영상 조회수 예측 변수 Top 3

31,748개의 YouTube 동영상 분석을 분석하여 조회수를 가장 잘 예측하는 요소를 찾아냈다.

이 차트에 따르면 발견한 가장 중요한 5가지 시사점은 다음과 같음.

우선, 가장 중요한 3가지 예측 변수는 :

1. AVD*CTR = AVD(평균 시청 시간)에 CTR(노출 클릭률)을 곱한 값. 샤플리 값이 1에 가깝다. 예측타당도 깡패.
2. age_in_days = 동영상이 게시된 후 경과한 일수입니다. "신선도"라고도 함. 샤플리 값이 0.6 정도.
3. CTR. 이거 하나인데 샤플리 값이 0.6정도다. 

 

1. 동영상이 게시된 지 한참이 지난 후에도 AVD에 CTR을 곱한 값이 조회수를 가장 잘 예측하는 지표다.
AVD*CTR이 높을수록 조회수와 밀접한 상관관계가 있다.

빨갈수록 퍼포먼스가 좋다는 의미.

 

한 가지 덧붙이고 싶은 게 AVD*CTR이 조회수를 가장 잘 예측하는 지표이기는 하지만, 이는 전체 조회수 방정식의 일부에 불과.
따라서 조회 수가 늘어날수록 감소하는 경향이 있는 AVD 및 CTR 수치에 집착하지는 말 것.

 

대신 사람들이 동영상을 더 많이 클릭하도록 유도하는 방법과 

시청자가 동영상을 더 오래 시청하도록 유도하는 방법에 대해 보다 총체적으로 생각할 것.

 

즉, 제목이나 미리보기 이미지를 변경하여 시간당 조회수(VPH)를 높일 수 있다면 더 많이 변경할 것.

 

 

2. 동영상의 신선도(age_in_days)는 조회수와 강한 음의 상관 관계가 있다.

오래된 동영상은 조회 수가 적은 경향이 있으므로 이는 예상할 수 있는 결과.

또한 오래된 동영상은 크리에이터의 실력이 레벨업됨에 따라 조회수가 떨어지는 경향이 있다.

 

3. 높은 CTR은 그 자체만으로도 높은 조회수와 밀접한 상관관계가 있다.

이는 AVD*CTR 중 CTR 부분이 더 중요하다는 의미로 해석할 수 있다.
이는 유튜버가 최적화할 때 AVD보다 CTR이 더 중요한 지표라는 것을 시사하는데, 하지만 내 데이터의 Bias일 수도 있다.

 

4. AVP(평균 조회 수 비율)는 조회수를 예측하는 매우 강력한 지표다.
시청자가 동영상을 시청하는 비율이 높을수록 더 많이 추천된다. 
하지만 AVP는 CTR의 절반에도 미치지 못한다.

AVD = 시청 시간 / 조회수
AVP = AVD / 길이 = 시청 시간 / ( 조회수 * 영상 길이)

 

5. 제목이 짧을수록 조회수가 증가하는 경향이 있다.
미리보기 이미지의 텍스트가 적을수록 조회수가 증가하는 경향이 있다.
동영상이 길수록 조회수가 줄어드는 경향이 있다. / 동영상 길이가 짧을수록 조회수가 늘어나는 경향이 있다.

 

재미로 제목에 "Minecraft" 또는 "Clip"이라는 단어를 포함하면 조회 수가 증가하는 경향이 있었다.
반면, 제목에 "레전드"라는 단어를 포함하면 조회수가 줄어드는데. 이를 "레이드 섀도우 레전드" 페널티라고 부를 수 있을 듯.

이런 특정 Buzz를 달고 있는 키워드를 넣는 것도 view에 도움.

 

 

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방법론에 대해: 지난 28일 동안의 동영상 조회수를 예측하기 위해 XGBoost를 사용한 다음, SHAP을 사용하여 입력과 출력의 상관관계를 분석. 이를 동영상의 총 조회수를 예측하는 것과 혼동해서는 안 됨.

 

단, 조회수 예측 정확도를 측정하려면 최소 한 달 분량의 조회수 데이터를 수집해야 한다는 단점이 있다.
따라서 고객이 뷰 예측 인공지능이 학습할 수 있도록 구독을 충분히 오래 유지하는 것이 중요.

 

 

몇 가지 Hack

1. 적합한 썸네일 폼을 찾았을 때

 

 

2. 성우

미스터비스트는 일본어 더빙에 나루토의 목소리와 같은 고가의 성우를 사용합니다.
하지만 요즘에는 AI를 사용하여 훨씬 저렴한 비용으로 80%의 솔루션을 얻을 수 있습니다!
크리에이터의 목소리로 더빙을 제작하는 새로운 YC 회사(http://ezdubs.ai) 가 있습니다.
계속 눈여겨보고 있습니다.

 

3. GPT? 썸네일? 제목?

인공지능이 인간보다 더 나은 썸네일을 기획할 수 있을까요?
알고 싶어서 Chat GPT에 바이럴 썸네일을 기획해달라고 요청했고, 제가 직접 만들었습니다.https://twitter.com/Ed_FilmBooth

 

4. 미스터 비스트의 조언

 

 

OpenAI와 StableDiffusion 덕분에 이제 무한한 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능이 생겼습니다.
이제 우리에게 필요한 것은 생성된 콘텐츠를 무한히 비평할 수 있는 인공지능입니다.
그래야 바쁜 인간은 최상의 결과물만 볼 수 있습니다.

 

5. 모든 크리에이터가 꼭 사용해봐야 할 AI 기반 도구:
스크립트/타이틀 → CopyAI (한국에서는 뤼튼이나 다다음, GPT)

Figure 7. Top: Samples from our LDM for layout-to-image synthesis on COCO [4]. Quantitative evaluation in the supplement. Bottom: Samples from our text-to-image LDM for user-defined text prompts. Our model is pretrained on the LAION [73] database and finetuned on the Conceptual Captions [74] dataset.

동영상 편집 → Runway

https://research.runwayml.com/gen2

Gen-2 by Runway

사진 편집 → Luminar AI
이미지 생성 → 크레이용
음성 생성기 → Resemble AI
썸네일 분석 → 크리에이터ML
AI는 계속 발전하고 있습니다. 이를 활용하세요.