Khả năng đọc được thumbnail là tiêu chuẩn tối thiểu, không phải yếu tố phân biệt

Hầu hết lời khuyên về thumbnail đều bắt đầu bằng khả năng đọc: chữ to, độ tương phản cao, một điểm nhấn duy nhất. Lời khuyên đó đúng, và cũng là nơi các kênh đã thiết lập sẵn đang đứng. Trong 642 thumbnail thực tế, điểm số khả năng đọc của chúng tôi gần như không thay đổi, và việc xóa nó khỏi tổng điểm không làm thay đổi chút nào khả năng xếp hạng video thực tế.

Điểm chính

• Trong 642 thumbnail từ các kênh đã thiết lập, điểm phụ về khả năng đọc của chúng tôi chỉ dao động từ 85 đến 95. Mọi yếu tố khác chúng tôi đo lường đều biến thiên nhiều hơn.
• Loại bỏ hoàn toàn khả năng đọc khỏi điểm số vẫn giữ nguyên độ chính xác xếp hạng: 62,0% trong 321 cặp video cùng kênh.
• Khả năng đọc vẫn quan trọng như một tiêu chuẩn tối thiểu. Một thumbnail không ai đọc được ở kích thước điện thoại sẽ thất bại trước khi bất cứ yếu tố nào khác được đánh giá — nó chỉ không còn phân biệt được video tốt với video xuất sắc nữa.
• Chúng tôi đã giảm trọng số của nó trong điểm số đáng kể, nhưng không về zero, vì mẫu không chứa người mới bắt đầu.
• Khi chữ đã dễ đọc, tiêu đề và sự rõ ràng của lời hứa là nơi các khác biệt còn lại nằm.

Khả năng đọc thumbnail có ảnh hưởng đến việc video nào hoạt động tốt hơn không?

Khả năng đọc quyết định liệu một thumbnail có đủ điều kiện tham gia cuộc chơi hay không, chứ không phải liệu nó có thắng hay không. Trong các kênh đã thiết lập, mô hình của chúng tôi đánh giá gần như mọi thumbnail đều dễ đọc, nên khả năng đọc không thể phân biệt được video hit với video không hit của một kênh. Khi chúng tôi xóa nó khỏi điểm số, điểm số vẫn xếp hạng video thực tế chính xác như trước: 62,0% trong 321 cặp.

Đây là một tuyên bố hẹp hơn vẻ ngoài của nó, và sự hẹp đó quan trọng. Nó không nói rằng khả năng đọc không quan trọng. Nó nói rằng trong các kênh đã đăng tải đủ lâu để có một nền tảng, vấn đề khả năng đọc đã được giải quyết, và một yếu tố mà mọi người đều vượt qua thì không thể xếp hạng ai cả.

Khả năng đọc thực tế thay đổi bao nhiêu giữa các thumbnail thực tế

Mỗi thumbnail trong nghiên cứu đều được chấm điểm trên mười hai yếu tố. Đây là mức độ biến thiên của sáu yếu tố trong số đó trên toàn bộ 642 thumbnail — cùng 321 cặp được dùng trong bài kiểm tra điểm số đã công bố của chúng tôi. Cột “phạm vi” là độ lệch chuẩn: nói cách khác, khoảng cách trung bình của một thumbnail điển hình so với giá trị trung bình.

Khả năng đọc không chỉ là cột hẹp nhất. Toàn bộ phạm vi của nó, từ thấp nhất đến cao nhất, còn nhỏ hơn khoảng cách trung bình từ giá trị trung bình của các yếu tố ở cuối bảng. Thumbnail yếu nhất trong toàn bộ mẫu vẫn đạt 85 điểm.

Đây là đánh giá của mô hình chúng tôi, không phải đo lường bằng thước. Nhưng mô hình không hề dễ dãi nói chung: nó phân bố sự rõ ràng của lời hứa gần như toàn bộ thang điểm, từ 8 đến 95. Nó có phạm vi sẵn có nhưng không dùng cho khả năng đọc, vì các thumbnail trước mặt nó không khác biệt nhiều ở yếu tố đó.

Hiệu ứng của một phạm vi hẹp lên điểm số

Một trọng số trong điểm số không đo mức độ quan trọng của một yếu tố. Nó quyết định mức độ thay đổi của số cuối cùng khi yếu tố đó thay đổi. Nếu một yếu tố hầu như không thay đổi, một trọng số lớn đặt lên nó chủ yếu thêm cùng một lượng vào mọi thumbnail. Nó nâng điểm của mọi người mà không phân biệt ai cả.

Khả năng đọc có một trong những trọng số lớn nhất ở phía “click” của điểm số chúng tôi trong khi lại biến thiên ít hơn bất kỳ yếu tố nào khác chúng tôi đo lường. Trong thực tế, nó hoạt động như một phần thưởng gần như không đổi, và một phần thưởng không đổi sẽ nén chính xác những khác biệt giữa các thumbnail mà phần còn lại của điểm số tồn tại để thể hiện.

