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YouTube 2026 年統計數據:使用者、Shorts、營收與趨勢

byMarshall SunSep 14, 202616 分鐘閱讀
YouTube 2026 年統計數據:使用者、Shorts、營收與趨勢

YouTube Shorts 平均每天有 超過 2,000 億次觀看,而 YouTube 在 2026 年第二季創造了 110.55 億美元的廣告營收。這些 YouTube 統計數據共同顯示了其觀眾活動與廣告業務的規模。來源:YouTube 新聞統計資料Alphabet 2026 年第二季業績

但 YouTube 的機會不僅限於短影音。Podcast、電視觀看、訂閱方案,以及跨年齡層的觀眾,都是在決定要創作什麼、把資源投注在哪裡時的重要考量。留言與互動基準則提供另一個觀點:這些注意力是否正轉化為對話。

本指南彙整近期可供創作者與行銷人員參考的 YouTube 統計數據,並在數字旁標註日期與定義。你可以用它來了解這個平台、製作簡報,或決定要在自家頻道分析中深入探究哪些問題。

研究更新於 2026 年 9 月 14 日。數字反映所述期間;2026 年報告可能包含 2025 年蒐集的資料。

YouTube 統計數據一覽

指標數字期間或揭露日期來源
平均每日 Shorts 觀看次數超過 2,000 億官方新聞頁面查核於 2026 年 9 月 14 日;平均計算期間未說明YouTube
平均每日上傳影片數超過 2,000 萬官方新聞頁面查核於 2026 年 9 月 14 日;平均計算期間未說明YouTube
使用 YouTube 的美國成年人84%調查期間:2025 年 2 月至 6 月Pew Research Center
使用 YouTube 的美國 13 至 17 歲青少年92%調查期間:2025 年 9 月至 10 月Pew Research Center
跨產業公司樣本中的 YouTube 互動率中位數0.21%(相對於追蹤者)Quid 報告發布於 2026 年 3 月 5 日;頁面未說明確切蒐集期間Quid 基準報告
每月活躍 Podcast 觀眾超過 10 億2026 年 5 月 28 日揭露YouTube Podcast 更新
Premium 使用者(含試用)觀看的 Podcast 時數超過 8 億2026 年 4 月,全球YouTube Podcast 更新
季度廣告營收110.55 億美元2026 年第二季Alphabet 季度業績
年度廣告營收403.67 億美元2025 全年Alphabet 年度報告
廣告與訂閱合計年度營收超過 600 億美元2025 全年Alphabet 年度業績
支付給創作者、藝術家與媒體公司的款項超過 1,000 億美元截至 2026 年 1 月報導的過去四年YouTube 執行長信函

YouTube 有多少使用者?

YouTube 服務數十億觀眾,但本文檢視的來源並未建立 2026 年 9 月確切且當前全球每月活躍使用者人數。其官方新聞頁面描述每月登入觀眾達數十億,但未提供精確總數。來源:YouTube for Press

常見引用的數字是 25.3 億,這是 DataReportal 報導的 YouTube 在 2025 年 1 月的潛在廣告受眾。那是過時的廣告觸及估計,並非 2026 年新揭露的 MAU 數字。來源:DataReportal 的 YouTube 統計數據

若要看較近期的相對規模,DataReportal 的 2026 年 4 月更新將 YouTube 置於 Similarweb 活躍應用程式使用者排名中社群應用程式的第一位。這是應用程式受眾的指數化比較;並未提供跨所有 YouTube 裝置去重後的絕對人數。來源:Digital 2026 年中全球更新

三項應分開看待的受眾指標

三項不同的 YouTube 受眾指標:每月活躍度、潛在廣告觸及,以及人口中的調查採用率。

指標說明如何使用
每月活躍使用者在一個月內符合平台活動定義的使用者在有官方且註明日期的數字時,評估平台規模
潛在廣告觸及來自廣告規劃工具的估計值評估行銷活動可能觸及的受眾
調查採用率受訪者表示使用某項服務的比例在既定人口中比較使用情形

