El análisis de vídeo en línea (también conocido como análisis de vídeo web ) es la medición, el análisis y la elaboración de informes de los vídeos vistos en línea . Se utiliza con el fin de comprender los patrones de consumo ( análisis del comportamiento ) y optimizar la experiencia de visualización ( análisis de la calidad del servicio ).
El análisis de video en línea se diferencia del análisis de televisión tradicional porque se puede medir utilizando métodos basados en censos en lugar de métricas basadas en paneles . Cada evento que realiza un espectador mientras mira un video en línea se puede capturar y analizar con precisión.
Una investigación realizada sobre vídeos de YouTube sugiere que: cuanto más información proporcione el título o la descripción de un vídeo, menos visitas generará; cuanto más intensa sea la emoción negativa del título del vídeo, más visitas generará. [1]
El estudio de los patrones de consumo ayuda a los editores de vídeos a obtener información sobre las preferencias de los usuarios finales. Esta información se utiliza para impulsar la monetización mediante la colocación de anuncios y para adaptar los vídeos futuros a fin de maximizar la participación de los espectadores. Su objetivo es responder a preguntas como:
Las siguientes métricas son de verdadero interés tanto para vídeos bajo demanda como en directo:
Junto con otras dimensiones obvias (como País , Navegador , Dispositivo , etc.), una dimensión particularmente interesante es la Posición en la transmisión (o Porción de video). Medida como un porcentaje de la duración del video, para un video en particular, Reproducciones por Posición en la transmisión indica qué porción del video se vio cuántas veces. Ayuda con el análisis, como el 40% de los espectadores abandonan el video después de ver solo el 25%.
Las herramientas de análisis visual integradas en las plataformas de vídeo en línea están diseñadas para transformar múltiples experiencias de visualización en forma gráfica, con el fin de comprender a la audiencia y optimizar el rendimiento del contenido de vídeo.
Un mapa de calor de video es un resumen gráfico que ayuda a determinar cómo interactúan los espectadores con un video específico. A diferencia de los mapas de calor que se utilizan en el análisis de sitios web , que resaltan diferentes áreas de una página web según la tasa de clics , un mapa de calor de video agrega estadísticas de cada sesión de visualización y calcula una tasa de interacción promedio (también conocida como tasa de visualización) a lo largo de todo el video. Según la plataforma, un mapa de calor de video se puede representar en forma de gráfico o de línea de tiempo coloreada.
La pantalla de usuario contiene información personal relacionada con un espectador específico, como ubicación (país), dirección IP, sistema operativo (OS), versión del navegador web , fecha de primera y última visualización y participación promedio. También puede incluir información obtenida del software de marketing por correo electrónico que se utiliza para distribuir mensajes de video: dirección de correo electrónico, nombre y apellido del espectador.
La transmisión en vivo muestra al editor una descripción general de todos los que miran los videos en tiempo real. La transmisión permite ampliar las estadísticas detalladas de los espectadores o saltar a la pantalla de un usuario individual.
El estudio de la experiencia de los espectadores de videos en línea ayuda a las plataformas de video en línea a identificar deficiencias en su infraestructura de red y a ajustar la calidad de su contenido fuente para adaptarse mejor a las velocidades de conexión y los dispositivos de los usuarios finales.
Este tema trata sobre la comprensión del efecto de la mala calidad en el uso. Después de hacer clic en el botón de reproducción, ¿los espectadores esperan más de 5 segundos antes de que comience la reproducción del video? Las métricas interesantes para este tema son:
La velocidad de la red yse encuentran entre las dimensiones más importantes. Medir la tasa de abandono (porcentaje de espectadores que abandonan el servicio) debido a una mala calidad (mayor tiempo de inicio, mayor almacenamiento en búfer o menor tasa de bits, etc.) es de particular interés. El análisis de la calidad de la experiencia ayuda a las empresas a determinar sus requisitos de infraestructura de red y codificación .