独自のテクノロジーで収集した
ビッグデータを分析し動画の価値を最大化
Vobileの持つビッグデータ収集力とデータ分析力を活用することで、見えなかったものの可視化や、定量的な判断が可能になります。
その結果、効率的かつ効果的に「違法動画の削除」や「収益の還元」、「視聴者に求められている動画の制作」を実現し、動画の価値の最大化を達成します。
各サービスにおいてどのようなデータを収集し、分析していくかの一部をご覧ください。
違法動画の削除
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Outline
違法動画削除の全体像
まず全世界の動画共有サイト（300~400サイト）で監視コンテンツの出現分布調査を行い、サービス対象とする動画共有サイトを選定します。
この調査はサービス開始後も定期的に行い（１回/年など）、世界中の違法動画出現状況を監視していきます。
勘のようなものに頼らない科学的なアプローチです。
違法動画削除の流れ
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01
全世界の動画共有サイト（300〜400サイト）を自動クローリング（見回り）調査
世界の主要な動画共有サイトを漏れなくモニタリング調査し監視コンテンツを含む違法動画を見つけます。
増える違法な動画共有サイトに迅速にも対応し、違法動画を逃しません。高度なインテリジェント検索やクローリング技術を用いて、監視コンテンツを含む違法動画を高い精度で検知します。
動画共有サイトにアップロードされた違法動画を検知
YouTube、TikTok、X、Facebookなど世界の主要な動画共有サイトとSNSを自動で調査します
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02
監視コンテンツの違法動画出現分布を作成
各動画共有サイトで検出された動画数や視聴数を可視化し、比較しやすくします。
データは日本のTVで放映されたあるアニメシリーズのサイト別・国別の違法動画出現状況を調べたものです。
このアニメシリーズでは世界の30の動画共有サイトで、3ヶ月で総計14,921件の違法動画が検出されました。中国系サイトからの検出が最も多く約60％を占めています。
さらに米国系サイトからも25％、ロシア系サイトからも10％検出されています。視聴数に関しても同様のデータを収集することにより、動画共有サイトごとの露出度もわかります。
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03
データを元に監視対象とする動画共有サイトの絞り込みと決定
このような統計的データを使い監視対象サイトを決めることで効率的かつ効果的に違法動画の消去申請を動画共有サイトに対して行えるようになります。
01、02、03はサービス開始後も定期的（1回/年など）に行い違法動画出現状況の変化にも対応していきます。
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動画数の分布
多い順にTikTok、YouTube、video.fc2、ok.ru、vkとなっています。
国別では中国系が60％、米国系が25%、ロシア系が10%でした。 -
視聴数の分布
多い順にTikTok、YouTube、BilliBilliとなっています。
国別では中国系が58％、米国系が48％、ロシア系が0.3%でした。
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04
対象の動画共有サイトでサービス開始
著作権侵害と判断されたものは自動で消去申請を行います。
並行してクライアントの元に持ち込まれる善意の情報提供にも人手による消去申請で対応します。
クライアントに提供するモニターインターフェイス
ブラウザーでどこでも簡単に削除状況を確認可能。
削除通知を出したか、削除されたかなどが一目で分かります。
More
その他データ分析でわかる例
このような違法動画対策サービスに伴い、以下のような興味深い分析も行うことができます。
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１監視コンテンツが含まれる時間毎の動画数の分布
全世界の動画共有サイトにアップロードされたあるアニメの違法動画の中に、どのくらいの長さの元動画が含まれているかの分布を調べたものです。
それによると、
- 監視コンテンツが含まれる時間が3分以下：全体の54%
- 監視コンテンツが含まれる時間が20分以上（作品全部が視聴可）：全体の11％
でした。
これは主要な視聴傾向が、
- 切り抜きのみのチラ見
- 全体を丸ごと視聴
の2つであり、その中間はあまりないことを意味しています。
このようなデータは、違法動画対策だけではなく、動画コンテンツ制作のマーケティングにも活用することができます。
監視コンテンツが含まれている時間毎の違法動画のアップロード数
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２ロシアの侵略の影響
侵略前後で動画共有サイトの削除率推移を比較すると、①欧州と②中国は顕著な削除率の変化は見られないが、③④ロシアのサイトは削除率の明確な低下が見られました。
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①欧州の動画共有サイトの削除率の推移
侵攻前後で顕著な削除率の変化は見られません。
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②中国の動画共有サイトの削除率の推移
侵攻前後で顕著な削除率の変化は見られません。
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③ロシアの動画共有サイトの削除率の推移
侵攻直後で削除率が低下し、その後回復しました。
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④ロシアの動画共有サイトの削除率の推移
侵攻直後で削除率が低下し、その後も低下し続けていました。
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収益の還元
動画共有サイトで配信されている違法動画を特定し、ある条件を満たす動画に対して、
動画共有サイト上で発生する広告収益の一部を還元することで、マネタイズを支援します。
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01
ユーザーがYouTube上にアップロードした動画を特定しデータを収集
YouTube上で監視コンテンツを含んでいるユーザー生成コンテンツ（UGC）を特定し、動画の本数、視聴回数、コンテンツタイプ（切り取り等）、動画時間などの統計データを抽出します。
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①監視コンテンツを含むUGCの全体像
全10コンテンツを調査した所、そのコンテンツを含むユーザーがアップロードした動画（UGC）は2,100本あり、総視聴回数は9億回でした。
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②コンテンツごとのアップロードされた動画本数
多い順にアニメG（25%）、C（17%）、E（16%）、I（15%）、J（12%）でした。
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③コンテンツごとの視聴回数
多い順にアニメG（56%）、J（12%）、I（11%）、C（8%）、F（6%）でアップロードされた動画本数と必ずしも一致しない結果でした。
