Online video analytics
ऑनलाइन वीडियो एनालिटिक्स (वेब वीडियो एनालिटिक्स के रूप में भी जाना जाता है) ऑनलाइन देखे जाने वाले वीडियो का माप, विश्लेषण और रिपोर्टिंग है। इसका उपयोग उपभोग पैटर्न (व्यवहार विश्लेषण) को समझने और देखने के अनुभव (सेवा विश्लेषण की गुणवत्ता) को अनुकूलित करने के उद्देश्यों के लिए किया जाता है। ऑनलाइन वीडियो विश्लेषण पारंपरिक टेलीविजन विश्लेषण से अलग है क्योंकि इसे पैनल-आधारित मेट्रिक्स के बजाय जनगणना-आधारित तरीकों का उपयोग करके मापा जा सकता है। ऑनलाइन वीडियो देखते समय एक दर्शक द्वारा की जाने वाली प्रत्येक घटना को सटीक रूप से कैद और विश्लेषण किया जा सकता है। यूट्यूब वीडियो पर किए गए एक शोध से पता चलता है किः किसी वीडियो के शीर्षक/विवरण द्वारा जितनी अधिक जानकारी दी जाती है, उतनी ही कम बार देखा जाता है; वीडियो के शीर्षक की जितनी अधिक गहन नकारात्मक भावना, उतनी ही अधिक बार देखा जाता है। उपयोग-मामले और रुचि के मेट्रिक्स व्यवहार (या उपयोग) विश्लेषण उपभोग पैटर्न का अध्ययन वीडियो प्रकाशकों को अंतिम-उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है। इन अंतर्दृष्टि का उपयोग विज्ञापन प्लेसमेंट द्वारा मुद्रीकरण को चलाने और दर्शकों की व्यस्तता को अधिकतम करने के लिए भविष्य के वीडियो को तैयार करने के लिए किया जाता है। इसका उद्देश्य इन जैसे प्रश्नों का उत्तर देना हैः सबसे लोकप्रिय वीडियो कौन से हैं? दर्शक कहाँ से आते हैं? दर्शक किसी विशेष वीडियो को कब तक देखते हैं? क्या वे वीडियो देखने के दौरान या बाद में कोई कार्रवाई करते हैं (जैसे। शेयर करें, एम्बेड करें, जैसे)? वीडियो का कौन सा हिस्सा सबसे लोकप्रिय है? कौन से विज्ञापन प्लेसमेंट सबसे प्रभावी हैं-प्री-रोल, मिड-रोल या पोस्ट-रोल? ऑन-डिमांड और लाइव वीडियो दोनों के लिए निम्नलिखित मेट्रिक्स वास्तविक रुचि के हैंः अद्वितीय दर्शक-प्रति दिन या महीने ऑन-डिमांड के लिए, प्रति कार्यक्रम या लाइव प्ले के लिए शो-वीडियो को कितनी बार शुरू किया गया था (अधिकांश विश्लेषणों में, खेलने की अवधि के कुछ सेकंड से भी कम समय के साथ नाटकों को बाहर करना फायदेमंद है) दर्शकों का आकार-किसी भी समय सामग्री को देखने वाले दर्शकों की संख्या खेल अवधि-इन मेट्रिक्स के वीडियो अनुपात का उपभोग करने में बिताया गया समय-जैसे। प्रति दर्शक खेल, प्रति खेल की अवधि, प्रति दर्शक खेल की अवधि के साथ-साथ अन्य स्पष्ट आयाम (जैसे देश, ब्राउज़र, उपकरण आदि)। ), एक विशेष रूप से दिलचस्प आयाम धारा स्थिति (या वीडियो भाग) है। वीडियो की लंबाई के प्रतिशत के रूप में मापा जाता है, किसी विशेष वीडियो के लिए, स्ट्रीम पोजीशन द्वारा खेल इंगित करता है कि वीडियो के किस हिस्से को कितनी बार देखा जाता है। यह विश्लेषण में मदद करता है जैसे कि 40 प्रतिशत दर्शक केवल 25 प्रतिशत देखने के बाद वीडियो छोड़ देते हैं। व्यवहार संबंधी (या उपयोग) विश्लेषण ऑनलाइन वीडियो प्लेटफार्मों में