catch-img

コムドットの登録者数推移から考えるZ世代とYouTube(ガーシーもあるよ)


目次[非表示]

  1. 登録者数推移の調べ方
  2. グラフチャート
    1. チャンネル登録者数推移
    2. 視聴回数推移
  3. Z世代の大きな変化はこの1年半で発生
    1. 正則化して比較
  4. 参考データ(ガーシーch)
  5. 世代をクラスタリングしたがるオジオバの正体

YouTube業界は栄枯盛衰で、早くもレジェンド世代をZ世代が追い抜かす時代が到来しているようです。

次世代YouTuberの全体的な動きは、現在どのようになっているのでしょうか。上記番組も数値で比較したら良かったと思います。

そこで、今回は実際に登録者数や閲覧数の推移などのデータや最近の傾向を見ていきたいと思います。

登録者数推移の調べ方

YouTuberの状況は閲覧数および登録者数の推移を見ていくと比較しやすいものの、今のところ国内には簡単に数値が分かるサービスはないようです(有名なNoxInfluencerでも過去の長期データは基本メニューでは取れない模様です)。

そこで少し調べてみたところ、現時点での結論としてはSocialBladeというサービスのAPIを使うのが良さそうです(TikTokの数値も取れるようなのでそれは次回以降にご紹介します)。

今回は対象YouTuberとして、上記WinWinWiinで紹介された「コムドット」の他、番組内で取り上げられた次世代YouTuber下記5組のYouTuberをメイン対象に調べてみます。

  • くれいじーまぐねっと
  • ばんばんざい
  • フォーエイト48
  • 中町兄弟
  • 平成フラミンゴ

上記と合わせ、いくつかレジェンド系?YouTuberとジャニーズ系「ジャにのちゃんねる」、その他ガーシーchなどをいくつかピックアップして比較してみます。

なお最上位のヒカキン・はじめシャチョーは登録者数1,000万以上と数値が大きすぎるため一旦除外して算出します(これらTOPレジェンドは、じゅんや・Sagawa・PewDiePieといった海外YouTuberと比較すると面白い結果となりましたので、また別の機会に比較してみます)。

グラフチャート

まずは2019年5月からの過去3年の登録者数の推移です。

チャンネル登録者数推移

これを見ると伸びた時期にいくつかのパターンがあることが見て取れます。

次に同じ手法で累計の視聴回数を比較してみます。

視聴回数推移

視聴回数はヒカルが圧倒的に多いことが分かります。

Z世代の大きな変化はこの1年半で発生

次世代YouTuberのみの登録者数の動きをみると下記のようになります。

登録者数の伸びを目視で見ると3年の間に、2020年12月頃と2021年の8月頃と大きく2つの角度変化が見られるように思います。

コムドットの登録者数の動きをProphetで見てみると、トレンド変化は2020年12月29日に大きく出ている結果となりました。

このあたりでZ世代のYou Tubeに対する行動変容が起きているとも考えられるのではないでしょうか。

注目したいのはこうした動きはコロナ前後2020年初旬の動きではなく、ここ1年半での動きということでしょう。

Z世代以外の年代は、こうした動きを察知するのはなかなか難しいのではないでしょうか。

正則化して比較

最後に今回比較した各YouTuberの登録者数推移の増減の時期を比較するため、登録者数を0~1のに正規化(Normalization)して比較してみます。最小値0~最大値1への正規化は、 ( x - 最小値 ) / ( 最大値 - 最小値 )で表せます(最小値を分子で0にし、最大値を分母で1にする)。

こうしてみると、

  1. チャンネル登録後に急増しているアカウント(エガチャンネルやジャにのちゃんねるなど)
  2. 同じ角度で継続して増えているアカウント(加藤純一やフォーエイト48など)
  3. シグモイド曲線的な動きでブームがうかがえるアカウント(コムドット他Z世代系やひろゆきなど)

と大きく3つの動きが見て取れます。

参考データ(ガーシーch)

