Миллион просмотров. Как увеличить охваты коротких видео

1.1. Забыл перевернуть камеру

Чем вертикальное видео лучше горизонтального? Ничем. Оно просто другое. Вертикальная съемка не хуже и не лучше горизонтальной. И отличается она не только тем, что кто-то «забыл перевернуть камеру».

Формат погружения и пролистывания вертикальных клипов в соцсетях позволяет потреблять за одну сессию в разы больше единиц контента, чем на других платформах.

Человек, планируя вовлечься в длинный горизонтальный фильм, основательно подготовится. Как к походу в кинотеатр. Сядет или ляжет поудобнее, наденет наушники, перевернет телефон. И будет готов потратить 20 минут или даже пару часов жизни. Юрий Дудь[2] снимает 3-часовые интервью. Просмотр новых выпусков люди вносят в план на день.

Короткие клипы ситуативны. Сесть поудобнее и пытаться попасть пальцем в иконку, переворачивающую экран, занимает целых пару мгновений – слишком долго для просмотра 15-секундного стандартного поста. Телефон удобно держать в руке вертикально, он для этого предназначен. Не нравится? Свайп! Следующий.

Алгоритмы с каждым показом совершенствуют качество рекомендаций. Новый сюжет оказывается увлекательнее предыдущего. Со временем нейросеть начинает чутко вас понимать. Остается ей довериться и жить со смартфоном в руке.

1.2. В интернете миллионы клипов. Куда еще?

Аудитория коротких форматов непрерывно растет.

Осенью 2021 года мы запустили продакшн короткого видео в Омске. Редакция Gorod55[3] серьезно отнеслась к задаче. Иные СМИ, создавая влог, просят кого-то из журналистов совмещать работу над статьями с периодическими съемками. Gorod55 нанял отдельного специалиста.

Ведущая София с первых выпусков начала попадать в широкие рекомендации. После 12-недельного курса у TikTok редакции было уже 50 тысяч подписчиков, 7 роликов с просмотрами выше миллиона и 50 клипов – выше 10 тысяч.

Редакция одновременно вела каналы на всех доступных платформах, поэтому даже после блокировки Instagram и приостановки деятельности TikTok в России успех СМИ на остальных платформах продолжал расти.

В начале апреля 2022 года (спустя месяц после событий, повлекших блокировки) София поделилась: к ней начали подходить люди на улицах родного города со словами: «Видел ваше творчество. Я в восторге, что у нас в Омске такое снимают».

София считает успехом не только личную популярность: аудитория начала коммуницировать с ней в оффлайне – значит, редакция на верном пути.

Спрос потребителей на контент существенно выше, чем объем его производства на профессиональном или полупрофессиональном уровнях. В результате наши клипы собирают рекордные просмотры.

Профессионалы пока осторожно присматриваются к рынку. У тех, кто сейчас стартует, есть высокий шанс занять нишу, как это уже сделал Омск.

В соцсетях нового поколения аккаунты с огромным числом подписчиком не имеют большого преимущества перед новичками. Рекомендательные системы отдают преимущество историям, интересным зрителю, подписки показываются во вторую очередь.

Знакомая моей сестры, Ольга Ефремова[4], выкладывая домашний бытовой контент, долго жила со скудными охватами. На нее были подписаны несколько друзей и родственников. Клип Ольги про домашнюю уборку внезапно завирусился и собрал миллионы. На канал пришли сотни тысяч новых фоловеров. В одночасье она стала популярной.

Как и знакомая моей сестры, любой человек или компания способны бесплатно раскрутить блог с нуля благодаря системам рекомендаций.

Традиционные ленты созданы в 2004–2010 годах. В них при ранжировании постов приоритет отдается подписке. Новая аудитория видит пост либо случайно, либо через хэштеги/локацию.

В старых лентах попасть в «реки» сложно, поскольку фактор вовлеченности публики не играет ключевую роль в решениях системы по ранжированию. «Завирусившийся» креатив – это скорее удача, чем закономерность.

Мобильные ленты с вертикальным пролистыванием разработаны в 2019–2021 годах, они функционируют на технологиях нового поколения. Нейросеть принимает решения, кому и что рекомендовать.

