YouTube की हर सलाह आपको बताती है कि क्लिक पाने के लिए थंबनेल ही मायने रखता है। हमने दोनों हिस्सों को स्कोर करने वाला एक टूल बनाया, फिर एक प्रयोग किया जिसने उन्हें अलग किया — और शीर्षक में अधिक सिग्नल होने का पता चला। दो वीडियो के बीच शीर्षक बदलने से हमारे स्कोर की बेहतर प्रदर्शन करने वाले वीडियो को चुनने की क्षमता न केवल कमजोर हुई, बल्कि उलट गई।
मुख्य बिंदु
- हर वीडियो को अपने पड़ोसी का शीर्षक देने से स्कोर में औसतन 11.3 अंक का बदलाव हुआ, अधिकतम 60 अंक का बदलाव 100 में से।
- केवल 3.9% थंबनेल का स्कोर अलग शीर्षक के साथ वही रहा, इसलिए शीर्षक मॉडल में एक गोलाई नहीं है।
- बदलाव के बाद, स्कोर बेहतर प्रदर्शन करने वाले वीडियो को 42.7% समय तक चुनता था — मौके से नीचे, जिसका अर्थ है कि रैंकिंग घटी नहीं, बल्कि उलट गई।
- एक शुद्ध थंबनेल-चालित स्कोर 59.5% पर बना रहता; एक शुद्ध शीर्षक-चालित स्कोर 35.2% तक गिर जाता। अवलोकित 42.7% शीर्षक के बहुत करीब है।
- इसका मतलब यह नहीं है कि थंबनेल बेकार हैं। प्रयोग ने केवल शीर्षक को बदला, इसलिए यह शीर्षक के हिस्से को मापता है और छवि के बारे में कुछ भी सीधे नहीं कहता।
YouTube पर शीर्षक या थंबनेल में से कौन अधिक मायने रखता है?
इस प्रयोग के सबूतों के आधार पर, शीर्षक में वह सिग्नल अधिक होता है जो एक ऐसे वीडियो को अलग करता है जिसने अपने चैनल के औसत से बेहतर प्रदर्शन किया और एक ऐसे वीडियो को जिसने कम प्रदर्शन किया। यह वह उत्तर नहीं है जिसकी हमें उम्मीद थी, जबकि हमारा टूल मुख्य रूप से थंबनेल विश्लेषण पर आधारित था, और यह एक नियंत्रण से निकला जो कुछ और जांचने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
दावे को सीमित करने की आवश्यकता है। यह एक स्कोर को मापता है जिसे वास्तविक प्रदर्शन का अनुसरण करने के लिए दिखाया गया है — दर्शक व्यवहार का सीधा माप नहीं। और यह एक ही चैनल के भीतर पैकेजिंग की तुलना करता है, जहां दर्शक, विषय और डिज़ाइन बजट पहले से ही स्थिर हैं।
फिर भी, दिशा स्पष्ट है और प्रभाव का आकार सूक्ष्म नहीं है।
हमने शीर्षक के योगदान को कैसे अलग किया
सेटअप 321 वीडियो जोड़ियों का था, प्रत्येक जोड़ी एक ही चैनल से थी और माध्य छह दिन के अंतराल पर प्रकाशित की गई थी, एक जिसने उस चैनल के अपने आधार रेखा से स्पष्ट रूप से बेहतर प्रदर्शन किया और एक जिसने स्पष्ट रूप से कम प्रदर्शन किया। सामान्य रूप से स्कोर किए जाने पर, हमारा मॉडल उन्हें 59.5% समय तक सही रैंक करता था, जबकि 50% सिक्का उछाल होता है।
फिर हमने हर थंबनेल को दूसरी बार स्कोर किया — दूसरे वीडियो के शीर्षक के साथ जुड़ा हुआ। छवि बाइट्स दोनों पठनों के बीच बाइट-समान थे। पाइपलाइन में कुछ भी नहीं बदला। इसलिए पठन एक और पठन दो के बीच स्कोर में हर अंक का बदलाव शीर्षक के कारण है और किसी और के नहीं।
एक प्रयोग से दो सवाल
