youtube观看量怎么统计（youtube统计信息）

最新知识客服VX（coolfensi）2023-01-23 07:25:10131

轻松增加Youtube观看量不是梦

Youtube真人观看的两大优势：不担心掉人气数字、获得精准的受众分析

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每个观众看影片前，不外乎先看：标题、缩图、观看次数。具备震撼力的影片视频观看次数，影片将获得更好的收视状况及观众的点击欲望。另外一点，行销宣传时能掌握观众目标族群尤其重要，您将透过真人观看，在数据分析中清楚获得受众基本轮廓，了解哪些人观看了您的影片、观看时间，作为您对其进行修改和广告曝光的决策参考。

购买Youtube点阅率有风险吗？

Youtube不接受虚假的观看人数，它们不定期将虚假观看删除，如果购买机器人刷的假观看，这些低质量的YouTube观看可能在日后受到影响。但是，购买高质量真人观看是安全，只要影片能在Youtube上合法曝光获得观众收看，不必担心观看被回收，且将有助于提高视频排名。

品牌首位刷观看优势？

选择YThunder网站就是最好的选择：

真实Youtube网站曝光：我们透过真实地在网路上大量曝光，数以万计到百万计的曝光次数，Youtube影片获得非常大量真人观看，且不会有日后被大量扣除观看的状况发生。

真人观看：合法的曝光，获得客户指定的国家的观众收视。

超低成本：品牌首位经年累月的影片曝光操作，累积大量广告受众数据，透过大数据，可以超低成本获得观看，甚至比传统电脑刷假观看的价格更便宜。

客制化观看速度：可以依据客户需求调配影片曝光，增加或放缓观看速度。

可选择国家：针对特定区域观众需求的影片提供选择国家曝光的服务。

如何买到好品质Youtube观看人数？

当您上传新视频影片并且有观众开始观看时，YouTube会自动开始计算这些观看次数。但是，如果有人只是点击您的影片并在几秒内离开，那麽YouTube就不会将其视为有效观看，相反的，YouTube会解释可能您使用误导性缩图和诱导性标题骗取观看。

另外，对于没有任何互动、都来自外部网页的观看，Youtube也无法获取观众资讯，不具真实性的观看次数对于Youtube来说根本无法判别影片价值。所以，您的影片观看时间或许只需20或30秒即可算进观看次数，但那些观看次数无法帮您的影片提高收视率。少了收视率和收视群众资料，Youtube不会将您的影片自然曝光。

要成为有品质的影片，影片需要：能让Youtube获得观众资讯、观众必须看到影片曝光且继续收视，如果影片获得互动，将有正面帮助。

为什麽网路上买观看次数，没有观众资料？

YouTube与Google共用帐号，如今大多数民众的手机或电脑会登入Gmail，如果您的影片是真人观看，Youtube可以从这些帐号获取观众的行为数据，并且依据这些行为决定未来影片的曝光；如果您购买的是机器人假观看，那些机器不断重复刷灌看，但他们不可能耗费时间进行帐号登入(这样将会让他们帐号被一一删除)，因此即使骗过Youtube这是有效观看，Youtube也会因为没有观众数据而无法判定影片品质，所以灌假观看的那部影片将没有观看者数据、自然也不会有后续的主动曝光或推荐。

Youtube影片一定得看超过3分钟?

网路上充斥著许多刷Youtube影片观看的传说，例如观看时间得达3分钟、得看完影片、得放出声音等，实际上这些都不是Youtube决定性的关键因素，Youtube考虑了大部分可能发生的现实状况，一部1分钟影片不可能看到3分钟、不可能大家都把影片看完，尤其那部影片可能高达数十分钟、任何人都得强制拨放声音吗？他们也得考量到观看者的环境。