Любопытный факт: в новых медиа подписка работает как «продвинутый лайк». Понравившемуся ролику пользователь поставит «сердечко», а сильно зацепившему – «плюсик», подпишется. При этом зритель продолжит листать привычную ему ленту, в редких случаях открывая подписки.

В исключительных случаях посетитель специально зайдет в профиль блогера и прокликает несколько клипов подряд.

99 % просмотров завирусившихся материалов приходят из рекомендаций. И только треть пользователей листают «ленту друзей» в рилсах и клипах.

Таким образом, количество подписчиков перестает играть ключевую роль. Высокие охваты можно получать даже с нулевым каналом. Большая база фоловеров слабо работает на просмотры, какой бы живой она ни была.

Новые ролики с нуля нарабатывают собственный рейтинг. Над качеством приходится трудиться ежедневно.

В результате меняется парадигма оценки качества. Раньше миллион подписчиков гарантировал высокие просмотры в соцсетях. А сейчас миллионные охваты гарантируют рост подписчиков.

1.3. Какой контент уместить в вертикальный формат?

Новичкам кажется, 1 минута – это катастрофически мало. Для опытного специалиста это – вечность, он привык снимать еще короче.

Новостные СМИ в 5–15 секунд умещают событие, в 30 – аналитический материал, а в 60 – целый вечерний выпуск. Компании презентуют свой продукт за 5–10 секунд, за 30 – излагают серию советов и лайфхаков, а за 60 – всю историю корпорации.

Звучит дико? Особенно от человека, которому понадобилась целая книга, чтобы рассказать, как снимать короткое видео. Текстовая версия при конвертации в медийную сжимается в 3–5 и даже 10 раз. В этой способности к емкости – преимущество формата.

Вспомните экранизации любых книг. Действуйте по тому же принципу. В фильмах о Гарри Поттере опускали второстепенные сюжетные линии. В книге нужен был целый абзац для описания внешности Долорес Амбридж. В фильме достаточно времени на разглядывание персонажа, пока он произносит свои реплики.

В книге приходилось торопиться читать подробные характеристики Косого переулка, прежде чем вернуться к основному сюжету. В фильме главные герои идут по переулку, события развиваются, а зритель попутно изучает архитектуру локации и местные нравы.

В экранизациях не требуется долгое описание происходящего эпитетами и метафорами. Зачем тратить страницу на портрет персонажа, если его внешность можно разглядеть за пару секунд?

Неуместны затянутые введение и заключение. Короткий жанр позволяет сразу начать с сути. Детали не воспринимаются в устной форме. Достаточно сказать главное, а подробности дать надписями и субтитрами. Кому интересно, поставят на паузу и прочитают.

К тому же с помощью мимики, жестов и интонаций можно передать эмоциональную часть сообщения, не нагружая речь дополнительными оборотами.

Как бы ни хотелось подробно и развернуто вещать о событии или продукте, придется выбирать: короткий рассказ на большую аудиторию или детали, которые не увидит никто.

Помните про досматриваемость. Ролик с парой лишних деталей зрители жестоко свайпнут, потому что скучно. Он не попадет в «реки», и никто его не увидит. Пусть будет короче и максимально упрощенно, зато завирусится и получит широкий охват.

У вас целый канал: можно каждую ценную деталь упаковывать отдельным материалом. Это даст больше единиц контента. Рекомендательные системы любят краткость и регулярность. Регулярные публикации повышают шансы на просмотры.

1.4. Резюме

Короткое видео – это не подвид длинного, а абсолютно новый жанр, который сейчас активно развивается.

Спрос на вертикальные клипы превышает предложение – сегодня у вас есть шанс попасть в категорию «раннее большинство» и занять нишу.

В клип можно превратить какой угодно инфоповод, а 60 секунд – это вечность.

Количество подписчиков перестает играть ключевую роль. В коротком формате пока функционируют «социальные лифты». Любой желающий способен с нуля заработать миллионную аудиторию. Обратная сторона этого эффекта: расслабиться не получится, придется работать над качеством каждого выпуска.

2.1. Как понять предпочтения зрителя, не вникая в суть ролика?

