YouTube-Datenanalyse: Stolperfallen und Erfolgsgaranten

Kaum jemand nutzt das volle Potenzial von Marketing-KPIs. Daten werden zwar massig gesammelt, aber richtig verstanden werden sie selten. Besonders im Haifischbecken Social Media ist das aber wichtig, um mit passendem Content Sichtbarkeit zu generieren. Am Beispiel YouTube lässt sich das gut erklären.

Schlüsselpunkte bei der Umsetzung

Marken wollen auf YouTube eine möglichst starke und aktive Bindung zu den Zuschauer:innen herstellen. Deswegen ist die Watchtime ein zentraler Indikator, den es bei der Umsetzung der Datenanalyse zu beachten gilt. Schließlich sollen nicht möglichst viele Menschen an eurem „Infostand YouTube” vorbeilaufen. Stattdessen ist es wichtiger, dass die größtmögliche Menge an Personen stehen bleibt, sich aktiv mit eurer Brand beschäftigt und im besten Fall sogar mit euch interagiert. Die Watchtime drückt so aus, wie sehr der Inhalt eurer Videos die Zuschauer:innen anspricht und bindet und unterstreicht somit die Relevanz und Qualität der Videos.

Jedoch kommt es hier – wie bei allen anderen Indikatoren – auf die jeweilige Situation, den Schlüsselpunkt „Kontext” an. Ein Beispiel: Erreicht ein YouTube-Werbevideo hohe Durchsichtsraten, ist eine vermeintlich wichtige KPI erreicht. Schaut man aber genauer hin und sieht, dass die Rate in der Nacht besonders hoch ist, könnte das bedeuten, dass die Zuschauer:innen YouTube zum Einschlafen laufen lassen und die Ad im Autoplay wortwörtlich verschlafen. Somit ist das Marketingziel einer tiefen Markenbindung verfehlt. 

Dies zeigt sehr deutlich, dass die verschiedenen Elemente und Metriken der Datenanalyse immer in Kombination und Relation betrachtet werden müssen, um eine belastbare Schlussfolgerung über die Performance des Videos treffen zu können.

Als weiterer Schlüsselpunkt bei der Umsetzung einer erfolgreichen Datenanalyse gilt daher immer: keine voreiligen Schlüsse ziehen. Der „Klick-Mythos” der hohen Zahl an Views bedeutet nicht automatisch, dass das Video qualitativ hochwertig ist und viral geht. Auch eine große Zahl von neuen Subscriber:innen nach einer neuen Kampagne muss sich nicht in hoher organischer Reichweite widerspiegeln, wenn der Kanal ansonsten keine Inhalte anbietet, die relevant und unterhaltsam sind.

Die klassischen Stolpersteine

Um eine gute Datenanalyse zu ermöglichen, gilt es, klassische Stolperfallen zu vermeiden. Ein häufiger Fehler besteht darin, keine klare Definition zu haben, welche Daten analysiert werden sollen und warum gerade diese. Ohne eine klare Zielsetzung können wertvolle Erkenntnisse verloren gehen.

Darüber hinaus sollten Daten nicht isoliert betrachtet, sondern immer in einem ganzheitlichen Rahmen analysiert werden. Ein Beispiel: Meine Marke verkauft Hundefutter und freut sich mit Blick auf die seit einiger Zeit stark steigenden Views über verstärkte Aufmerksamkeit. Zunächst ist dies ein Erfolg – bis den Verantwortlichen dann auffällt, dass die Werbung hauptsächlich an die Besitzer:innen von Katzen ausgespielt wurde, die sich nie für das Produkt interessieren würden und nur darauf warten, die Werbung zu „skippen”. Das Verhältnis von Wechselwirkungen und Zusammenhängen ist entscheidend für eine erfolgreiche Interpretation der Daten.

Zuletzt ist auch die sorgfältige Auswahl der richtigen Metriken entscheidend für den Erfolg der Datenanalyse. Der „Klick-Mythos”, bei dem die Anzahl vieler Views der zentrale Indikator ist, kann beispielsweise zu falschen Rückschlüssen über die Qualität der Videos führen.

Die Erfolgsfaktoren

Folglich ist der erste Erfolgsfaktor für eine Datenanalyse eine klare Zielfestlegung. Für eine erfolgreiche Umsetzung der YouTube-Analyse ist es von essenzieller Bedeutung, die Ziele der Analyse klar zu definieren. Welche Fragen sollen die Ergebnisse der Analyse beantworten und warum sind gerade diese die richtigen Fragen? Nur eine gezielt betriebene Datenanalyse erlaubt uns, die richtigen Daten zu finden und Schlüsse aus ihnen zu ziehen.

Neben einer klaren Zielsetzung ist es darüber hinaus essentiell, dass Marketing-Kreative strukturiert Handlungen aus den Daten der Analyse ableiten. Eine gute Datenanalyse bekommt ihren Wert auch dadurch, dass die Schlüsse für das weitere Vorgehen und die künftige Content-Strategie eingesetzt werden.

Dazu ist es wichtig, Zufälliges und Nebensächliches vom Wesentlichen zu trennen. Ein kurzes Beispiel: Wenn Marketingprofis nach Indikatoren für eine möglichst große Zuschauer:innen-Bindung suchen, sind blanke Kennzahlen wie Views zweitrangig. Viel eher muss der Fokus auf Indikatoren des Engagement, wie zum Beispiel die Zahl der Kommentare oder die Watchtime gelegt werden. Denn diese Metriken unterstreichen eine aktive Auseinandersetzung der Viewer:innen mit einer Marke und somit eine mögliche, langfristige Bindung.

Datenanalyse lohnt sich

In Summe lässt sich sagen: Datenanalyse auf YouTube lohnt sich und bietet Marketingprofis wertvolle Einblicke in die Performance ihrer Videos sowie wichtige Informationen für ihre nächste Kampagne.

Statt Anzeigen möglichst breit zu streuen, helfen die gewonnenen Daten dabei, die Markeninhalte gezielt an eine Zielgruppe auszuspielen, die sich viel wahrscheinlicher für die Markenbotschaft interessiert. Dieses Interesse spiegelt sich in einer längeren Watchtime sowie mehr Likes und Kommentaren wider und macht eine Conversion außerhalb YouTubes wahrscheinlicher. Gerade Kommentare bieten wertvolle Informationen für zukünftige Inhalte und fungieren als eine Art kostenloses Review der gespielten Inhalte durch die Zielgruppe unter echten Bedingungen dar.

Mit einer klaren Zielfestlegung und der ganzheitlichen Betrachtung von Metriken sind schließlich die Weichen für eine erfolgreiche Datenanalyse gestellt. Durch das Vermeiden von klassischen Fehlern – wie unklaren Definitionen und der isolierte Betrachtung von Daten – können dann fundierte Entscheidungen getroffen werden, die den „Klick-Mythos” der blanken Views beerdigen und die Erfolgschancen der nächsten YouTube-Kampagne drastisch steigern.