I dati di YouTube all'interno di Search Console risultano fondamentali per creator e aziende. Questi dati permettono di comprendere quali video generano traffico da Google e di costruire un piano editoriale più mirato. YouTube emerge come la piattaforma social più presente nei risultati di ricerca di Google, con un rafforzamento recente legato agli aggiornamenti su AI Overviews e AI Mode. Le piattaforme social compaiono frequentemente nei sistemi di raccomandazione basati su intelligenza artificiale perché i video in formato lungo facilitano l'analisi rispetto ai contenuti brevi.
L'analisi di questi dati aiuta a distinguere gli ambienti di Google e a identificare le opportunità di miglioramento o di nuovi contenuti.
In YouTube Analytics, nella sezione Traffic source e poi External, compare Google Search. Questa vista non fornisce però le keyword usate dagli utenti per trovare i video. Inoltre, Google Discover risulta mescolato nella stessa area, creando un insieme di informazioni poco distinto. Passare a Search Console permette di aggiungere un canale social e ottenere una visione più specifica. Attualmente sono disponibili quattro reti: YouTube, TikTok, Instagram e Twitter, con LinkedIn accessibile separatamente. Le proprietà restano frammentate e richiedono accessi distinti per ogni canale. Un feedback inviato a Search Console sottolinea l'importanza di una vista unificata non solo per i canali, ma anche per la proprietà principale.
Questa separazione rende possibile estrarre informazioni a livello macro e poi scendere nei dettagli operativi. La differenza tra i due strumenti diventa chiara quando si cerca di capire l'origine precisa del traffico organico.
In Search Console è possibile esaminare le query che portano più traffico. Questa informazione risulta già utile per orientare i contenuti. Si possono inoltre visualizzare i video che generano più traffico nei risultati di ricerca. Al momento non compaiono risultati relativi ai sistemi di intelligenza artificiale generativa di Google, probabilmente a causa di dati limitati legati a una pubblicazione non costante nel tempo. Lo stesso vale per Discover. La mancanza di questi dati deriva dal fatto che non si è pubblicato in modo continuativo per un periodo prolungato.
Il breakdown disponibile permette già di capire in quale area di Google un video genera traffico. Discover rappresenta un ambiente puramente ispirazionale, mentre Google Search è di tipo informativo. Questa distinzione aiuta a comprendere come replicare certi tipi di video in base all'ambiente di destinazione. Ordinando per CTR si può identificare quale video e quale miniatura hanno attirato maggiore attenzione in un determinato contesto.
Nei risultati di ricerca è disponibile un insight sul tipo di clic ottenuti. Le fonti includono video search, multimodal e image search. Si può inoltre osservare quali video sono in crescita e quali in calo, oltre a gruppi di keyword specifici e ai principali paesi. I gruppi di keyword in declino risultano particolarmente utili per capire se i titoli in inglese presentano problemi di traduzione o bug. Questi gruppi in calo, spesso associati a un calo della posizione media, indicano i video da rielaborare. L'informazione permette di individuare contenuti che potrebbero beneficiare di un aggiornamento.
Rimuovendo il confronto e osservando le query insieme al CTR si identificano quelle con performance elevate. Un esempio mostra un CTR del 23%. La visibilità su Google Search presenta una buona distribuzione, con apparizioni anche nella sezione show more. Altri video mostrano CTR elevati e confermano l'importanza di questo indicatore per valutare l'efficacia delle miniature e dei titoli.
Il CTR permette di evidenziare i video che performano meglio. Applicando un filtro sulle impressioni superiori a 300 si isolano quelli con un buon CTR e si comprendono quali contenuti funzionano realmente. Questa operazione evita di considerare video con volumi di impressioni troppo bassi. Passando alla sezione video e osservando i gruppi di keyword si capisce per quali termini il video riceve traffico da Google. Questo aiuta a decidere se rimake un video evergreen o se esiste spazio per un nuovo contenuto su keyword correlate ma non identiche.
