Обоснование набора характеристик YouTube каналов по категориям
Каналы в каждой выделенной категории изначально имели два параметра – время работы внутри партнерской сети и число подписчиков.
Была выдвинута гипотеза – что число подписчиков зависит от времени работы внутри партнерской сети. Что в частном случае является правдой, аудитория активных каналов в любом случае будет расти со временем, однако довольно сложно оценить темпы этого роста. Этот прирост номинальный и связан исключительно с активностью конкретного канала.
Однако есть два очень важных фактора – интенсивность роста и предельная аудитория. Они связаны между собой и означают следующее: любой YouTube канал обладает какой-то предельной (условно) аудиторией, то есть на этот канал может подписаться не более определенного количества человек, и эта цифра зависит исключительно от качества производимого этим каналом контента. Аудитория каналов будет расти интенсивно, только до момента прохождения этой предельной точки, после чего прирост подписчиков сильно замедляется.
Для проверки этой гипотезы была построена парная регрессия, где зависимой переменной было число подписчиков, а предиктором время функционирования этого канала внутри партнерской сети.
Для всех трех исследуемых категорий коэффициент детерминации составил менее 0,1 – в категории «Gaming» он равен 0,03. В категории «How to/style» он равен 0,01. В категории «Film/Animation» он равен 0.08. (Рис 2.2, 2.3, 2.4)
Рис. 2.2. Поле зависимости числа подписчиков от времени нахождения в партнерской сети категории «Gaming».
Рис. 2.3. Поле зависимости числа подписчиков от времени нахождения в партнерской сети категории «How to/Style».
Рис. 2.4. Поле зависимости числа подписчиков от времени нахождения в партнерской сети категории «Film/Animation».
Крайне низкое значение коэффициента детерминации означает, что гипотеза не верна, следовательно, время не оказывает существенного влияния на прирост аудитории, и не может выступать гарантом роста выручки. Следует учитывать, что время работы внутри сети не равно общему времени работы канала, и достаточно часто к сети подключаются довольно крупные (в своем сегменте) каналы и здесь следует учитывать факторы интенсивности роста и предельной аудитории. Так же это подтверждает необходимость выявления дополнительных составных характеристик.
Затем была проведена аналитическая группировка внутри категорий:
Таблица 2.1. Аналитическая группировка каналов категории «Gaming»
| Среднее время работы | Число каналов в группе | Среднее число подписчиков в группе |
Таблица 2.2. Аналитическая группировка каналов категории «Film/Animation»
| Среднее время работы | Число каналов в группе | Среднее число подписчиков в группе |
Таблица 2.3. Аналитическая группировка каналов категории «How to/Style»
| Среднее время работы | Число каналов в группе | Среднее число подписчиков в группе |
Результаты группировки отмечены на рисунках 2.2, 2.3, 2.4 красными точками (ряд2).