收益：
- 能够在人工智能支持下生成标题、描述、标签和章节草稿，并根据平台 SEO 进行编辑
- 能够利用人工智能准备缩略图概念和 A/B 测试想法并避免点击诱饵
- 了解人工智能推荐是否符合品牌声音、准确性和平台规则取决于人类的认可。
无论多好的视频，如果不被观看，其影响力为零。大多数观看决定是在观看者打开视频之前做出的：他们查看标题和缩略图，并在几秒钟内询问“我应该点击吗？”说。然后找到视频取决于它的描述、标签和章节标记。这一层——标题、缩略图、元数据和分发——是大多数制作人忽视的部分，但却是最决定收视率的部分。人工智能在这里是一个强大的助手：它可以在几分钟内生成数十个标题替代方案、缩略图概念、描述和标签草稿。但有两个陷阱：标题诱饵和与品牌声音的脱节。在本单元中，我们将学习建立平衡。
条款。标题是视频的名称；它会影响观看者和搜索算法。缩略图是视频的封面图像。元数据是描述视频的信息：描述、标签、类别。章节标记是将长视频划分为时间编码部分的标记。 SEO（搜索引擎优化）是增加内容的搜索和推荐性的做法。引子是吸引注意力的开场白。 A/B 测试是比较两种选择（例如两种游戏）并衡量哪一种效果更好。点击诱饵是一种夸张的标题/图片，内容中没有对应内容。
标题：诚实与好奇心的平衡
一个好的标题可以同时起到两件事：激发好奇心并诚实地表达内容。人工智能可以从一个主题生成数十种标题变体——问题型的、基于数字的、带来好处的、有趣的。这克服了“标题盲目性”（与自己的视频太接近而无法找到好的标题）。但人工智能经常会陷入夸张和点击诱饵以最大化观看次数：“你不会相信”、“每个人都做错了”，这些承诺不在视频中。这些标题会在短期内产生点击量，但当观看者发现内容与承诺不符时，就会失去信任，观看时间会减少，算法也会对视频进行惩罚。规则：标题应遵守内容的承诺。
你的角色：视频标题编辑器。视频主题：【一句话总结】。观众：[谁]。平台：YouTube。任务：1) 生成 10 个备选标题：3 个带有问题格式，3 个带有好处强调，2 个带有数字，2 个带有好奇心。 2) 每个标题最多60个字符。 3) 请勿在内容中使用任何非必需的声明；禁止点击诱饵。 4）每个标题旁边都有一个问题“它是否承诺，内容是否满足它？”添加注释。
缩略图：视觉一目了然
缩略图甚至在标题之前就引人注目。好的缩略图应该简单、从远处就能看出来、传达一个清晰的想法，并且与视频保持一致。人工智能可以生成缩略图概念（构图、颜色、面部表情、文本创意）并提出变体建议。同样，同样的限制也适用：缩略图也不得具有误导性。遮盖视频中没有的场景、夸张的震惊表情或者不相关的图像都是标题党的视觉形式。此外，还应该在为缩略图生成的图像中检查版权和真实性问题（将不存在的事件显示为真实的）。
下表比较了诚实优化和点击诱饵：
项目
诚实的优化
点击诱饵
标题
好奇心与内容的结合
夸张、无回报的承诺
剪贴画
与视频一致，清晰
不存在的场景，虚假的震撼
监测结果
长期跟踪，信赖
提前退出，失去信心
算法效果
奖励（建议增加）
处罚（放弃建议）
长期
忠实观众
名誉受损
描述、标签和部分
元数据决定视频的可发现性。人工智能;可以根据视频的文字记录生成描述大纲（摘要、重要链接、时间戳）、标签和章节标记。这有助于搜索引擎优化和观看者体验（观看者跳转到长视频的所需部分）。然而，描述中的每项信息——尤其是链接、声明和数字——都必须经过验证；人工智能可能会在解释中加入错误的统计数据或不存在的来源。在标签中放置不相关但流行的标签（“标签垃圾”）也违反了平台规则并造成伤害。
根据以下文字记录生成 YouTube 元数据：1) 诚实的 3 句视频描述。 2）时间编码的章节列表；保持标题简短且具有描述性。3) 与 10 个主题相关的标签；不要出于不相关/流行的目的添加标签。4) 在声明中的每个数字声明上标记[VERIFY]。
三个迷你箱子
案例 1——克服标题盲目性。一位制作人尽管制作了高质量的视频，但点击率却很低；他们的标题简单明了且具有描述性。他用 AI 制作了 10 个替代方案，选择了最诚实但又好奇的一个，并将其进行 A/B 测试。点击率显着增加，观看时间并没有减少，因为标题兑现了承诺。 AI给出了选择，制造商选择了诚实的。
案例 2——点击诱饵适得其反。一个频道缩略图了YZ建议的标题“你的生活将在这个视频后改变”以及视频中没有的场景。开播一小时就大受欢迎，但观众见承诺落空，提前离场。观看时间崩溃，算法撤回视频，并且对后续视频的信任度降低。教训：点击诱饵是短期收益，长期损失。
案例 3——解释不正确。一位编辑未经检查就发布了人工智能生成的描述。该声明包括视频中从未提及的统计数据和不存在的来源。当观众询问消息来源时，错误被揭露，需要更正。教训：元数据应该像内容一样被验证。
弱提示/强提示
弱提示：
找到该视频点击次数最多的标题和缩略图。
仅“点击次数最多”的目标就会引发点击诱饵；缺乏诚信和品牌声音。
强力提示：
您的角色：频道编辑。视频：[摘要]。品牌声音：信息丰富、值得信赖、低调。任务：1）8个头条新闻；他们都应该信守内容的承诺，而不是成为点击诱饵。2) 3 个缩略图概念；每一条都与视频一致，并且有一个清晰的想法。3) 对于每一条建议，“这符合您的品牌声音吗？”注4) 消除每一个潜在的误导性建议并写下原因。
常见错误
- 滑入点击诱饵。没有回报的承诺是短期的点击，长期的信任丧失。
- 不控制品牌声音。人工智能生成通用/双曲线标题；品牌语言必须重新设计。
- 不验证元数据。声明中捏造的统计数据/来源损害了声誉。
- 标记垃圾邮件。不相关的流行标签违反规则并造成伤害。
- 使缩略图与视频不一致。视觉欺骗也是点击诱饵。
提示：针对每个标题和缩略图问一个问题：“观看视频的人会认为标题/图片符合其承诺吗？”如果答案是否定的，即使该建议在短期内产生点击量，但从长远来看，它也会耗尽该渠道。
总之
标题、缩略图和元数据是决定观看次数的不可见层；大多数制造商都忽视了这一点。人工智能在这里是一个强大的助手：它可以快速生成数十个标题、缩略图概念、描述和标签草稿，并克服“标题盲目性”。但有两个界限至关重要。首先，诚实：人工智能滑入点击诱饵以最大化观看次数；标题和图像必须传达内容，否则算法和受众将惩罚信任。其次，品牌声音和准确性：每个推荐都必须符合品牌语言，每个数字和来源都必须经过验证。人工智能生成选项；您选择的是诚实且符合品牌的产品。
应用任务
通过 AI 为您的一个视频（或假设主题）生成 10 个标题和 3 个缩略图概念。询问每个标题“内容是否符合其承诺？”以及“它符合品牌声音吗？”按标准评分；消除点击诱饵，选择两个最诚实好奇的进行 A/B 测试。然后从记录中生成元数据（描述、部分、标签）并验证描述中的每个声明。写下你的选择的理由。
清单
- [ ] 标题和缩略图是否兑现了内容的承诺（不是标题诱饵）？
- [ ] 我是否筛选了与品牌声音保持一致的建议？
- [ ] 我是否验证了声明中的数字、声明和链接？
- [ ] 我是否保持标签紧扣主题，避免垃圾邮件？
- [ ] 我是否安排了章节标记以方便观看者体验？