为了更好地了解YouTube搜索引擎是怎么工作的，我们分析了130万份YouTube视频数据。这边重点分析排名因素之间的联系，像浏览量、评论、分享、订阅驱动等。
下面对于我们的发现做下概述：
1、评论是一个相当有影响力的因素。我们发现一个视频的评论数量和高排名成正比；
2、长时长的视频表现比短时长的视频表现更好，首页视频的平均时长是14分50秒；
3、我们发现视频的浏览量和排名具有强关系；
4、一个视频生成的分享数量和首页的视频排名具有强关系；
5、一个频道的订阅数和排名有中度的联系，这意味着即使是小频道也可以在YouTube上获得排名；
6、视频点赞数和高排名有强关系；
7、“订阅驱动”跟排名具有强关系是情理之中，可以带来新订阅者的视频在YouTube搜索中具备一定的优势；
8、我们发现在关键词丰富的视频标签和排名之间联系微弱，这意味着YouTube现在可以不通过元数据来理解视频内容。
9、视频标题包含完全匹配的关键词优于没有包含的，这意味着你的视频可以加上关键词来提高一点点排名。
10、我们发现经过关键字优化的视频简介和排名之间没有任何联系；
11、高清视频在YouTube搜索结果中占绝对优势，68.2%的首页视频都是高清的。
以下是详细的数据和信息。
文章目录
一、视频评论数和排名有强关系
YouTube鼓励内容发布者发布最大化参与度的视频内容。视频的评论数是用户参与度的一个强指标。问题是YouTube会使用评论数作为排名因素吗？我们的统计数据表明确实是这样。
从上面的图表可以看出，一个视频的评论数越多，视频的排名越高，鉴于YouTube对用户参与度的强调，得到这个结果并不意外。
二、高时长的视频表现比低时长的视频表现更好
当涉及到视频SEO的时候，你应该创建低时长的视频还是对一个话题有深度覆盖的视频？
我们的统计数据显示高时长的视频比低时长的视频排名更好。
事实上YouTube首页的平均时长在14分50秒。
YouTube公开证实视频的观看时间是排名关键的参考因素。同样在2015年，谷歌给一个使用观看时间作为排名因素的算法申请了专利。
简单来说，YouTube想要提升排名的是能把用户留在YouTube上更长时间的视频。高时长的视频能最好地达到这一要求，因此推荐使用更长内容的视频。
另一个理论是高时长的视频在一个视频里面提供了更全面的价值。对于“怎么做”的视频或者内容设计用来娱乐的是完全正确的。高时长的视频提供的价值可以触发更多的交互信号，包括评论和点赞，这些从根本上最终会影响到排名。
事实上，如果你做一个流行关键词的粗略搜索，你很难在搜索结果中找到一个3分钟以下并且有高排名的视频。
三、视频分享量和排名具有强关系
谷歌一直否认社交信号是排名算法中的一个参考因素。YouTube的算法是独立运行的，并不依赖于谷歌。所以很有可能YouTube使用来自Facebook, Twitter 和 LinkedIn 这些社交平台的分享来作为排名的一个参考因素。
从下面的图表可以看出视频的分享量和高排名具有强关系。
我们使用的是YouTube公开的分享数据来分析的。
使用社交分享数作为排名参考因素的一个主要问题是他们容易被滥用，任何人都可以花点钱雇人在Facebook上把一篇内容分享上百次。
但在YouTube上并不是这样，不像一般的网页使用社交分享图标来分享内容，YouTube知道哪个用户分享了内容，还有他们在哪里分享了。
这些分享跟踪可以提高被滥用的难度，加上YouTube鼓励发布者创建高分享性的内容，所以在分享量和排名之间的关系并不仅仅是概率相关的。
四、视频的浏览量显然和排名相关
在之前视频的浏览量是YouTube排名的第一要素，基于的假设是高浏览量=受欢迎的视频=高质量的视频。
然而，YouTube发现高浏览量的视频和高质量的视频之间并没有太强的联系，所以他们修改了算法，着重在用户停留时间和参与度等因素上面。
但是我们发现视频的浏览量依然和排名有较高的联系。
从图表来看，你依然需要大量的浏览量才能在YouTube获得排名，YouTube的工程师说浏览量并没有像过去那么重要，但是现在依然在使用。
因为，如果没有浏览量，你的视频就无法生成其他的信息，像观看时间和评论，YouTube使用这些信息来评估视频的质量。但可以确定的是，浏览量的收益在减小；
这就是为什么高质量的视频的排名比低质量的视频排名高，尽管低质量的视频浏览量更高。
五、一个频道的订阅量和排名有中度的联系
如果你运营的是一个小频道或新频道，这听起来是个好消息。
不像谷歌，看起来似乎偏爱大品牌，YouTube更喜欢给小频道的内容排名。
像下面一个关键词的搜索结果，两个小频道的视频排名比一个2百万订阅量的频道排名还高。
像上面这种在YouTube上面并不是特例。当然一个具有百万订阅量的频道是有优势的，但从上面的数据看来，这个优势并没有你想的那么明显。
六、高点赞数的视频比低点赞数的视频排名高