行銷活動的實際觸及也取決於其目標設定、廣告庫存、預算與投放。避免將規劃估計值視為保證可觸及的受眾。

YouTube 使用者各國分布

以下國家快照使用 DataReportal Digital 2026 報告中相同的 2025 年底期間。這些是精選市場比較,並非完整的全球排名。

市場YouTube 潛在廣告觸及資料期間來源
印度5 億2025 年底Digital 2026 India
美國2.54 億2025 年底Digital 2026 United States
印尼1.51 億2025 年底Digital 2026 Indonesia
巴西1.5 億2025 年底Digital 2026 Brazil

這些數字有助於了解市場規模。它們不會顯示有多少人會理解你的內容、需要你的產品,或成為客戶。

在擴展到另一個市場之前,請檢視收到的留言語言、當地客戶問題,以及你的產品在當地是否可用。受眾較小但契合度高,可能比現有最大受眾更適合作為起點。

YouTube 人口統計:哪些年齡層使用它?

根據 Pew Research Center 的 2025 年調查,84% 美國成年人表示曾使用 YouTube。在該研究中,每個成年年齡層的採用率仍相當高。來源:Pew 社群媒體概況表

年齡層該群體中使用 YouTube 的美國成年人比例
18–2995%
30–4992%
50–6485%
65+64%

來源:Pew Research Center,調查進行於 2025 年 2 月 5 日至 6 月 18 日。這些是各年齡層內的採用率,不是各群體在 YouTube 受眾中的占比。

在美國 13 至 17 歲青少年中,92% 表示使用 YouTube,這是根據另一項進行於 2025 年 9 月 25 日至 10 月 9 日的調查。來源:Pew 青少年調查 topline

就內容規劃而言,請從觀眾的問題與知識程度開始。初學者教學、詳細產品比較與專家訪談,即使受眾年齡重疊,也可能滿足不同需求。

YouTube Shorts 統計數據與觀看次數計算變更

YouTube 官方新聞頁面報導 平均每日超過 2,000 億次 Shorts 觀看。這衡量的是觀看活動,包含重複觀看;並非每日不重複觀看者人數。來源:YouTube for Press

歷史比較需要格外謹慎。2025 年 3 月 31 日,YouTube 將 Shorts 觀看次數改為計算開始播放與重播,且沒有最低觀看時間要求。其 Studio Content Manager 文件也記錄了 2026 年 8 月的更新,會在 Shorts、長篇影片與直播開始播放時計算觀看次數,同時保留 engaged metrics 用於營收與合作夥伴計畫資格。來源:YouTube 的測量更新

這意味著觀看總數上升可能反映觀眾行為與測量變更的綜合結果。比較新舊總數的圖表需要說明這個斷點。

就你自己的 Shorts 而言,請評估觀眾是否留下、回流,或採取有用的下一步。如果某支短片吸引注意,但數十則留言都在問同一個未解問題,那個問題可能比單純重複相同格式更適合作為下一支影片的基礎。

YouTube 留言統計數據與互動基準

留言有助於回答單靠觀看次數無法回答的問題:人們看完後想說什麼?近期研究提供有用的參考點,前提是你要把樣本與公式分開看待。

跨產業互動基準:0.21%

Quid 的 2026 年 3 月報告指出,在其產業樣本中,YouTube 互動率中位數為 0.21%。其方法是以互動數除以追蹤者數,並從資料庫中為每個產業選出 150 家公司。該報告涵蓋自然與付費貼文,而非所有創作者的隨機樣本;公開頁面未說明確切蒐集期間或僅限 YouTube 的樣本數。來源:Quid 的 2026 年基準報告