最後に、皆さん気になるガーシーchの登録者推移をいくつか比較して載せておきます。

ちなみにNoxInfluencerの数値だとガーシーchの登録者は、今回一緒に調査したアカウントのなかではジャにのちゃんねるの登録者数と重複が多い(2%)ようです。

You Tubeは自分のチャンネルの数値のみオフィシャルツールで把握されている方が多いかと思いますが、各種APIを活用することで比較や変化も分析できるのではないでしょうか。

世代をクラスタリングしたがるオジオバの正体

最後に、「Z世代」と一括りにされることに一番嫌悪感を抱いているのが、当のZ世代の方々ではないでしょうか。

名付け側のオジオバ世代は、過去に「団塊世代」や「新人類」「バブル世代」「ロスジェネ」「さとり・ゆとり世代」と、違和感を持ちながらも自分たちが散々言われ続けてきた層です。

時代は繰り返しますので、地元・同級生・友達・マイルドヤンキーといったZ世代が、機械学習・ブロックチェーン・NFT・Daoといったメタバース時代を担う次のα世代(2010年生まれ)の空気感からどう映るのかは今後要注目です。

以上Z世代YouTuberの登録者数解説でした。

当社ではAPIなどを使った各種データ取得代行などもサポートしていますので、お気軽にお問い合わせください(イーサリアム等の仮想通貨でのお支払いにも対応可能です)。

▼合わせて読みたい

  検索ボリュームから世の中のブームについて考える オートミールなど話題になった検索ボリュームを測ることでブームを可視化し、特長や共通点を探ってみたいと思います。 広報・PR支援の株式会社ガーオン
  Netflixが公開している国別視聴データを可視化してみる Netflixでは昨年末より国別の視聴ランキングデータを公開しています。今回はこちらのデータを可視化して傾向を探ってみたいと思います。 広報・PR支援の株式会社ガーオン
  Spotify APIで楽曲の分析データを取得する方法 Spotify APIで楽曲の分析データを取得し、可視化しダッシュボードにまとめてみます。 広報・PR支援の株式会社ガーオン


  Spotifyのバイラルトップ50が広報担当者にも結構アツいのではないかと思う件 | 広報・PR支援の株式会社ガーオン Spotifyのバズの芽を発見するアルゴリズムがどうやら凄そうなので、今回はこちらを解説してみたいと思います。 広報・PR支援の株式会社ガーオン


  【ML-Ask】感情分析AIは実際に使えるのか検証してみる | 広報・PR支援の株式会社ガーオン 朝日新聞の記事にも使われている「ML-Ask」という感情分析モデルを実際に使ってみて検証していきたいと思います。 広報・PR支援の株式会社ガーオン


  ソーシャルデータから読み解くボヘミアンラプソディの口コミ形成とメディア露出効果 | 広報・PR支援の株式会社ガーオン ボヘミアン・ラプソディの大ヒットにはSNSやテレビはどのような影響を与えていたのでしょうか。YouTubeとの相乗効果も合わせて検証します。 広報・PR支援の株式会社ガーオン
  Amazonの人工知能を使ってSNS等の口コミを感情分析する方法 | 広報・PR支援の株式会社ガーオン アマゾンの自然言語処理サービス Amazon Comprehendを使って口コミを分析してみます。 広報・PR支援の株式会社ガーオン
  【記事に繋がる】プレスリリースの書き方・送り方 | 広報・PR支援の株式会社ガーオン プレスリリースの書き方の”コツ”をPRプランナーがわかりやすく解説します。プレスリリースとはの解説から、7つのポイントや、6W5Hの使い方の他、広報PRにオススメの具体的なツールの紹介や、ヤフーニュースに掲載してもらうポイントを解説します。 広報・PR支援の株式会社ガーオン



関連記事

広報・PRやプレスリリースまわりでお困りのことはございませんか?
多数の企業サポートを行ってきた当社が解決いたします。
お気軽にお問合せください。