YouTube偏爱能吸引观众的视频已经不是什么秘密了。视频的点赞数是一个很强的吸引力信号，点赞数是YouTube社区对你的视频受欢迎程度的投票评估结果。理论上是这样，但还是看看数据吧。
从图表上看，YouTube可能在使用点赞数作为排名因素之一。但是，你知道有联系并不意味着因果关系。
具有高点赞数的视频意味着可能是高质量的，高质量的视频生成其他YouTube看重的排名因素，像用户停留时间这些。
七、能够带来新订阅的视频比不能带来新订阅的视频排名高
如果人们确实喜欢一个视频，他们最可能做的一个动作是订阅这个视频的频道，这样频道有视频更新的时候能及时看到。
也就是说，能带来新订阅者的视频当然是高质量视频的确切信号。而且想通过作弊的方法大规模地获取新订阅量是极难的一件事。
你可以在用户观看一个视频之后获取到一些订阅，但想伪造生成成百上千的浏览量和点赞量是很难的。基于此，YouTube很可能使用“订阅驱动”来作为排名因素。
我们的调研数据也明显地显示了“订阅驱动”和高排名之间的关系。
跟分享一样，YouTube在每个视频下面显示了订阅驱动的数据，发布者可以选择不公开显示这些信息。
跟大多数指标一样，你可以创建顶级的视频内容来生成视频的订阅量。
你也可以在视频的结尾请求观看者订阅。
我发现在每个视频的结尾加上这种明确的行动号召，极大地提高了我的频道订阅量。
八、关键词丰富的标签信息与排名有微弱的关系
在在线视频的早期，像YouTube这样的视频平台依赖元数据来了解视频的话题。它会分析视频的标题、描述、标签，甚至是视频文件名，基于此，你给视频添加越多的文本说明越好。
现在YouTube可以听懂视频里的每个字。
那么，YouTube现在是否还在使用元数据来分析你的视频内容，我们的调研数据表明，关键词丰富的视频标签与排名关系不大。
标签信息已经没有过去那么重要了，上图的数据可以看出他们削弱了标签的作用，但是标签信息的使用依然是有意义的。
YouTube推荐你使用描述性的标签，这说明它们依然使用标签信息来了解你的视频内容和上下文场景。
九、经过关键词优化的标题和排名有轻微的关系
按照常理，你的视频标题是YouTube一直重点关注的元数据。但我们发现，在视频标题里面包含完全匹配的关键词对排名只有轻微的影响。
这些发现意味着：
有可能YouTube已经没有那么重点关注标题，这又和他们所说的有出入，标题含有重要信息来帮助用户在搜索结果中找到你的视频。
更有可能的是，YouTube有一套更好的机制来理解一个标题的意思，而不仅仅是依赖于关键词匹配。
换句话说，他们可能使用一个不是那么成熟的谷歌语义检索版本，如果是这样，YouTube对搜索结果的检索就不需要依赖于关键词匹配查找，查找同义字就行。
看下实际的搜索结果你就可以发现，对流行的关键词搜索，很多视频的标题虽然没有包含相应的关键词，但是排名情况依然很好。
十、经过关键词优化的描述和排名之间没有关系
根据我们的调研数据，经过关键词优化的描述和排名之间没有联系。
这个发现和通常的【视频优化最佳实践：关键词丰富的描述】恰恰相反。
对于这个发现有下面一些解释：
1、跟标题一样，YouTube可能并不需要你在描述里面包含完全匹配的关键词来理解你的视频内容。比如你的目标关键词是“how to grow tomatoes” ，在你的视频描述里面使用“growing tomatoes” 和 “the best way to grow tomatoes” 的效果是一样的。
2、有可能YouTube使用在描述中的关键词来作为排名因素之一，但这个作用可能太小了，我们几乎察觉不到。实际上，我们发现一些毫无描述文本的视频在搜索结果中排在首页。这说明视频的描述并没有和用户生成信号一样重要（像浏览量和“订阅驱动”）。
3、可能现在YouTube已经没有把视频描述作为排名参考因素，这不像YouTube声明的那样：“使用正确的关键词编辑的描述内容可以帮助你的视频显示在搜索结果中，可以提高你的视频浏览量和观看时长。
除了以上这些发现，我仍然推荐使用关键词丰富的描述。因为经过优化后的描述可以帮助你显示在推荐视频的侧边栏中，这个是大多数频道浏览量的来源。
十一、高清视频在搜索结果中占统治地位
我们的调研数据显示在首页的搜索结果中高清的视频比标清的视频多。
这份数据可以从两方面来解读：
1、创建最佳视频的这些人可能倾向于使用高清视频来录制，所以上面的数据只是显示了事实的一个侧面。
2、在YouTube的这些人本身就偏好高清视频。
很难单独根据以上的调研数据来说明高清视频和标清视频的效果。除此之外，在YouTube上排名很好的视频大多数都是高清的，在搜索结果首页中有68.2%的视频是高清的。
英文原文参考：https://backlinko.com/youtube-ranking-factors
转载请注明出处：陈文管的博客 – [译]YouTube SEO分析报告
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