L'analisi dei gruppi di keyword rivela opportunità concrete. In alcuni casi i video esistenti coprono solo una parte delle ricerche possibili, lasciando margine per approfondimenti o versioni aggiornate.
Un esempio concreto riguarda un video su OBS in 15 minuti, titolo interessante per un tutorial. Si può valutare un rimake di un tutorial OBS realizzato anni fa. In italiano i tutorial su YouTube risultano più restrittivi, quindi un nuovo video può catturare un numero maggiore di keyword. Un altro caso riguarda un video su Chrome: le keyword includono come impostare Google come motore di ricerca predefinito, come accedere alle impostazioni di Google Chrome, restore, cambio del motore di ricerca su PC e impostazioni del browser. Queste ricerche suggeriscono la possibilità di realizzare tre o quattro video distinti.
Studiando l'insieme delle keyword si può elaborare un piano editoriale che copre molti mesi, arrivando anche a volumi elevati come 404 impressioni su certi termini. Lo strumento di cross-referencing tra i dati di Search Console e quelli di YouTube risulta sottovalutato per chi produce contenuti in modo professionale, sia come creator sia come azienda o consulente.
Looker Studio consente di costruire una dashboard che incrocia le metriche di YouTube Analytics con i risultati di Search Console. In questo modo si vede quali keyword fanno comparire i video sia su YouTube sia su Google. La stessa analisi può essere condotta direttamente in YouTube Analytics osservando le keyword dei video per arricchire il piano editoriale. Si confronta cosa funziona meglio su Google e cosa funziona meglio su YouTube, arrivando a un piano editoriale completo e basato sui dati disponibili.
Questa integrazione permette di trasformare le informazioni frammentate in indicazioni operative per la produzione di nuovi contenuti e l'aggiornamento di quelli esistenti.
L'analisi di questi dati aiuta a distinguere gli ambienti di Google e a identificare le opportunità di miglioramento o di nuovi contenuti.
Indice
- Differenze tra YouTube Analytics e Search Console
- Query e video che generano traffico
- Insight su clic, video in crescita e keyword
- Analisi del CTR e filtri sulle impressioni
- Rimake di video e nuove opportunità editoriali
- Dashboard con Looker Studio per il piano editoriale
Tutorial video
Differenze tra YouTube Analytics e Search Console
In YouTube Analytics, nella sezione Traffic source e poi External, compare Google Search. Questa vista non fornisce però le keyword usate dagli utenti per trovare i video. Inoltre, Google Discover risulta mescolato nella stessa area, creando un insieme di informazioni poco distinto. Passare a Search Console permette di aggiungere un canale social e ottenere una visione più specifica. Attualmente sono disponibili quattro reti: YouTube, TikTok, Instagram e Twitter, con LinkedIn accessibile separatamente. Le proprietà restano frammentate e richiedono accessi distinti per ogni canale. Un feedback inviato a Search Console sottolinea l'importanza di una vista unificata non solo per i canali, ma anche per la proprietà principale.
Questa separazione rende possibile estrarre informazioni a livello macro e poi scendere nei dettagli operativi. La differenza tra i due strumenti diventa chiara quando si cerca di capire l'origine precisa del traffico organico.
Query e video che generano traffico
In Search Console è possibile esaminare le query che portano più traffico. Questa informazione risulta già utile per orientare i contenuti. Si possono inoltre visualizzare i video che generano più traffico nei risultati di ricerca. Al momento non compaiono risultati relativi ai sistemi di intelligenza artificiale generativa di Google, probabilmente a causa di dati limitati legati a una pubblicazione non costante nel tempo. Lo stesso vale per Discover. La mancanza di questi dati deriva dal fatto che non si è pubblicato in modo continuativo per un periodo prolungato.