請將此視為公司帳號的參考,而不是通用目標或僅限留言的比率。使用觀看次數計算的互動率有不同的分母,不能直接與這個數字相比。

觀看次數增加可能同時互動減少

Metricool 的 2026 年 7 月摘要報導,在其標示為 2025 年對 2026 年的比較中,每支長篇影片的觀看次數增加 75.79%,而每支影片的互動數下降 3.95%。其更廣泛的 YouTube 研究涵蓋 71,177 個帳號的 799,718 支影片。公開摘要未提供比較的精確開始與結束日期,因此這些是研究發現,而非 2026 年全年結果。來源:Metricool 的 YouTube 研究摘要

實際意涵是要分別追蹤曝光與回應。如果觀看次數上升而留言持平,請檢查新觀眾是否問了不同問題、影片是否邀請觀眾做出有用的回應,以及觀眾組成是否改變。

每 1,000 次觀看的留言數隨影片長度而異

CommentShark 於 2026 年 8 月 30 日發布的一項獨立供應商研究報導,長度超過三分鐘的影片,頻道層級中位數為 每 1,000 次觀看 2.3 則留言,而三分鐘或更短的影片則為 0.6。實地調查進行於 8 月 19 至 22 日,主要聚焦透過搜尋找到的英語頻道。這些是觀察性樣本結果;較短影片組並未驗證為 Shorts,且此差異並不能證明長度會導致更多留言。來源:The YouTube Comment Report 2026

這使得影片長度值得記錄在你的比較中。在判斷某支上傳影片是否產生更熱絡的對話之前,也請先配對主題、頻道規模與發布後經過時間。

如何測量自己影片的留言與互動

使用明確公式,讓每個數字回答清楚問題:

衡量指標公式可協助你比較什麼
每 1,000 次觀看的留言數留言數 ÷ 觀看次數 × 1,000留言活動相對於觀看活動
依觀看次數計算的公開互動率(影片讚數 + 留言數) ÷ 觀看次數 × 100刻意限縮、僅使用公開互動的衡量
未回覆問題占比已檢視但沒有創作者回覆的觀眾問題 ÷ 所有已檢視的觀眾問題 × 100可能需要後續處理的問題

這些是建議的操作型定義,並非主張每個基準供應商都使用相同公式。若分母為零,請將結果回報為無法取得。

例如,10,000 次觀看有 40 則留言等於每 1,000 次觀看 4 則留言。這個假設性結果並不表示有 0.4% 的不重複觀眾留言:觀眾可以重複觀看,且一個人可以寫多則留言。

請在同一時間擷取計數,並比較發布後年齡相近的影片,例如發布後七天。請註明留言是否包含回覆與創作者回應。如果匯出資料不完整,請將其計數標示為已擷取留言,而不是視為該影片的總數。

YouTube 電視與 Podcast 統計數據

電視觀看是 YouTube 的重要部分

YouTube 的 2026 年 8 月合作夥伴計畫公告報導 每天在電視上觀看超過 10 億小時。這指的是在電視螢幕上觀看 YouTube;不是獨立的 YouTube TV 服務訂閱人數。來源:YouTube 的 2026 年 8 月更新

DataReportal 的 2026 年 4 月報告補充了廣告觀點:YouTube 廣告受眾中有 59% 使用連網電視,而 89.7% 使用手機。這些受眾重疊,因此不應相加。該報告也指出測量變更可能是報導中部分轉向電視的原因。來源:DataReportal 的連網電視分析

對創作者而言,這是在電視上預覽影片的理由。檢查螢幕上的標籤是否仍可讀、語音是否清楚,以及說明是否適合從房間另一端觀看的人。

Podcast 每月觸及超過 10 億觀眾

2026 年 5 月,YouTube 報導 每月活躍 Podcast 觀眾超過 10 億。它也揭露 Premium 使用者(含試用使用者)在 2026 年 4 月於全球觀看了 超過 8 億小時的 Podcast來源:YouTube Podcast 更新