Нейросети в YouTube.Shorts, VK.клипы, Zen.Ролики, SnapChat, Likee, TikTok, Reels анализируют взаимодействие зрителей с медиапродуктом. Оценивая совокупность факторов, машина решает, что рекомендовать посетителю.

Зарегистрировавшись, новый пользователь увидит нечто универсальное, популярное из Сети.

Практически каждому при первом заходе в TikTok показывается один из приколов Хаби Лейма[5]. У блогера более 135 миллионов подписчиков. Он почти никогда не произносит ни одного слова, играя мимикой, движениями тела, предметами. Такой подход сделал юмор Хаби доступным для людей любого возраста со всего мира.

После реакции пользователя на Хаби Лэйма и другие клипы появляется первая статистика, на которой машина обучается. Причем учитывается любая реакция: спешное пролистывание или досматривание с удовольствием и репост маме. Система начинает догадываться, как задерживать пользователя в соцсети дольше.

Точность рекомендаций увеличивается с накоплением полученных знаний о:

– поведении пользователя,

– взаимодействии других пользователей с медиапродуктом.

Рекомендации точнее, когда о зрителе накоплено большое досье, машина обучилась и знает его предпочтения. Популярные ролики при этом становятся еще популярнее, потому что об их зрителях также собрана приличная база данных.

В какой-то степени этот эффект – слабое место рекомендательных систем. «Богатые богатеют», а неудачные ролики болтаются в пустых аккаунтах с нулями. Мы будем пользоваться этой слабостью и знать: чем больше показов, тем легче раскручиваться дальше. Пробив некий порог просматриваемости, можно безгранично далеко продвинуться. Потолка нет. Для начала давайте хотя бы поверхностно разберемся, что же такое «машинное обучение». В одном из курсов Google.Developers объясняют: в алгоритмах обучения нейросетей используются переменные. Это Label – вещь, которую мы предсказываем, Feature – изучаемые машиной свойства (их могут быть десятки), Example – конкретный набор данных, Model – демонстрирует взаимосвязь между Label и Feature.

Простыми словами, машинное обучение – это когда компьютер, изучая большое количество ситуаций, видит между ними взаимосвязь и повторяющиеся модели поведения. На основе выявленных из опыта закономерностей машина предсказывает поведение объекта в будущем.

Для «эффекта чтения мыслей» нейросети даже не должны понимать суть видео.

Вот как они к этому пришли.

Контекстная реклама – это первое поколение рекомендательных систем. Они анализируют суть и содержание текста с помощью алгоритмов, заданных человеком. В онлайн-курсе Яндекса по контекстной рекламе сообщается: поисковая система анализирует семантику интернет-страниц, а рекламодатель задает ключевые слова для показа объявлений. Исходя из контекста веб-страницы, рекламная сеть подбирает подходящую по тематике рекламу или советует к прочтению статью. Алгоритм не учитывает никакие параметры, кроме контекста.

Контекстный подход для программирования рекомендаций по видеоконтенту оказался неприменимым. Для понимания сути и содержания роликов недостаточно расшифровать звук и затем проанализировать текст. На смысл влияют также эмоции, интонации и визуальные образы. Программисты пошли дальше, пытаясь сканировать надписи и распознавать лица и объекты. Но и это не помогало определять контекст, не говоря уже о точном попадании в несформулированные желания пользователя. Поэтому пришлось решать задачу: «Как понять предпочтения зрителя, не вникая в суть ролика?» Решение этой задачи нашлось благодаря нейросетям и большому количеству накопленных паттернов поведения пользователей.

Нейросеть наблюдает за вашим поведением. Помечает выполнение вами индикативных действий. Индикативные действия у социальных сетей слегка отличаются, но общая суть совпадает: комментарий, репост, досматривание до конца (или резкий свайп с первых мгновений) подписка, переход по тегам или дополнительным элементам (звук, маска). Единственный пользователь в вакууме никогда не начал бы получать качественные рекомендации. Система «look like» не анализирует того или иного человека в отдельности. Она кластеризует по сегментам, отмечает, кто похожим на вас образом взаимодействовал с контентом.

В огромной аудитории быстро находятся люди, которые свайпали или досматривали те же видосы, что и вы. В результате, когда похожим на вас людям понравится клип, система покажет его и вам.