Il breakdown disponibile permette già di capire in quale area di Google un video genera traffico. Discover rappresenta un ambiente puramente ispirazionale, mentre Google Search è di tipo informativo. Questa distinzione aiuta a comprendere come replicare certi tipi di video in base all'ambiente di destinazione. Ordinando per CTR si può identificare quale video e quale miniatura hanno attirato maggiore attenzione in un determinato contesto.
Insight su clic, video in crescita e keyword
Nei risultati di ricerca è disponibile un insight sul tipo di clic ottenuti. Le fonti includono video search, multimodal e image search. Si può inoltre osservare quali video sono in crescita e quali in calo, oltre a gruppi di keyword specifici e ai principali paesi. I gruppi di keyword in declino risultano particolarmente utili per capire se i titoli in inglese presentano problemi di traduzione o bug. Questi gruppi in calo, spesso associati a un calo della posizione media, indicano i video da rielaborare. L'informazione permette di individuare contenuti che potrebbero beneficiare di un aggiornamento.
Rimuovendo il confronto e osservando le query insieme al CTR si identificano quelle con performance elevate. Un esempio mostra un CTR del 23%. La visibilità su Google Search presenta una buona distribuzione, con apparizioni anche nella sezione show more. Altri video mostrano CTR elevati e confermano l'importanza di questo indicatore per valutare l'efficacia delle miniature e dei titoli.
Analisi del CTR e filtri sulle impressioni
Il CTR permette di evidenziare i video che performano meglio. Applicando un filtro sulle impressioni superiori a 300 si isolano quelli con un buon CTR e si comprendono quali contenuti funzionano realmente. Questa operazione evita di considerare video con volumi di impressioni troppo bassi. Passando alla sezione video e osservando i gruppi di keyword si capisce per quali termini il video riceve traffico da Google. Questo aiuta a decidere se rimake un video evergreen o se esiste spazio per un nuovo contenuto su keyword correlate ma non identiche.
L'analisi dei gruppi di keyword rivela opportunità concrete. In alcuni casi i video esistenti coprono solo una parte delle ricerche possibili, lasciando margine per approfondimenti o versioni aggiornate.
Rimake di video e nuove opportunità editoriali
Un esempio concreto riguarda un video su OBS in 15 minuti, titolo interessante per un tutorial. Si può valutare un rimake di un tutorial OBS realizzato anni fa. In italiano i tutorial su YouTube risultano più restrittivi, quindi un nuovo video può catturare un numero maggiore di keyword. Un altro caso riguarda un video su Chrome: le keyword includono come impostare Google come motore di ricerca predefinito, come accedere alle impostazioni di Google Chrome, restore, cambio del motore di ricerca su PC e impostazioni del browser. Queste ricerche suggeriscono la possibilità di realizzare tre o quattro video distinti.
Studiando l'insieme delle keyword si può elaborare un piano editoriale che copre molti mesi, arrivando anche a volumi elevati come 404 impressioni su certi termini. Lo strumento di cross-referencing tra i dati di Search Console e quelli di YouTube risulta sottovalutato per chi produce contenuti in modo professionale, sia come creator sia come azienda o consulente.
Dashboard con Looker Studio per il piano editoriale
Looker Studio consente di costruire una dashboard che incrocia le metriche di YouTube Analytics con i risultati di Search Console. In questo modo si vede quali keyword fanno comparire i video sia su YouTube sia su Google. La stessa analisi può essere condotta direttamente in YouTube Analytics osservando le keyword dei video per arricchire il piano editoriale. Si confronta cosa funziona meglio su Google e cosa funziona meglio su YouTube, arrivando a un piano editoriale completo e basato sui dati disponibili.
Questa integrazione permette di trasformare le informazioni frammentate in indicazioni operative per la produzione di nuovi contenuti e l'aggiornamento di quelli esistenti.
Salsomaggiore Terme (Tutorial) - 14/11/2026 - Come usare i dati YouTube in Search Console per il piano editoriale
Written by Mokik
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