Điều gì xảy ra khi chúng tôi loại bỏ khả năng đọc khỏi điểm số

Chúng tôi không cần phải đoán. Nghiên cứu đã lưu trữ mọi điểm phụ cho từng thumbnail, nên điểm tổng thể có thể được tính lại dưới bất kỳ bộ trọng số nào mà không cần hỏi thêm mô hình. Chúng tôi xếp hạng lại tất cả 321 cặp với khả năng đọc ở trọng số ban đầu, ở nhiều trọng số giảm, và ở zero, so sánh điểm số ở độ chính xác đầy đủ thay vì làm tròn thành số nguyên — đó là lý do các con số này hơi cao hơn 59,5% mà chúng tôi công bố ban đầu.

Ở trọng số ban đầu, điểm số chọn video hoạt động tốt hơn trong 62,0% các cặp. Ở zero, khi khả năng đọc bị xóa hoàn toàn, nó chọn video tốt hơn trong 62,0% các cặp. Mọi giá trị ở giữa đều nằm trong phạm vi 0,6 điểm so với con số đó. Trên nửa số kênh mà không có thí nghiệm prompt nào của chúng tôi chạm vào, kết quả vẫn giữ nguyên: 59,4% ở trọng số ban đầu, và 59,4% ở zero.

Lý do chúng tôi giảm trọng số thay vì loại bỏ hoàn toàn

Dữ liệu cho phép xóa hoàn toàn khả năng đọc. Chúng tôi không làm vậy, vì đối tượng trong mẫu. Mọi kênh trong nghiên cứu đều đã thiết lập: lịch sử đăng tải dài, khán giả ổn định, thumbnail được tạo bởi những người đã lâu rồi học cách làm chữ dễ đọc. Chính vì thế mà khả năng đọc trông như không có tác dụng.

Nó không phải là đối tượng sử dụng công cụ kiểm tra thumbnail. Một người sáng tạo đăng video thứ mười của họ với dòng chữ nhỏ trên nền phức tạp mới là người mà khả năng đọc tồn tại để bắt kịp, và với họ, yếu tố này biến thiên rất nhiều. Việc loại bỏ nó dựa trên một mẫu không chứa thumbnail như vậy sẽ là trả lời một câu hỏi mà dữ liệu chưa bao giờ đặt ra. Vì vậy, trọng số của nó được cắt giảm đáng kể, và sự khác biệt được chia đều cho các yếu tố click khác theo tỷ lệ trọng số hiện có, giữ nguyên thứ tự của chúng.

Đối với một thumbnail điển hình, điểm tổng thể giảm khoảng một điểm. Chúng tôi cũng đã thử nghiệm lại toàn bộ việc phân bổ trọng số thống kê cho cả mười hai yếu tố; nó tăng thêm 1,9 điểm, nằm trong phạm vi nhiễu cho một mẫu có kích thước này, nên các trọng số còn lại được giữ nguyên.

Ngưỡng khả năng đọc mà mọi thumbnail phải vượt qua

Không điều gì trong này có nghĩa là khả năng đọc có thể bỏ qua. Nó có nghĩa là đây là một bài kiểm tra “đạt hoặc không đạt” để nhanh chóng vượt qua, rồi ngừng mài giũa. Một phiên bản khả thi của bài kiểm tra đó:

1. Thu nhỏ thumbnail về kích thước gần đúng khi nó xuất hiện trong danh sách video đề xuất và nhìn nó trong một giây. Nếu bạn không đọc được mọi từ, thì có quá nhiều từ hoặc chúng quá nhỏ.
2. Đếm số từ trên hình ảnh. Ba hoặc bốn từ đã là quá nhiều ở kích thước đó, và một cụm từ ngắn thường dễ đọc hơn một câu.
3. Kiểm tra độ tương phản ở chế độ xám. Chữ chỉ nổi bật nhờ màu sắc sẽ biến mất với một số người xem và trên một số màn hình.
4. Tìm điểm duy nhất mà mắt bạn chạm vào đầu tiên. Nếu có hai điểm nhấn cạnh tranh, thumbnail đang yêu cầu người xem chọn trước khi họ quyết định nhấp.
5. Nhìn nó bên cạnh các thumbnail mà nó sẽ thực sự xuất hiện cạnh đó. Dễ đọc trên nền trắng không giống với dễ đọc trong một luồng nội dung đông đúc.

Nếu một thumbnail vượt qua cả năm tiêu chí, việc đầu tư thêm vào khả năng đọc khó có thể là yếu tố phân biệt nó với video bên cạnh.

