Thumbnail’ı değiştirirsiniz, sonraki video daha iyi performans gösterir ve yeni stili işe yaradığı sonucuna varırsınız. Bu sonuç genellikle yanlıştır — çünkü thumbnail’ın hiçbir şey yapmadığı için değil, karşılaştırma onun etkisini tespit edemeyeceği için. Gerçek bir paketleme sonucunu tesadüften ayırt etmenin yollarını, kendi puanlama modelimizi 321 video çiftiyle test ettiğimiz kuralları kullanarak anlatacağız.
Temel çıkarımlar
- Bir videoyu kanalınızın tüm zamanların ortalamasıyla karşılaştırmak, paketlemenin ne kadar iyi olduğunu değil, kanalınızın ne kadar büyüdüğünü ölçer.
- Bunun yerine, ondan önceki ve sonraki on videoyu içeren medyanın karşılaştırmasını yapın, videoyu kendisi hariç tutun.
- İki video asla yeterli değildir. Tek video arasındaki küçük farklar, normal haftalık değişkenliklerden ayırt edilemez.
- Ne kadar farkın bir kazanç sayılacağını önce karar verin, aksi takdirde verilerde her seferinde bir kazanç bulursunuz.
- Negatif sonuç veremeyen bir test, test değildir. Fikrinizi terk etmenize neden olacak sonucu yazın.
Çoğu thumbnail test sonucunun gerçek olmamasının nedeni
Tipik bir içerik üreticisi testi, bir videoyu ondan öncekiyle karşılaştırır. Bu karşılaştırma, iki yükleme arasında değişen her şeyi içerir: konu, haftanın günü, süre, algoritmanın onu itip itmediği ve paketleme. Tüm farkı thumbnail’a atfetmek, diğer değişkenlerin sabit kaldığını varsayar — ki asla öyle olmazlar.
Sonuç olarak, neredeyse her değişiklik işe yaramış gibi görünür, çünkü izlenme sayıları kendi başlarına çok değişir. Sağlıklı bir kanalda ardışık yüklemeler arasındaki varyans, bir tasarım kararının etkisini düzenli olarak bastırır.
Bu, test etmeyi bırakma nedeni değildir. Gürültünün sinyal olarak yanlış yorumlanmasını önlemek için karşılaştırmayı gürültüyü hesaba katan şekilde kurma nedenidir.
Bir videoyu neyle karşılaştırmalısınız
Her videoyu kanal geçmişinizle değil, hemen komşularıyla karşılaştırın. Ondan önceki ve sonraki on yüklemeyi alın, bu yirmi videoyun medyan izlenme sayısını bulun ve videoyun kendi izlenmelerini bu medyanın katı olarak ifade edin. 1.0 olan bir video, komşularıyla tam olarak aynı performansı göstermiştir. 2.5 olanı, iki buçuk kat daha iyi performans göstermiştir.
İki detay önemlidir ve ikisi de kolayca yanlış anlaşılabilir. Ortalama yerine medyan kullanın, çünkü pencerede tek bir viral yükleme, yirmi komşunun temelini yeniden tanımlayacaktır. Ayrıca videoyu kendi temelinden hariç tutun, aksi takdirde her video 1.0’a çekilir ve ilginizi çeken uç değerler düzleşir.
| Karşılaştırma yöntemi | Ne için kontrol sağlar | Ne zaman başarısız olur |
|---|---|---|
| Önceki videoya karşı | Neredeyse hiçbir şey | Bir gürültülü veri noktası diğerine karşı |
| Kanalınızın tüm zamanların ortalamasına karşı | Zamanlama ile ilgili hiçbir şey | Büyüyen bir kanal, her son videoyu bir hit gibi gösterir |
| Son 30 güne karşı | Kanal boyutu, yaklaşık olarak | Mevsimsellik ve tek bir viral video ortalamanın sapmasına neden olur |
| Komşuların kayan medyanına karşı | Kanal boyutu, büyüme, dönem | Hala konuyu paketlemeden ayıramaz |
Neden komşuluk penceresi işe yarar
On sekiz ayda üç kat büyüyen bir kanal, her son yüklemeyi ömür boyu ortalamasını aşan ve her eski yüklemeyi geride bırakan bir şekilde gösterir. Bu şekilde sıralandığında, ulaştığınız paketleme sonucu aslında her videoyun yayınlandığı zaman hakkında bir ifadedir.
