我们从 Google 关键字数据库中提取了 15,000 个关键字，这些关键词在 SERP 上触发了精选视频。因此，我们查看了每个关键字的 YouTube 搜索结果前 10 个，以了解不同的视频功能如何影响其 YouTube 搜索排名。
基于这些数据我们收集了广泛
的指标来评估哪些指标会影响视频性能。
除其他内容外，我们还分析了“如何”关键字与一般关键字相比的表现、基于参与度指标（喜欢、评论、观看次数）的视频搜索排名，以及视频的 阿富汗电话号码列表 关键元素（描述、标题、标签）。
为了比较不同位置的指标，我们使用中值而不是平均值，因为它们受异常的影响较小。
机器学习模型
我们使用机器学习模型来确定 YouTube 视频的哪些特征对排名最重要。使用决策树模型，我们定义了标题亲和力与关键词发生率、观看次数和视频时长是该模型最重要的因素。
除了这些指标之外，我们还跟踪了非参与度指标（标题长度、标签相似度、描述长度），这些指标也显示出对排名的影响。
为了比较搜索词、标题、描述和标签，我们使用了 Levenshtein 距离的部分相似率。该指标的取值范围是0到1，0表示关键词完全不同，1表示关键词匹配。
通过探索我们分析的关键词的前 10 个结果，我们能够识别影响 YouTube 视频可见性的关键因素中的一些一般模式。
让我们来看看影响 YouTube 排名算法的因素。
对于 YouTube SEO 来说，增长动态重要吗？
订阅者
我们的数据显示，YouTube 搜索结果大部分来自订阅者最多的频道。然而，18% 的视频来自订阅者少于 1,000 人的频道。这意味着即使是小型频 比特币数据库 道也可以进入搜索结果前十名。
例如，通过搜索关键词“如何涂抹导热膏”或“世界上最烦人的声音”，我们可以看到最小的通道占据了第一位。下面，我们看到 Tech Illiterate 拥有 6,430 名订阅者，超过了 Linus Tech Tips，后者拥有 1,370 万订阅者。
如果我们想尝试解释原因，我们可以从以下事实开始：Tech Illiterate 的“不喜欢”比例较低，并且视频描述更为详细。但这些因素真的那么重要吗？它们会对排名产生影响吗？请继续阅读以找出答案。
提示：当尝试对某些关键字进行排名时，不要纠结于竞争对手。不要担心获得数百万的订阅者，尽管这会有所帮助。专注于创造高质量、引人入胜的内容。良好的数据和追随者将随之而来。
视图
排名第二的 YouTube 视频的平均观看 次数比排名第一的视频的平均观看次数低 74%。
然而，因果关系是可以颠倒的。列表中的第一个视频更 购买线索 有可能被观看。这可以说是一个“先有鸡还是先有蛋？”的问题。
但有一个观看因素肯定会影响排名。YouTube 会估算每个关键词的每个视频的观看时间，并推荐最有可能被观看到最后的视频。