ショート動画は再生数の67%を占めたが、視聴時間では0.4%だった

自動生成のショート動画と長尺動画を同じチャンネルで並行投稿し、YouTube Analytics API で両者を分離して測定しました。再生数ではショートが67.5%を占めていたのに、総視聴時間では0.4%しかありませんでした。数値の読み方を間違えて運用方針を変えかけた話をまとめます。

再生数だけを見ていたら、判断を間違えるところでした

自動生成のショート動画と長尺動画を両方投稿しているチャンネルを運用しています。ダッシュボードで最初に目に入るのは再生数です。そして再生数を見ると、ショートが全体の67.5%を占めていました。

この時点での私の判断は「ショートが効いている。生成本数を増やそう」でした。実際に生成パイプラインの本数配分を変えかけました。

ところが、同じ期間の総視聴時間を分離して見たところ、まったく違う絵が出てきました。

実測

再生数 67.5% / 総視聴時間 0.4%

同一チャンネル・同一期間のショート動画の数値

ショートは再生数の3分の2以上を持っていきながら、総視聴時間には0.4%しか寄与していませんでした。逆に長尺動画が総視聴時間の98.2%を占めていました。

理由はシンプルで、ショートの平均視聴時間が約10秒だったからです。1回の再生で積み上がる視聴時間が桁違いに小さいので、再生数がどれだけ多くても総量には届きません。

再生数と視聴時間は「同じものを別の単位で測った値」ではありません。ショートの再生数と長尺の再生数を同じ1カウントとして足し合わせた指標は、実質的に意味を持っていませんでした。それに気づかず配分を変えていたら、視聴時間の98.2%を生んでいる側の投稿を削っていたことになります。

失敗したこと

再生数の内訳だけを見て「ショートを増やす」と決めかけました。撤回できたのは、視聴時間をショート／長尺で分けて出したからです。分けずに合計だけ見ていたら、そのまま進めていたはずです。

もう一つ、はっきり差が出たのが登録者です。この期間の登録者増加はすべて長尺動画からで、ショート経由の登録は0人でした。

ショートは再生数を最も多く生んでいたチャネルですが、登録という結果には1件も繋がっていませんでした。再生数が多いことと、視聴者がチャンネルに残ることは、この実測では完全に別の話でした。

注意

これは私が運用している1チャンネルの実測値です。この数値がどこまで一般化できるのか、ショートの内容や生成方法を変えれば結果が変わるのかは、今回の測定では分かっていません。分かっているのは「自分のチャンネルではこうなった」ということだけです。

ショートと長尺を分けて数値を出すのに使ったのが、YouTube Analytics API の creatorContentType ディメンションです。これを指定すると、次の値で行が分かれます。

このディメンションを付けずに再生数や視聴時間を取ると、全部が合算された1つの数字になります。合算値を見ている限り、今回の67.5%と0.4%のギャップには絶対に気づけません。

ポイント

再生数の比率と視聴時間の比率を「並べて」見ることが重要です。片方だけを見ると、どちらを見ても筋の通った解釈ができてしまいます。今回のケースでは、再生数だけなら「ショートが主力」、視聴時間だけなら「長尺が主力」という、正反対の結論がどちらも成立してしまいました。

同じチャンネル・同じ期間なのに、見る指標を変えるだけで「どちらが主力か」の答えが逆になります。表にして初めて、自分がどれだけ危ない判断をしかけていたか分かりました。

うまくいったこと

方針を変える前に、指標を分離して測り直したことです。API側で shorts と videoOnDemand を分けるだけの作業でしたが、これで誤った配分変更を止められました。

まとめ

実測で、ショートは再生数の67.5%を占めながら総視聴時間では0.4%だった
長尺動画が総視聴時間の98.2%を占め、登録者の増加もすべて長尺から。ショート経由の登録は0人
原因はショートの平均視聴時間が約10秒しかないこと
YouTube Analytics API の creatorContentType で shorts / videoOnDemand / liveStream を分離できる
再生数だけを見てショートを増やす判断をしかけたが、視聴時間を見て撤回した
これは1チャンネルの実測値であり、他で同じ結果になるかは分かっていない