Kayan pencere bunu ortadan kaldırır, çünkü bir videoyun komşuları yaklaşık olarak aynı kanal, aynı izleyici büyüklüğü ve aynı algoritmik koşullar altında yayınlanmıştır. Geriye kalanlar, videoyu daha çok ilgilendiren şeylerdir.
Ne kadar fark gerçek bir fark olarak sayılır
Kullanışlı bir alt sınır, iki katlı bir faktördür. Kendi çalışmamız için çiftleri seçerken, daha iyi performans gösteren videoyun daha kötü olanın en az iki katı izlenme katına sahip olmasını şart koştuk. Daha dar bir fark, bir testin kanalın kendi gürültüsünün kolayca ayırt edebileceği iki videoyu ayırt etmesini ister.
Yaklaşık 1.3’in altındaki oranlar, hiç sonuç olarak kabul edilmelidir. Bu, kesin evrensel bir eşik değildir — kanalınızın ne kadar değişken olduğuna bağlıdır — ancak %10 farkı kanıt olarak görmeye kıyasla çok daha doğru bir yaklaşımdır.
Sorunun diğer yarısı, kaç karşılaştırmaya ihtiyacınız olduğudur. Tek bir çift size neredeyse hiçbir şey söylemez. Rahatsız edici matematik, küçük bir paketleme etkisini güvenilir şekilde tespit etmenin yüzlerce karşılaştırma gerektirmesidir; bu nedenle bireysel içerik üreticiler kendi kanalları hakkında hiçbir şeyi kanıtlamakta zorlanır ve dürüst yaklaşım, tek sonuçları kanıt değil, zayıf kanıt olarak görmektir.
Kendi kanalınızda paketleme testi için bir kontrol listesi
Bu beş adım, bir izlenimi ölçüme daha yakın bir şeye dönüştürür. Hiçbiri, bir elektronik tablo dışında herhangi bir araç gerektirmez.
- Başlamadan önce, hangi sonucun değişikliğin çalışmadığını kanıtlayacağını yazın. Hiçbir başarısız sonuç içermeyen bir test, test değildir.
- Her videoyun izlenme katını, ömür boyu rakamlar yerine komşu yüklemelerin medyanına göre hesaplayın.
- Her koşulda en az on video toplayın ve ara toplamlara bakmaktan kaçının.
- Shorts, canlı yayınlar, iş birlikleri ve altı haftadan daha yeni olan her şeyi hariç tutun, çünkü dördünün de paketlemeyle ilgili olmayan performans sürücüleri vardır.
- Daha basit bir açıklama olup olmadığını kontrol edin — daha önce hiç ele almadığınız bir konu, bir yerde paylaşılan bir yükleme, mevsimsel bir artış.
Üçüncü adım, insanların atladığı adımdır ve testi ilk olumlu görünüşte durdurmak, kendinize yanlış bir şey inandırmak için en etkili yoldur.
Bir video yayınlanmadan önce paketleme hakkında bir fikir edinmek istiyorsanız, thumbnail ve başlığı on iki paketleme faktörüne göre puanlayabilir ve iki seçeneği yan yana karşılaştırabilirsiniz — daha sonra video olgunlaştığında sonuca karşı bu tahmini kontrol edebilirsiniz.
Testi gerçek değilmiş gibi gösteren hatalar
Dört başarısızlık modu, çoğu yanlış sonucun nedenidir ve her birinin basit bir çözümü vardır.
Cevap iyi görünür göründüğünde durmak
Sonuçları birikirken kontrol etmek ve ilk olumlu anı yakalayarak durmak, yeterli sabırla sadece gürültüden pozitif bir sonuç üretir. Örnek boyutunu önceden sabitleyin ve tek seferde analiz edin. Kendi çalışmamızda, durma kararını tamamen kaldırdık: örnek, önceden belirlenmiş kuralların ürettiği her şeydi, hedef 400’e karşı 321 çift oldu.
Bu eksikliği, sonucu izlerken herkesin uygulayabileceği bir durma kuralı olduğu için, bir boş sonuçun nasıl bir bulguya dönüştüğünü gizlemek yerine, yetersiz güç olarak bildirdik.