एकीकृत दृश्य विश्लेषण उपकरण दर्शकों को समझने और वीडियो सामग्री प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कई देखने के अनुभवों को एक ग्राफिक रूप में बदलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एक चित्रमय सारांश जो यह पता लगाने में मदद करता है कि दर्शक एक विशिष्ट वीडियो के साथ कैसे जुड़े हुए हैं, उसे वीडियो हीटमैप कहा जाता है। वेबसाइट एनालिटिक्स में उपयोग किए जाने वाले हीटमैप के विपरीत, जो क्लिक-थ्रू दर के आधार पर एक वेब पेज के विभिन्न क्षेत्रों को उजागर करता है, एक वीडियो हीटमैप प्रत्येक देखने के सत्र से आंकड़ों को एकत्रित करता है और पूरे वीडियो में औसत जुड़ाव दर (जिसे देखने की दर के रूप में भी जाना जाता है) की गणना करता है। प्लेटफॉर्म के आधार पर, एक वीडियो हिटमैप को ग्राफ या रंगीन समयरेखा के रूप में दर्शाया जा सकता है। उपयोगकर्ता स्क्रीन में एक विशिष्ट दर्शक से संबंधित व्यक्तिगत जानकारी होती है, जैसे कि स्थान (देश), आईपी पता, ऑपरेटिंग सिस्टम (ओएस), वेब ब्राउज़र संस्करण, पहले और अंतिम दृश्य तिथियाँ, और औसत जुड़ाव। इसमें ईमेल विपणन सॉफ्टवेयर से प्राप्त जानकारी भी शामिल हो सकती है जिसका उपयोग वीडियो संदेश वितरित करने के लिए किया जाता हैः एक दर्शक का ईमेल पता, पहला और अंतिम नाम। लाइव फीड वास्तविक समय मोड में प्रकाशक को वीडियो देखने वाले सभी लोगों का अवलोकन दिखाता है। फ़ीड विस्तृत दर्शक आंकड़ों का विस्तार करने या एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता स्क्रीन पर कूदने की अनुमति देता है। अनुभव की गुणवत्ता (या सेवा) विश्लेषण ऑनलाइन वीडियो दर्शक अनुभव का अध्ययन ऑनलाइन वीडियो प्लेटफार्मों को उनके नेटवर्क बुनियादी ढांचे में कमियों की पहचान करने और अंतिम उपयोगकर्ताओं की कनेक्शन गति और उपकरणों के लिए बेहतर अनुकूल होने के लिए उनकी स्रोत सामग्री की गुणवत्ता में बदलाव करने में मदद करता है। यह विषय उपयोग पर खराब गुणवत्ता के प्रभाव को समझने से संबंधित है। प्ले बटन पर क्लिक करने के बाद, क्या दर्शक वीडियो के चलने से पहले 5 से अधिक समय तक इंतजार करते हैं? इस विषय के लिए दिलचस्प मेट्रिक्स हैंः उपलब्धता-वीडियो प्लेबैक सफलतापूर्वक शुरू होने का प्रतिशत-स्टार्ट अप समय-प्ले बटन क्लिक और प्लेबैक स्टार्ट रिबफर्स के बीच का समय-बिटरेट को फिर से शुरू करने के कारण रुकावटों की संख्या और अवधि-वीडियो प्लेबैक के प्रति सेकंड औसत बिट्स। बिटरेट जितना अधिक होगा, अनुभव नेटवर्क और कनेक्शन की गति उतनी ही बेहतर होगी जो सबसे महत्वपूर्ण आयामों में से हैं। खराब गुणवत्ता (उच्च स्टार्ट अप समय, उच्च रिबफरिंग या कम बिट दर आदि) के कारण परित्याग दर (छोड़ने वाले दर्शकों का प्रतिशत) को मापना। विशेष रुचि है। अनुभव विश्लेषण की गुणवत्ता कंपनियों को उनके नेटवर्क बुनियादी ढांचे और एन्कोडिंग आवश्यकताओं को निर्धारित करने में मदद करती है। संदर्भ व्यावसायिक बुद्धिमत्ता वेब विश्लेषण