유튜브에 매우 중요한 작업인만큼, 알고리즘을 확실하게 학습시키기 위해 자체적인 시스템을 통해 진행되며 시스템은 리소스가 한정적이기 때문에 하루 제한 수량이 있습니다.
많은 제작자들은 유튜브 알고리즘을 이해하기에는 너무 복잡하다고 생각합니다. 꽤 복잡하지만 조사를 해보면 채널(그리고 브랜드)에 도움이 되는 간단한 방법을 찾을 수 있습니다.
마지막으로, 캠페인은 지속적으로 모니터링하고 최적화해야 합니다. 데이터 분석을 통해 광고 효율성을 높이는 것이 필수입니다.
유튜브 분석을 사용하여 구독자의 시청 시간을 확인하세요. 구독자의 시청 시간을 확인하는 것은 구독자에게 어떤 것이 효과적인지 확인하는 데 도움이 되는 방법입니다.
최적화하는 방법을 이해하면 알고리즘을 유리하게 사용할 수 있습니다. 알고리즘이 동영상을 분류하는 데 사용하는 다양한 요소가 있습니다.
또한, 그로 인해 유튜브 팬층도 손쉽게 확보 할 수 있으며 앞으로의 유튜브 운영에 안정적인 기반을 가져 갈 수 있습니다.
타겟 설정은 광고 성공의 유튜브 상위노출 핵심입니다. 유튜브는 방대한 사용자 데이터를 활용해 세밀한 타겟팅 옵션을 제공합니다.
적어도 영상을 자주 게시하십시오. 이 알고리즘은 게시한 동영상 수뿐만 아니라 게시 빈도도 확인합니다.
재생목록과 추천 동영상을 정리하여 최고의 작품을 선보이고 신규 방문자가 관련 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 하세요.
단일 영상보다 광고 시퀀스로 구성된 콘텐츠가 브랜드 호감도 상승에 더 효과적입니다.
썸네일은 검색 결과 및 추천에서 동영상을 시각적으로 표현하므로 눈길을 끌고 시각적으로 매력적이어야 합니다.
우리가 이러한 플랫폼에서 승자가 되기 위해서는 많은 연구와 테스트를 거쳐 각 마케터 개인만의 노하우를 축적하고 이를 토대로 앞으로 나아가야겠습니다.
초기 예산은 소액으로도 설정 가능합니다. 광고 목표에 따라 조정할 수 있습니다.
머신러닝이란 간단히 설명하면 내가 시청하는, 구독하는, 좋아요를 누른 영상과 채널들에 대한 정보를 학습한 후, 그와 유사하고 내가 만족할만한 영상들을 선별해 보여줍니다.