這些數字涵蓋不同族群:每月受眾指的是整體 Podcast 觀眾,而時數數字指的是 Premium 使用者(含試用)。將兩者相除無法得出有效的平均觀看時間。

當你的主題受益於解說時,訪談或固定討論系列可能值得測試。給每一集明確承諾,然後用觀眾問題塑造後續集數。平台的整體 Podcast 規模不會告訴你頻道的理想單集長度。

YouTube 營收統計數據

2026 年第二季廣告營收達 110.55 億美元

Alphabet 報導 YouTube 在 2026 年第二季的廣告營收為 110.55 億美元,相較於 2025 年第二季的 97.96 億美元。以報導數字計算,約為 年增 12.9%來源:Alphabet 2026 年第二季業績

季度數字不包含 YouTube 訂閱營收。它也描述平台營收,而非創作者收到的金額。

2025 年年度廣告營收超過 400 億美元

年份YouTube 廣告營收
2023315.10 億美元
2024361.47 億美元
2025403.67 億美元

來源:Alphabet 2025 年年度報告。數值由報導的百萬美元換算為億美元。

廣告營收在 2025 年增加約 11.7%,計算方式為 (40.367 ÷ 36.147 − 1) × 100基礎數字:Alphabet 年度報告

廣告與訂閱合計方面,YouTube 於 2025 年創造超過 600 億美元。這個較廣泛的總額包含訂閱活動,不應標示為廣告營收。來源:Alphabet 全年業績

這些數字確立了商業規模。它們無法告訴廣告主可預期的 CPM,也無法預測創作者每千次觀看的收益。若要做出那些決策,請依市場、格式與報告期間比較你自己的結果。

YouTube Premium 與創作者經濟統計數據

YouTube 在 2025 年 10 月報導 全球 Music 與 Premium 訂閱者超過 1.25 億,包含試用。請將此視為涵蓋合併產品的過時里程碑,而不是目前僅付費 Premium 訂閱者的人數。來源:YouTube 的音樂更新

其 2026 年 1 月執行長信函也報導 過去四年支付給創作者、藝術家與媒體公司超過 1,000 億美元。同一封信引用 YouTube 生態系在 2024 年 對美國 GDP 貢獻 550 億美元,並 支持超過 490,000 個全職工作來源:YouTube 執行長信函

這些是經濟活動的不同衡量方式。支付總額涵蓋多年間的多種類型收款人;它無法確立平均創作者薪資。GDP 與就業數字描述更廣泛的美國生態系。

在規劃創作者事業時,請將營收連結到你所能衡量的成本:研究、製作、剪輯、發布與社群支援。平台成長提供背景脈絡,但可持續的發布排程仍必須在頻道層級行得通。

這些 YouTube 統計數據對你的內容策略有何意義

上述數字暗示了幾項有用的實驗。請將它們視為要對照觀眾測試的假設。

給每種格式明確目的

嘗試用一支 Short 回答一個狹窄問題、用一支較長影片說明完整流程,或用一集討論探索相互競爭的觀點。將每種格式與其預期任務比較,而不是期待每次上傳都產生相同結果。

例如,一支介紹常見錯誤的 Short 可能引導至詳細教學。檢查人們是否真的繼續觀看那支教學,以及它是否解答了他們的問題。

將活躍觀眾與訂閱者一併檢查

YouTube Analytics 將頻道的每月觀眾定義為在過去 28 天內觀看的獨特觀眾。其 Audience 分頁也提供觀看興趣與人口統計報告。來源:YouTube 觀眾分析文件

請將這些報告與個別影片結果一併檢視。大量訂閱者總數可提供有用背景,但現在正在觀看的人才是你下一次上傳需要服務的對象。

用留言找出下一個有用主題

比較類似的 YouTube 影片、匯出可用留言、檢視重複出現的問題,並規劃一支有用的後續影片。

將你的觀看與互動計數,搭配人們實際寫了什麼的檢視。高留言數可能包含實用問題、重複反應、異議或贈獎參加留言,每種都需要不同的回應。

CommentGrid YouTube 留言匯出工具 提供可用公開留言的試算表友善匯出,包括文字、作者資訊、可見發布時間、讚數與回報的回覆數。將該檔案作為 Excel 或 Google Sheets 中手動檢視的起點。