Nên đầu tư công sức vào đâu sau khi chữ đã dễ đọc

Trong bài kiểm tra ban đầu của chúng tôi, yếu tố rõ ràng nhất phân biệt video vượt trội với video dưới mức trung bình của một kênh là sự rõ ràng của lời hứa: cách mà bao bì nói rõ ràng video là gì. Tín hiệu sợ bỏ lỡ và sự cấp bách đứng sau đó. Cả ba yếu tố này chủ yếu nằm trong tiêu đề, và trong cách tiêu đề và hình ảnh phối hợp với nhau, chứ không nằm trong độ dễ đọc của chữ viết.

Điều này phù hợp với thí nghiệm duy nhất trong nghiên cứu thay đổi tiêu đề trong khi giữ nguyên hình ảnh. Khi mọi thumbnail được chấm điểm lại với tiêu đề của video khác, điểm số của nó thay đổi trung bình hơn mười một điểm — khoảng ba lần toàn bộ phạm vi của khả năng đọc. Theo quan điểm của mô hình chúng tôi, từ ngữ mang nhiều sự khác biệt hơn chữ viết. Nếu bạn muốn xem bao bì của mình đang ở đâu, bạn có thể chấm điểm một thumbnail và tiêu đề theo cùng mười hai yếu tố và xem yếu tố nào đang kìm hãm nó.

Giới hạn của phát hiện này

Tất cả những điều này mô tả các kênh đã thiết lập, bằng tiếng Anh, được chấm điểm bởi một mô hình. Khả năng đọc trông như không có tác dụng vì các kênh đó đã giải quyết xong nó, và phát hiện này không nên được áp dụng cho kênh mới mà không kèm theo lưu ý đó.

Các con số về khả năng đọc là đánh giá của mô hình chứ không phải phép đo độc lập, nên một mô hình đánh giá quá cao khả năng đọc một cách hệ thống sẽ tạo ra cùng phạm vi hẹp. Chúng tôi cho rằng điều đó khó xảy ra, vì cùng mô hình đó đã sử dụng gần như toàn bộ thang điểm cho các yếu tố khác, nhưng dữ liệu này riêng lẻ không thể loại trừ điều đó. Và như trong nghiên cứu ban đầu, tất cả điều này chỉ là sự liên kết: không có thumbnail nào được thay đổi và đăng lại để xem điều gì xảy ra tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

Kích thước chữ trên thumbnail có quan trọng trên YouTube không?

Có, như một tiêu chuẩn tối thiểu. Chữ không thể đọc được ở kích thước thumbnail xuất hiện trong luồng sẽ lãng phí không gian nó chiếm. Dữ liệu của chúng tôi cho thấy các kênh đã thiết lập gần như đều đã vượt qua tiêu chuẩn đó, nên khi chữ đã dễ đọc, việc làm nó to hơn hoặc đậm hơn khó có thể là yếu tố phân biệt một video với video khác.

Tại sao khả năng đọc ngừng quan trọng trong điểm số của bạn?

Nó không ngừng quan trọng; nó ngừng phân biệt. Trong 642 thumbnail từ các kênh đã thiết lập, nó chỉ dao động từ 85 đến 95, nên nó thêm gần như cùng một lượng vào mọi điểm số. Việc loại bỏ nó không làm thay đổi khả năng xếp hạng video thực tế của điểm số, đó là lý do trọng số của nó được giảm.

Tôi có nên ngừng đầu tư vào khả năng đọc thumbnail không?

Chỉ khi nó vượt qua một bài kiểm tra nhanh ở kích thước luồng: mọi từ đều đọc được trong khoảng một giây, một điểm nhấn rõ ràng, và đủ độ tương phản để tồn tại ở chế độ xám. Sau điểm đó, thời gian đầu tư vào tiêu đề và cách bao bì nêu rõ lời hứa rõ ràng hơn sẽ có nhiều khả năng thay đổi cách video so sánh với các video xung quanh.

Điều này có thay đổi điểm số thumbnail hiện tại của tôi không?

Hơi chút. Với trọng số khả năng đọc được giảm và các yếu tố click khác được tăng để bù đắp, điểm tổng thể điển hình giảm khoảng một điểm. Trong các thumbnail tham chiếu mà chúng tôi kiểm tra mọi thay đổi, không có xếp hạng nào thay đổi và mức di chuyển lớn nhất là một điểm.

Điều này có áp dụng cho kênh nhỏ hoặc mới không?

Không tự động. Mọi kênh trong mẫu đều đã thiết lập, chính vì thế khả năng đọc mới cho thấy sự biến thiên rất ít. Một kênh mới nhiều khả năng hơn sẽ có các thumbnail thực sự khó đọc, và với những kênh đó, khả năng đọc có thể là điều quan trọng nhất cần sửa trước tiên.