружились 62 раза и были не допущены к участию, зато появились сильные
(21), коих насчиталось 470 штук: Наибольшую пользу принесли
многократно ранжированные слова и фразы (22) под разными видео, имеющие
максимальные веса (23)... ... из них же сформировал
ключевые слова канала, по умолчанию подставляемые YouTube свежим роликам: · личная
эффективность, истребление комплексов, эффективный студент, память, список
навыков, эффективный ребёнок, слепая печать, эффективный мужчина, скоронавыки,
скорочтение, навыки траблшутера, эффективная женщина, языковой полиглотизм,
процессная эффективность, взаимодействие с роботами, целевая модель продаж,
эффективный ученик, удалённые рабочие места, эффективный преподаватель,
эффективное преподавание, нематериальное стимулирование, сценарный анализ,
кружки качества. NB! При длине в 475 знакомест видеохостинг оценил
длину приведённого выше облака в 493 символа. Кандидатов на переход к
сотенному рубежу определял по наличию пяти ранжированных тегов (24) и длине
облака ключевых слов более 500 символов (25): Предложенная механика
позволила досрочно прекращать подбор тегов, что вело к стремительной деградации
количества проверяемых текстовых строк (26), стабилизировавшегося в районе 80 ключевых
слов (27): Аналогичная, крайне близкая
закономерность случилась и с длинной облака тегов, начавшейся с 20 тысяч знаков
(28) и завершившейся на отметке в 10 раз меньше (29): Серьёзной подмогой стали
ранжированные ключевые слова (30) и текстовые строки, целиком входящие в
название передач (31): Радоваться математической
идеальности долго не пришлось: за 30 дней SEO-баллы
видео упали с верхней отметки шкалы до оранжевого уровня (33), а ещё за 120 —
до синего (32): Через 150 дней SEO-баллы выше 50 остались только у 625 роликов — столько навыков изучают в
Школе траблшутеров и такое же количество тем насчитывают циклы передач на моём YouTube-канале. Интересно, что VidIq даже через секунду после идеальной расстановки ключевых слов не признавал
наличие соток (34): Поднимать старые ролики с
50 SEO-баллов на порядок сложнее. Для достижения
приемлемых уровней (35), приходится перебирать в 10 раз больше текстовых строк
(36): В ходе исследования размер
базы данных SQLite достиг 458 Мб (37), что привело к замедлению исполнения запросов до ощутимых
секунд, а при сложных конструкциях даже минут: Итоги: 1. Просмотры
видеоматериалов на моём оптимизированном YouTube-канале за 837 дней возросли в 10 раз с 1’479 (42) до 14’780 (43), при
увеличении количества роликов в 2,67 раза — с 1’500 до 4’005: 2. При съёмке
передач для сбора экспериментальных данных удалось собрать: просмотров —
720’510 (38), лайков — 81’957 (39), комментариев — 18’928 (40), суммарная длительность
роликов — 923 часа (41). 3. SEO-вес тегов тает на глазах, что не лучшим образом
складывается на тяжести облаков ключевых слов: за 30 календарных дней видео теряют
до 20% потенциала (44): 4. Использование
тегов, оценённых квартал тому назад не гарантирует достижения максимальных
значений SEO-веса роликов, но существенно повышает потенциал видео
(46)-(45), недостижимый после 120 дней: 5. Мощные теги —
товар штучный и для веса выше 30,0 баллов (47) даже полным перебором удаётся
найти лишь единичные экземпляры (48): Выводы: 1. Существует
кратковременная возможность довести SEO-баллы большинства роликов YouTube-канала до граничного значения в 100 баллов или
близко к нему. 2. SEO-оценка видео необратимо падает со временем, в
зависимости от выкладки передач по теме всеми авторами хостинга, работающими на
вашем языке. 3. SEO-баллы роликов
варьируются от 0,0 до 100,0 и зависят от интегрального веса тегов, колеблющегося
в диапазоне от 0,0 до 30,5. 4. Сильные теги
под одними видео будут слабыми под другими, вес усиливает вхождение в название
и ранжированность. 5. В облаке не
следует использовать строки с весами менее 13,1 баллов — являются частыми, но
бесполезными. Второй пункт расстраивает
безмерно: чтобы поддерживать YouTube-канал в идеальном
состоянии нужно заниматься подбором ключевых слов на еженедельной основе. Это
кажется не разумным, тем более, что аккумулятор моего ноутбука не выдержал и
вздулся в один из необычайно жарких дней лета 2021 года. А ещё вспоминается история
моста Золотые Ворота в Сан-Франциско. Его непрерывно красят 38 человек,
продвигаясь от одного берега к другому. Завершая работу, бригада возвращается в
исходную точку и принимается за работу заново: из-за туманов залива, стальные
детали сооружения быстро ржавеют.