  1. 選擇可比較的影片,並在匯出時分別記錄其觀看次數。
  2. 匯出可用留言,並遵循 YouTube 留言匯出指南
  3. 新增檢視標籤,例如問題、功能要求、異議、感謝與贈獎參加。排除前請先依脈絡檢查重複項。
  4. 在 YouTube 上檢視有潛力的討論串。單靠回覆數無法顯示創作者是否回答了問題。
  5. 將重複出現的問題轉化為後續影片、FAQ 或更清楚的產品說明。

留言讚數是對留言的投票,不是對影片的讚;計算互動時請將這些欄位分開。匯出支援分析,而上述標籤與計算則是你對匯出資料執行的工作。留言也代表選擇回應的人,因此請將其與觀看資料一併解讀。

實用的下一支影片簡報可以很簡單:「多位觀眾能跟上設定流程,但無法判斷該選哪個選項。用兩個具體例子展示那個決策。」

關於 YouTube 統計數據的常見問題

YouTube 在 2026 年有多少使用者?

YouTube 描述其受眾達數十億,但本文檢視的來源並未提供 2026 年 9 月確切的全球 MAU 數字。常被引用的 25.3 億數字指的是 2025 年 1 月的潛在廣告觸及。來源:YouTubeDataReportal

YouTube Shorts 每天有多少觀看次數?

YouTube 報導平均每日超過 2,000 億次 Shorts 觀看。觀看次數衡量播放活動,而非不重複觀眾。來源:YouTube 新聞統計資料

YouTube 賺多少營收?

YouTube 在 2025 年創造 403.67 億美元廣告營收,廣告與訂閱合計營收超過 600 億美元。2026 年第二季廣告營收達 110.55 億美元。來源:Alphabet 年度報告年度業績、與 2026 年第二季業績

哪個年齡層最可能使用 YouTube?

在 Pew 2025 年調查的美國成年人中,18–29 歲的採用率最高,為 95%。這是美國調查結果,不是全球受眾組成統計。來源:Pew Research Center

我可以在哪裡找到自己 YouTube 頻道的統計數據?

使用 YouTube Studio 的 Analytics 區塊。Audience 分頁可協助你了解誰正在觀看,並包含以滾動 28 天為窗口的每月觀眾。來源:YouTube 說明

什麼是好的 YouTube 留言率?

先從你自己可比較的影片開始。使用一致的影片年齡與回覆計算規則,計算每 1,000 次觀看的留言數,然後在同一格式與主題內比較。上述樣本基準提供背景脈絡,而不是通用的通過或失敗目標。

來源與方法

本文優先採用 YouTube 與 Alphabet 的揭露資訊,以了解平台活動與營收;美國調查結果採用 Pew Research Center;廣告受眾估計與比較使用研究則採用 DataReportal。來源連結置於相關主張旁。

留言與互動發現來自 Quid、Metricool 與 CommentShark 的第三方研究。它們描述各出版者的樣本,未在本文獨立重現,也不應視為官方 YouTube 全面平均。若公開摘要省略蒐集日期或樣本細節,該限制會與發現一併說明。

統計數據保留其原始報告期間。未註明日期的新聞頁面數字會以查核日期標示,歷史調查或廣告快照不會被呈現為 2026 年 9 月的測量結果。計算出的成長率會明確標示。建議是供讀者測試的編輯詮釋,而不是引用統計數據所確立的結果。

Marshall SunM

Marshall Sun

Building CommentGrid to decode social conversations. Exploring the signal within the noise of the global social web.

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