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④コンテンツタイプごとの動画本数
コンテンツ全体をコピーしたフルエピソード動画は9%と少なく、ファンが編集した動画とクリップ動画が90％を占めていました。
※クリップ：動画本編からハイライトを切り取った動画 -
⑤コンテンツタイプごとの視聴回数
ファンが編集した動画とクリップ動画が95％を占めていました。
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⑥動画時間ごとの動画本数
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⑦動画時間ごとの視聴回数
30秒以上10分以下の動画が85%を占めていました。動画本数では20%あった10分以上の動画は視聴回数ではほぼ半減（11%）していたことから短めの動画が好まれることが分かります。
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02
データを元に還元される収益を予想し、対象のコンテンツ決定の材料にする
データを元に権利関係に応じてどの監視コンテンツを収益化対象にするかを決めることができます。
コンテンツタイプや動画時間などのデータも参照し収益化か削除対象かを決め、さらにその収益化条件（コンテンツが含まれる時間など）もクライアントの要望に柔軟に対応します。
コンテンツごとの視聴回数と収益予測
公式YouTubeチャンネルの構成コンサルティング
YouTubeのビッグーデータを収集・分析し視聴者に求められているジャンルや動画の時間などを知ることで、
より多くの視聴数を獲得するために、どのような動画を作るといいかを定量的に判断することができます。
データ1
競合の公式チャンネルとのベンチマーク
スポーツチームの場合
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01
スポーツチームで成功している公式YouTubeチャンネルの統計データを収集
他のリーグや競技も含め、視聴回数などを基準に上位チームのデータを収集することで、成功しているチームの公式チャンネルの傾向を把握します。
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公式YouTubeチャンネルの視聴回数が多いチームリスト（2019年調査）
スポーツ関連では上位10チーム中9チームがサッカーチームで、LaLigaとEnglish Premier League（EPL）のどちらかのリーグに属しています。
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リーグごとの統計データ
リーグで見てもEPLとLaLigaの視聴回数が抜きん出ているのが分かります。
特にEPLの視聴数と平均視聴数は圧倒的です。
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02
競合分析で収集したデータから視聴者が求めている動画の傾向を分析
成功しているチームやリーグがどのような動画を制作しているのか、その中でもどのようなコンテンツタイプがよく見られているのかを分析し、チャンネル構成に反映させます。
施策前後の効果を測定しPDCAを回していきます。
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English Premier Leagueのコンテンツタイプごとの視聴回数
視聴回数が多い順にハイライト、舞台裏、ファン＆ゲーム、インタビューとなっています。
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LaLigaのコンテンツタイプごとの視聴回数
視聴回数が多い順に舞台裏、ハイライト、ライブ、ファン＆ゲームとなっています。
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Major League Soccer（MLS）のコンテンツタイプごとの視聴回数
視聴回数が多い順にハイライト、インタビュー、舞台裏、プロモーションとなっています。
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Liverpool FCのコンテンツタイプごとの視聴回数
スポーツチームの公式YouTubeチャンネルで最も成功しているLiverpool FCは舞台裏、ハイライト、ファン＆ゲームの視聴回数が多いです。
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舞台裏動画のコンテンツタイプごとの視聴回数
スポーツチームの公式YouTubeチャンネルの定番である舞台裏動画はビデオブログ、トレーニングキャンプ、イベント、ドキュメンタリーがよく見られています。
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データ2
競合の公式YouTubeチャンネルだけでなく、
さらにユーザー生成動画を含むYouTube全体も観測
エンタメコンテンツの場合
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01
公式チャンネルの動画に加え、ユーザー生成動画の統計データを収集
この例では監視コンテンツが含まれる動画の視聴回数が「公式チャンネルの動画：10％」に対し、「ユーザー生成動画：90％」でした。
このことから、より多くの視聴回数を獲得する動画を制作するには、ユーザー生成動画を含む全体を把握し分析することが重要であることが分かります。
弊社はユーザー生成動画のデータも収集・分析し、公式チャンネル運営のサポートをします。-
ある映画シリーズの公式チャンネルの動画とユーザー生成動画の視聴回数の分布
このコンテンツの場合は、視聴回数の90%をユーザー生成動画が占めていました。
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ある映画シリーズのユーザー生成動画のコンテンツタイプごとの視聴回数
視聴回数が多い順に切り抜き、音楽、ファン編集動画でした。
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データ3
さらに視聴者属性の分析も可能
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01
視聴者属性（ユーザー生成動画も対象）の統計データを収集
ある映画シリーズの視聴者属性データです。
性別、年齢、視聴地域、使用デバイスなどのデータ収集が可能です。ターゲットを明確にしたり、制作した動画が狙い通りの層に届いているかなどの分析はもちろん、商品開発などのマーケティグにも応用できます。
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ある映画シリーズの視聴者の性別
視聴者の90%が男性でした。
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ある映画シリーズの視聴者の年齢ごとの視聴回数の分布
18〜44歳で約9割を占めていました。
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ある映画シリーズの視聴者の視聴者の使用デバイス
90%の視聴者がスマホやタブレットを使用していました。
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ある映画シリーズの視聴者の動画が視聴されている地域
半分以上は海外で視聴されていて、特で多くアメリカ視聴されていることが分かりました。
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