现在是2019年，近两年YouTube已经彻底改变了它的观看次数计算规则。观众发现从前用电脑或手机不断重复观看影片、刷mv观看、洗观看次数的行为，已不再适用。

YouTube的人气计算方式不断进化，它的View Counting Metrics也是如此。如今，拥有50万次虚假观看的影片可能输给只有5000次高质量观看影片，因为YouTube现在关注的是观看次数的品质而不单纯只看数量。

用真实观看推广您的影片

品牌首位提供了真人观看，免除观看次数被回收、影片遭删除的风险，如今您可以简单地将此任务外包给品牌首位，冲高观看人数、获得更大的频道知名度。

youtube直播结束后数据怎么查

1、登录YouTube账号。

2、点击右上角“profileicon（头像标志）”，选择“YouTubeStudio”。

3、在右侧面板中能看到指标总结，查看详细分析可点击“GoToChannelAnalytics”或在左侧菜单栏中选择“Analytics”。

4、根据需要可在“Overview”、“Reach”、“Engagement”、“Audience”及“Revenue”（如果适用的话）这几个指标中转换。在本文下一个部分，会有各项指标的详细介绍。

5、详尽的数据分析及各个视频的数据指标情况。

Hive实战之Youtube数据集

本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集，是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据

数据集地址

数据之间采用"\t"作为分隔符

具体数据如下：

数据量大小为1G，条数为500万+

使用环境为

hive-1.1.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

演示形式为使用hive shell

我们一起来看看数据

主要的问题在于category和relatedIDs处理，由于Hive是支持array格式的，所以我们想到的是使用array来存储category和relatedIDs，但是我们发现category的分割符是""而realatedIDs的分隔符是"\t"，我们在创建表格的时候能够指定array的分隔符，但是只能指定一个，所以再将数据导入到Hive表格之前我们需要对数据进行一定转换和清洗

并且数据中肯定会存在一些不完整数据和一些奇怪的格式，所以数据的清洗是必要的，我在这里所使用的数据清洗方式是使用Spark进行清洗，也可以使用自定义UDF函数来进行清洗

数据清洗注意点

1）我们可以看到每行数据以"\t"作为分隔符，每行有十列数据，最后一列关联ID可以为空，那么我们对数据进行split之后数组的大小要大于8

2）数据中存在 "uNiKXDA8eyQ KRQE 1035 News amp; Politics 107" 这样格式的数据，所以在处理category时需要注意 News Politics中间的 amp;

处理后的数据如下：

下面的实战都是基于数据清洗后的数据进行的

1）youtube1的创建，文件格式为textfile

create table youtube1(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as textfile;

2）youtube2的创建，文件格式为orc

create table youtube2(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as orc;

3）youtube3的创建，文件格式为orc，进行桶分区

create table youtube3(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

clustered by (uploader) into 8 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as orc;

数据导入：

1）load data inpath "path" into table youtube1;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从youtube1导入到youtube2和youtube3：

insert into table youtube2 select * from youtube1;

insert into table youtube3 select * from youtube1;

1）user_tmp的创建，文件格式textfile，24buckets

create table user_tmp(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

stored as textfile;

2）user的创建，文件格式orc，24buckets

create table user(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

stored as orc;

user表的数据导入也是同理

数据导入：

1）load data inpath "path" into table user_tmp;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从user_tmp导入到user：

insert into table user select * from user_tmp;

1）统计出观看数最多的10个视频

2）统计出视频类别热度的前10个类型

3）统计出视频观看数最高的50个视频的所属类别

4）统计出观看数最多的前N个视频所关联的视频的所属类别排行

5）筛选出每个类别中热度最高的前10个视频

6）筛选出每个类别中评分最高的前10个视频

7）找出用户中上传视频最多的10个用户的所有视频

8）筛选出每个类别中观看数Top10

select * from youtube3 order by views desc limit 10;

结果如下：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from youtube3 lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc limit 10;

结果：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from (select * from youtube3 order by views desc limit 20) e lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc;

结果：

思路：

结果：

思路：

结果如下：

select * from youtube_category where categoryId="Music" order by ratings desc limit 10;

结果如下：

思路：

结果如下：