Вы можете одновременно находиться в узких и широких группах по интересам и паттернам поведения. Таким образом, нейросеть совсем не должна анализировать содержание и контекст материалов для качественных рекомендаций. На этом мы и выстроим алгоритм получения бомбических охватов.

2.2. Как заставить нейросеть полюбить ролик?

Каждое взаимодействие человека с контентом система записывает в досье пользователя и в базу знаний о клипе. Поэтому фиксируем, какие действия заставляют нейросеть отмечать ролик как потенциально привлекательный для широкого круга зрителей.

Наиболее явные индикативные действия:

• Долгий просмотр, в идеале – до конца.

• Прокрутка на 2–3 круга.

• Комментарий, полемика или даже упоминание друзей в комментах, с вовлечением их в дискуссию.

• Приостановка на паузу. Это значит, содержание ценное и нельзя отвлекаться на внешние раздражители. Или нужно приглядеться к каким-то деталям, вчитаться в таблицу, изучить график.

• Переход в профиль. Зрителю настолько понравилось увиденное, что он захотел узнать больше об авторе или полистать другие посты, не дожидаясь, пока они естественным путем попадут в рекомендации (если вообще попадут).

• Подписка, хоть это и не дает гарантии, что автор хоть раз еще попадется в «реках». Помните? Подписка – это продвинутый лайк.

• Скачивание. Допустим, человек решил отправить пост маме или использовать его кадры в своем блоге.

• Переход на звук прокачивает рейтинг трека. После этого пользователю чаще будут попадаться рекомендации с тем же звуком. Для автора музыки это хорошо.

• Переход на маску (эффект, хэштег). Как и переход на звук, углубление в дополнительные элементы говорит о качественном взаимодействии, запуская широкое продвижение.

• Репост или дуэт. Репост в мессенджеры с дальнейшей конверсией в переходы означает не только желание поделиться, но и интерес тех, с кем поделились. Дуэт – инновационная форма репоста, когда комментарий к исходному ролику новый автор оставляет в формате встроенного видео.

Вопреки всеобщему заблуждению, количество лайков в вертикальных лентах слабо влияет на ранжирование. Призывы ставить лайки практически ничего не дают. Самую большую роль из перечисленного играют: досматриваемость до конца, комментарии, переходы в профиль и репосты.

Мы плотно будем работать с досматриваемостью. Комментирование косвенно влияет на нее. Пока человек пишет коммент, клип продолжает воспроизводиться по второму, третьему и четвертому кругу.

Увеличение досматриваемости – это борьба за качество видеоролика. Талантливое воплощение интригующих тем в оригинальных форматах затягивает смотреть до конца и мотивирует на переходы в профиль, комментарии и репосты.

К слову, некоторые рекомендательные системы отслеживают конверсию репостов. Репосты, не влекущие переходы, не засчитываются. Зато высокая конверсия усиливает продвижение выше и дольше держит вас в «реках».

С этими индикаторами нам предстоит работать. Выпишите их и переходите к первому шагу.

2.3. Шаг 1. Наработайте насмотренность

Если вы еще не зазобмированы Likee, не сидите ночами в VK.клипах и не залипаете в Shorts, то настало время эмпирического опыта.

Скачайте пару приложений, свайпайте предложения нейросети ежедневно по нескольку минут. Не мучайте себя, будьте как дома. Не нравится 10 рекомендаций подряд – пролистывайте, пока не покажется что-то стоящее.

Смотрите осознанно. Отмечайте, где индикаторы срабатывают, а где – нет. Обращайте внимание на креативы с сильными триггерами. Пытайтесь, не глядя на цифры, угадать, какой охват собрал клип. Если вы способны по содержанию контента предсказывать популярность автора и показы – у вас интуиция как у блогера-подростка.

Сохраняйте ссылки на понравившиеся ролики. Делайте пометки. Декомпозируйте. У криэйтора может быть оригинальный жанр, даже если тема вам не близка. Или крутой монтаж, хотя остальное скучно и убого. Возможно, авторский стиль и манера подачи будут хороши, хоть вы не поняли ничего из сказанного, потому что канал на немецком.