Her şey işe yarayana kadar yeniden dilimlemek
Genel sonuç düzse, uzun format için, bir kategori için veya Salı günleri yayınlanan videolar için işe yarayıp yaramadığını kontrol etmek cazip gelir. Yeterince alt grup test ederseniz, şans eseri biri anlamlı görünecektir. Hangi karşılaştırmaların önemli olduğunu bakmadan önce karar verin ve rapor ederken diğer her şeyi keşif olarak etiketleyin.
Bu kuralları 321 video çiftine nasıl uyguladık
Kendi çalışmamız tam olarak bu yapıyı izledi. Altı kategoride altmış kanal, her biri en fazla 300 yükleme, hariç tutmalar sonrası 17.250 video. Videolar, komşularının kayan medyanına göre puanlandı ve çiftler yalnızca tek bir kanal içinde, medyan olarak altı gün arayla yayınlandı, daha iyi performans gösteren video, daha kötü olanı medyan olarak 4.7 kat geçti.
Her kural — hariç tutmalar, eşleştirme kısıtlamaları, ana test, dört kontrol ve sonuç boş çıkarsa yayınlanacak ifade — herhangi bir video puanlanmadan önce yazıldı ve zaman damgası konuldu. Puan, 50% temele karşı çiftlerin %59.5’inde daha iyi performans gösteren videoyu seçti.
Kopyalanması değerli olan kısım örnek boyutu değil, veriler geldiğinde analizde hiçbir karar kalmamasıdır.
Sıkça sorulan sorular
Bir thumbnail tarzını test etmek için kaç videoya ihtiyacım var?
Çoğu kanalın hızlıca üretmesi mümkün olanın daha fazlası. Küçük bir paketleme etkisini güvenilir şekilde tespit etmek yüzlerce karşılaştırma gerektirir, bu yüzden tek video sonuçları zayıf kanıttır. Her koşulda on video ile büyük bir etkiyi fark edebilirsiniz; ince bir etkiyi fark edemezsiniz ve bu örnek boyutunda küçük bir farkı kanıt olarak görmek en yaygın test hatasıdır.
Bir videoyun izlenmelerini neyle karşılaştırmalıyım?
Ondan önceki ve sonraki on yüklemenin medyan izlenme sayısını, videoyu kendisi hariç tutarak. Bu, kanalınızın boyutunu, büyümesini ve dönemini yaklaşık olarak sabit tutar, böylece geriye kalanlar videoyu daha çok ilgilendirir. Ömür boyu ortalamaya karşı karşılaştırma, kanalınızın ne kadar büyüdüğünü ölçer.
Ortalama yerine neden medyan kullanmalıyım?
Çünkü pencere içindeki tek bir olağanüstü başarılı yükleme, ortalama temeli yukarı çekerek yirmi komşusunu hepsini başarısız gibi gösterir. Medyan tek bir aykırı değere neredeyse etkilenmez, bu yüzden temel, o dönemden tipik bir videoyu değil, olağanüstü bir videoyu tanımlamaya devam eder.
Bir videoyun performansını değerlendirmeden önce ne kadar beklemeliyim?
En az altı hafta. İzlenmeler eşit dağılmaz ve bir videoyun komşularına göre sıralaması ilk ayda önemli ölçüde değişebilir. Çalışmamızda, tam olarak bu nedenle ölçüm tarihinden 45 gün içinde yayınlanan her şeyi ve iki yıldan daha eski her şeyi hariç tuttuk.
Sadece iki videoyu karşılaştıran bir thumbnail testine güvenebilir miyim?
Bunu bir ipucu olarak değerlendirin, sonuç olarak değil. İki video, konu, zamanlama, süre ve onlarca başka yönden farklıdır, bu yüzden tüm farkı paketleme atfetmek, diğer her şeyin sabit kaldığını varsayar. Fark edilmesi ve tekrar edilmesi değerlidir, ancak kanal genelinde bir yaklaşımı değiştirmenin temeli değildir.
İzlenme katı nedir ve nasıl hesaplanır?
Bir videoyun izlenme sayısını, kendisi hariç komşu yüklemelerin medyan izlenmesine bölün. 1.0 sonucu, komşularıyla aynı performansı gösterdiği anlamına gelir, 2.0 iki kat daha iyi, 0.5 yarısı demektir. Bu, bir videoyun yayınlandığı zamana bağlı olan ham izlenme sayılarını, kanalınızın geçmişine göre karşılaştırılabilir bir rakama dönüştürür.