पहला सवाल यह है कि क्या शीर्षक स्कोर को बिल्कुल भी बदलता है। एक ऐसा टूल जो थंबनेल और शीर्षक दोनों को स्कोर करने का दावा करता है, लेकिन जिसका आउटपुट शीर्षक बदलने पर बहुत कम प्रतिक्रिया देता है, वह एक हिस्से को स्कोर करता है और दो का विज्ञापन करता है।
दूसरा सवाल तीखा है: बदले गए इनपुट पर पूरे रैंकिंग टेस्ट को फिर से चलाने से पता चलता है कि कौन सा हिस्सा भेदभाव कर रहा था। तीन संभावित परिणाम पहले से लिखे गए थे, साथ ही उनमें से प्रत्येक का क्या अर्थ होगा।
| यदि स्कोर को चलाया जाता है | बदलाव के बाद अनुमानित सटीकता | व्याख्या |
|---|---|---|
| केवल थंबनेल द्वारा | 59.5% — अपरिवर्तित | शीर्षक बदलने से कुछ भी महत्वपूर्ण नहीं बदलता |
| दोनों हिस्सों द्वारा समान रूप से | लगभग 50% — मौका | दोनों योगदान एक दूसरे को रद्द कर देते हैं |
| केवल शीर्षक द्वारा | 35.2% — पूरी तरह उलटा | शीर्षक उलटने से रैंकिंग उलट जाती है |
| हमने जो देखा | 42.7% | शीर्षक-प्रभावित, लेकिन अनन्य नहीं |
जब हमने शीर्षक बदले तो क्या हुआ
स्कोर में बहुत बदलाव हुआ। 0-100 पैमाने पर औसत निरपेक्ष बदलाव 11.3 अंक था, माध्य 8, नब्बे प्रतिशत 26 और एक अधिकतम बदलाव 60 अंक। केवल 3.9% थंबनेल ने अलग शीर्षक के साथ समान स्कोर दिया।
पैमाने के लिए, वह औसत 11.3-अंक का बदलाव उस औसत अंतर से बड़ा है जो मॉडल आमतौर पर एक जोड़ी में दो वीडियो के बीच रखता है। शीर्षक को बदलने से अकेले स्कोर में उतना बदलाव हो सकता है जितना मॉडल आमतौर पर एक चैनल के हिट और उसके मिस के बीच देखता है।
फिर रैंकिंग टेस्ट। बदले गए इनपुट पर स्कोर ने 321 जोड़ियों में से 137 में बेहतर प्रदर्शन करने वाले वीडियो को चुना — 42.7%, 95% विश्वास अंतराल 37.2% से 48.3% तक और 50% के खिलाफ p-मान 0.0101। यह मौके से अर्थपूर्ण रूप से नीचे है।
क्यों उलटाव एक मापन त्रुटि नहीं हो सकता
शीर्षक बदलने से शीर्षक और छवि के बीच मिलान भी टूट जाता है, और सामंजस्य वह बारह चीजों में से एक है जिन्हें मॉडल स्कोर करता है। यह एक वास्तविक भ्रम है और स्पष्ट रूप से बताने योग्य है, न कि छिपाने योग्य। हालांकि, यह इस परिणाम की व्याख्या नहीं कर सकता।
हर जोड़ी के दोनों पक्षों पर अव्यवस्थित दंड लगाना शोर जोड़ता है। शोर सटीकता को 50% की ओर धकेलता है — यह एक सिग्नल को डुबोता है, उसे उलटता नहीं। 42.7% पर पहुंचना, जो सिक्का उछाल और इस परीक्षण के टाई-हैंडलिंग द्वारा निहित 47.4% फ्लोर से नीचे है, इसके लिए आवश्यक है कि कुछ ऐसा जो एक दिशा में इशारा कर रहा था, उलट जाए। यही एक भेदभाव करने वाली विशेषता बदलने से होता है, और असंगत शोर अकेले इसे उत्पन्न नहीं कर सकता।
क्या हमें इस खोज पर संदेह करने के लिए प्रेरित करता
तीन परिणाम इस पठन के खिलाफ तर्क देते, और उनमें से कोई भी नहीं हुआ:
- नए शीर्षक के तहत स्कोर में बहुत कम बदलाव, जिसका अर्थ होता कि मॉडल शीर्षक को अनदेखा कर रहा था न कि उसे भारी वजन दे रहा था।
- बदले गए सटीकता का 59.5% पर या उसके ठीक नीचे होना, जो यह दिखाता कि थंबनेल अकेले रैंकिंग को चला रहा था।
- बदले गए सटीकता का ठीक 50% पर होना, जो इंगित करता कि दोनों हिस्से समान रूप से योगदान दे रहे थे और एक दूसरे को रद्द कर रहे थे।
यह आपके शीर्षक लिखने के तरीके में क्या बदलाव करता है
व्यावहारिक पठन यह है कि शीर्षक संशोधन आपके लिए उपलब्ध सबसे सस्ता उच्च-लीवरेज संपादन है। थंबनेल को फिर से डिज़ाइन करने में एक घंटा या एक डिज़ाइनर लगता है। शीर्षक को फिर से लिखने में दो मिनट लगते हैं, यह प्रकाशन के बाद भी किया जा सकता है, और — इस सबूत के आधार पर — पैकेजिंग सिग्नल को कम से कम उतना ही बदलता है।
यह यह भी पुनर्परिभाषित करता है कि शीर्षक के लिए क्या है। उसी अध्ययन के आयाम विभाजन से, जो कारक सबसे अधिक अति- और अल्प-प्रदर्शनकर्ताओं को अलग करता था, वह वादा स्पष्टता थी: कि पैकेजिंग कितनी असंदिग्धता से दर्शक को बताता है कि वे क्या देखने वाले हैं। यह मुख्य रूप से शीर्षक की एक विशेषता है। कच्ची भावनात्मक तीव्रता, जिस पर थंबनेल सलाह जुनूनी है, दो समूहों को सबसे कम अलग करती थी।
यदि आप देखना चाहते हैं कि एक विशिष्ट जोड़ी सभी बारह कारकों पर कैसे स्कोर करती है, तो आप अपना अपना थंबनेल और शीर्षक उसी पाइपलाइन से चला सकते हैं जिसका इस प्रयोग में उपयोग किया गया था और एक छवि के खिलाफ दो शीर्षक विकल्पों की तुलना कर सकते हैं।
जहां थंबनेल अभी भी काम करता है
यह प्रयोग शीर्षक को बदलता है और छवि को स्थिर रखता है, जिसका अर्थ है कि यह सीधे शीर्षक के हिस्से को मापता है और थंबनेल को केवल अनुमान से। विपरीत प्रयोग — थंबनेल बदलना, शीर्षक स्थिर रखना — अभी तक नहीं किया गया है, और जब तक यह नहीं होता, ईमानदार स्थिति यह है कि हमने एक हिस्से को ठीक से मापा है और दूसरे को घटाकर।
थंबनेल को छोड़ने का एक संरचनात्मक कारण भी है। उसी अध्ययन ने पाया कि जिन चैनलों ने हर अपलोड के लिए एक ही निश्चित थंबनेल टेम्पलेट का उपयोग किया, उनमें स्कोर की सटीकता 61.0% के बजाय 48.7% तक गिर गई। जब थंबनेल बदलना बंद हो जाता है, तो मॉडल भेदभाव करना बंद कर देता है — जो सबूत है कि छवि कुछ कर रही है, कुछ नहीं।
हमने क्या परीक्षण नहीं किया
प्रयोग दिखाता है कि हमारा स्कोर छवियों की तुलना में शीर्षकों पर अधिक प्रतिक्रिया देता है, और कि स्कोर वास्तविक प्रदर्शन का अनुसरण करता है। यह नहीं दिखाता है कि दर्शक के क्लिक करने का निर्णय शीर्षक की तुलना में थंबनेल द्वारा अधिक प्रभावित होता है। ये संबंधित दावे हैं और यहां केवल पहला सबूतित है।
हर जोड़ी एक स्थापित, अंग्रेजी भाषा वाले चैनल से आई थी जिसमें पर्याप्त अपलोड इतिहास था ताकि एक स्थिर आधार रेखा की गणना की जा सके। अन्य भाषाओं में शीर्षक और आधार रेखा न रखने वाले चैनल इस नमूने के दायरे से बाहर हैं। यहां कुछ भी नहीं कहता है कि सुझाए गए शीर्षक पर कार्य करने से एक वास्तविक वीडियो में सुधार होता है — यह एक अलग प्रयोग है, और यह वह है जिसे हमने अभी तक नहीं किया है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
YouTube पर शीर्षक थंबनेल से अधिक मायने रखता है?
इस प्रयोग में शीर्षक में वह सिग्नल अधिक था जो एक ही चैनल के भीतर अति- और अल्प-प्रदर्शनकर्ता वीडियो को अलग करता था। जोड़ी बनाए गए वीडियो के बीच शीर्षक बदलने से रैंकिंग न केवल कमजोर हुई, बल्कि उलट गई, जो तब होता है जब आप एक विशेषता को उलटते हैं जो वास्तव में काम कर रही थी। यह स्कोर के व्यवहार को मापता है, दर्शक मनोविज्ञान को सीधे नहीं।
शीर्षक बदलने से थंबनेल स्कोर में कितना बदलाव आता है?
0-100 पैमाने पर औसतन 11.3 अंक, माध्य 8 और अधिकतम अवलोकित बदलाव 60। केवल 3.9% छवियों ने अलग शीर्षक के साथ समान स्कोर दिया। छवि स्वयं दोनों पठनों के बीच बाइट-समान थी, इसलिए उस बदलाव का हर अंक शीर्षक के कारण है।
क्या वीडियो प्रकाशित होने के बाद शीर्षक बदलना महत्वपूर्ण है?
यह उपलब्ध सबसे सस्ता पैकेजिंग संपादन है, और यह सबूत सुझाव देता है कि यह एक मामूली नहीं है। शीर्षक को कुछ मिनट में फिर से लिखा जा सकता है, बिना कुछ भी फिर से डिज़ाइन किए, और यह पैकेजिंग स्कोर को कम से कम छवि के बराबर बदलता है। दो या तीन विकल्पों की तुलना करें, बस यह मान लें कि पहला सबसे अच्छा है।
शीर्षक बदलने से स्कोर यादृच्छिक से भी खराब क्यों हुआ?
क्योंकि शीर्षकों में उस वीडियो के बारे में जानकारी थी जिसने बेहतर प्रदर्शन किया। हर वीडियो को अपने पड़ोसी का शीर्षक देने से उस जानकारी को उलट दिया गया, न कि हटाया गया, इसलिए रैंकिंग उलट गई। यादृच्छिक शोर सटीकता को 50% की ओर धकेलता; 50% से नीचे जाने के लिए एक वास्तविक सिग्नल की आवश्यकता होती है जो गलत दिशा में इशारा कर रहा हो।
क्या इसका मतलब है कि थंबनेल मायने नहीं रखते?
नहीं। प्रयोग ने केवल शीर्षक बदले, इसलिए यह शीर्षक के योगदान को सीधे मापता है और छवि को केवल अप्रत्यक्ष रूप से। अलग से, उन चैनलों पर जहां हर थंबनेल एक निश्चित टेम्पलेट का उपयोग करता है, स्कोर की सटीकता मौके तक गिर गई — सबूत है कि जब छवि बदलना बंद हो जाता है, तो मॉडल कुछ वास्तविक खो देता है।
एक शीर्षक को वादा स्पष्टता पर अच्छा स्कोर कैसे देता है?
वादा स्पष्टता मापती है कि पैकेजिंग कितनी असंदिग्धता से दर्शक को बताता है कि वे क्या देखने वाले हैं। वे शीर्षक जो विशिष्ट चीज का नाम बताते हैं और जो छवि दिखाती है उससे मेल खाते हैं, वे अस्पष्ट रहस्य पर बने शीर्षकों की तुलना में अधिक स्कोर करते हैं। अध्ययन भर में यह वह कारक था जो अति- और अल्प-प्रदर्शनकर्ता वीडियो को सबसे अधिक अलग करता था।