Например, блогер Лео Велес[6] своеобразно работает с интонациями и зумом камеры, а Андрей «У меня вопрос»[7] нешаблонно снимает фрагментами под монтаж. Актриса Александра Табачкова[8] захватывает и удерживает внимание благодаря артистичности и красноречию.

Наблюдайте, как со временем меняется качество рекомендаций. Сравнивайте динамику в разных соцсетях. Где-то лента быстро подстроится под ваши интересы и начнет «читать мысли», как TikTok, YouTube.Shorts, а где-то спустя пару дней продолжит подсовывать нерелевантное содержание, как VK и Yappy.

2.4. Что там по срокам?

В TikTok по статистике за первый час предугадывали, в какие рекомендации залетит клип и сколько просмотров соберет. Для небольшого аккаунта размером от 10 до 200 тысяч подписчиков 1000 просмотров в первый час означали гарантированный набор десятков тысяч в итоге. А 3–10 тысяч показов за то же время – большая радость для автора, почти гарантия многомиллионного охвата (если не случится страйк, о чем мы поговорим в конце).

В одном из постов Александра Табачкова выразила огорчение: ее креатив набрал меньше 1000 за первый час. Она была уверена: не видать ей охвата. По наблюдениям, в большинстве случаев это так и работает.

После публикации нейросеть крутит рекомендации на малую группу. На крупном канале – только подписчикам. На маленьком (до 1000) – случайным людям.

Система замечает, что пост «заходит», и предлагает его оценить более широкой выборке. Когда зрители вовлекаются и досматривают, рекомендации продолжают расширяться. Предел – весь мир.

В «мировых реках» почти все не привязано к языку (даже английскому). Туда попадают ролики, понятные без слов: ЧП, танцы, животные, эстетика, эпизоды из игр и фильмов, юмор и прочее.

Русская блогерка Лиза Анохина[9] с 35 млн подписчиков в TikTok сейчас активно развивается в Snapchat. Большая доля фоловеров Лизы не из России. Она снимает смешные и милые креативы без слов либо на английском, захватывая внимание узнаваемой мимикой и знаменитым голубым париком.

Лиза стабильно собирает по 4–7 миллионов просмотров. Однако клипы, опубликованные в последние сутки, с натяжкой подбираются к 1 миллиону. Такая закономерность заметна на платформах TikTok и Likee. В первый день креатив просматривает около 30 % потенциальной аудитории, на 2–3 день – еще 30 %. Оставшиеся 40 % могут растянуться на 3 месяца. Крайне редко встречаются рекомендации возрастом старше 3 месяцев. Иногда случается чудо: пост возрастом пару недель внезапно обретает вторую жизнь и принимается резко расти. Объяснения этому я не нашла.

В Instagram и Snapchat первый день считается критическим. Если ролик не залетел в «реки» в первый день, то, скорее всего, он уже ничего не соберет. Срок ротации примерно такой же. Контент крутят около месяца, иногда – 3 месяца, редко – дольше.

В YouTube также критичным считается первый день. Далее счетчик либо вяло ползет, либо, бодро начав, так же бодро собирает еще пару недель. Ограничений по срокам дистрибуции в YouTube нет. В рекомендациях встречаются и древние видосы, хоть основной массив и ограничен примерно тремя месяцами.

В VK и Zen, испытывающих острый дефицит криэйторов при росте числа зрителей, срок раскрутки доходит до недели.

Попав в поток, можно естественным путем добывать охваты на протяжении жизни тренда. Хотя гораздо выгоднее самим формировать тренды.

2.5. Кому нужны тренды

Благодаря трендам объем контента в соцсетях увеличился кратно. Поэтому на первый взгляд может показаться, будто соцсети переполнены креативными авторами, публикующими несметное число роликов ежедневно.

Поучаствовать в масштабных челленджах становится почти необходимостью для каждого уважающего себя блогера.

Гайдлайны соцсетей советуют отслеживать текущие тренды и чекиниться в них.

Признак большинства трендов – множество людей постят однотипные клипы, с одинаковым хэштегом, музыкой, маской, эффектом, фразой или танцем.

Тренды условно можно поделить на 4 категории: