Constat mesuré
Les vidéos comparables observent une activité de visionnage plus forte autour d’un passage précis.
Rapports YouTube assistés par IA
Passez des métriques à une décision éditoriale testable
Zelnyo rassemble les périodes comparables, les signaux d’audience et les performances de contenu de chaque chaîne. Le rapport distingue ce qui est mesuré, ce qui reste une hypothèse et l’expérience proposée pour apprendre.
Atelier Créatif · période de 28 jours
Hypothèse
Une démonstration plus tôt dans la vidéo pourrait mieux relier la promesse au contenu.
Test proposé
Sur au moins trois prochaines vidéos comparables, modifier uniquement le moment de la première démonstration et observer le pourcentage regardé.
Les données restent attachées à leur contexte
Périodes comparables
Le rapport utilise des jours Analytics complets et compare la période actuelle aux périodes disponibles.
Chaînes séparées
Une sélection peut couvrir plusieurs chaînes, mais leurs audiences et leurs constats ne sont pas fusionnés.
Signaux qualifiés
Vues, temps regardé, pourcentage regardé, abonnés nets, trafic, rétention et CTR sont utilisés seulement lorsqu’ils sont disponibles et interprétables.
Un rapport conçu pour être vérifié
- 01
Observer
Le constat cite les données utilisées et indique son niveau de confiance.
- 02
Formuler
L’interprétation est présentée comme une hypothèse, sans prétendre prouver une cause.
- 03
Tester
L’action proposée précise une variable, une métrique, une fenêtre d’observation et une règle de décision.
Ce que Zelnyo ne déduit pas à votre place
Un titre ou une description ne suffit pas à décrire une miniature, une ouverture ou la réaction des spectateurs. Le rapport conserve ces limites au lieu de combler les données manquantes.
Trois vidéos exploitables au minimum sont nécessaires pour créer un rapport IA. Les signaux tels que le CTR gardent leurs propres seuils de qualification.
Historique des rapports
Retrouvez les analyses précédentes et leur contexte.
Export PDF
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Examinez le format complet dans la démo
La démo utilise le même modèle de lecture avec des données entièrement fictives.