嶺大研究 | AI分析超1.6萬條視頻:揭示提高觀看量的技巧
指南者留學 2024-10-21 15:11:20 閱讀量:1026
<p>在這個社交媒體盛行、內(nèi)容競爭白熱化的時代,如何在眾多視頻中脫穎而出,成為每個內(nèi)容創(chuàng)作者和網(wǎng)絡營銷者關注的焦點。嶺南大學市場及國際企業(yè)學系的一項最新研究《點擊賺錢:透過分析影片標題及縮圖預測點閱率》,為我們揭示了提升社交媒體影片點擊率的秘訣。</p> <p><br />研究團隊利用先進的人工智能技術,深入分析了全球超過16,000條YouTube影音短片,這些影片涵蓋了音樂、電影、體育、教育、政治和科技六大熱門領域。</p> <p><br />研究團隊利用人工智能從影片中提取縮圖的內(nèi)容,包括影像中的特定對象(例如人類臉部表情、車輛、動物、食品)等資料,并分析影片的標題和文字說明(即嵌入縮圖中的文字),研究這些功能對于短片觀看量的變化,以及如何影響網(wǎng)民決定是否觀看該影片。</p> <p><br />研究發(fā)現(xiàn),影片標題和縮圖,竟然藏著提升觀看量的大學問!在影片縮圖中表達強烈情緒能吸引更多觀看次數(shù),但在標題中表達強烈情緒則會產(chǎn)生反效果。</p> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><strong>縮圖中的情緒密碼</strong></p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p>研究團隊分析在2023年2月16日至28日期間,Youtube發(fā)布一星期以上,共計16,215條影片。影片平均時長為177秒,觀看次數(shù)平均為36,600人次,其中三成八影片(6,168條影片)包含文字說明,五成一影片(8,220條影片)使用含有人像的縮圖。結果發(fā)現(xiàn),其中一成八影片(18.3%)在縮圖中無論表達正面或負面的強烈情緒,都有較高的觀看量。影片含有簡而精的標題(17.5%)、標題帶有正能量(36.4%)、標題使用標點符號(83.6%)和圖釋(11.1%),以及在縮圖中加入文字說明(38%),這些影片都有更高的點擊量。</p> <p>&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><strong>標題中的文字要訣</strong></p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p>以問題形式作為影片標題(5%),甚至在標題中「放負」(15.9%),影片的觀看次數(shù)都較少。影片中使用冗長的文字說明(8%),表達強烈的正面或負面情緒(13.1%),也對影片的觀看次數(shù)產(chǎn)生負面影響,點擊次數(shù)相應減少。此外,研究團隊發(fā)現(xiàn),影片的時長愈短、縮圖的像素愈大、使用包含人像或較鮮艷的縮圖,都能吸引更多觀眾觀看。</p> <p style="text-align: center;"><br /><strong>研究團隊說</strong></p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p>嶺大市場及國際企業(yè)學系系主任彭玲教授表示,本次進行的創(chuàng)新研究應用了人工智能作有系統(tǒng)的分析,深入了解影片標題和縮圖中表達的情緒對觀眾參與度的重要影響。彭教授表示:&ldquo;影片縮圖、標題及文字說明作為影片內(nèi)容的快照,可以顯著增強影片的視覺吸引力,從而提高觀看量。內(nèi)容創(chuàng)作者在競爭激烈的市場中為了獲得廣告收益和贊助,可能會采用嘩眾取寵的標題和圖像吸引點擊和觀看,不過,研究結果表明,若策略不當,反而會損失瀏覽量。&rdquo;</p> <p><br />彭教授補充,有關研究結果對短影片營銷提供重要的參考指標。&ldquo;本次研究有系統(tǒng)地分析高瀏覽量短影片的特性。值得留意的是,內(nèi)容創(chuàng)作者要避免在標題和文字說明中出現(xiàn)夸張的情感語言,這可能會被視為標題誘餌,減低網(wǎng)民觀賞影片的興趣。相反,在影片標題中適當加入標點符號和圖釋等情緒標記,有助激發(fā)網(wǎng)民的好奇心,提高觀賞的興趣。營銷人員可以此作為制作影片縮圖的原則,驅使網(wǎng)民點擊觀賞,一探究竟。&rdquo;</p> <p><br />嶺大的研究團隊還包括嶺大市場及國際企業(yè)學系教授崔耕教授,以及助理教授鐘宇豪教授。有關研究近日在國際知名期刊《商業(yè)研究期刊》(Journal of Business Research)發(fā)表。請閱讀全文:《點擊賺錢:透過分析影片標題及縮圖預測點閱率》Clicks for money: Predicting video views through a sentiment analysis of titles and thumbnails - ScienceDirect</p>
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