YouTube lancera une nouvelle fonctionnalité « Thumbnail Test & Compare » pour toutes les chaînes au cours des prochaines semaines.
- YouTube déploie les tests A/B des vignettes sur toutes les chaînes
- Fonctionnement du test des vignettes et résultats possibles
- Meilleures pratiques pour concevoir et tester des miniatures
- Déploiement progressif de la fonctionnalité sur toutes les chaînes éligibles et optimisation de la durée de visionnage
Cet outil vous permet de télécharger et de tester jusqu'à trois vignettes différentes pour chaque vidéo afin de voir laquelle fonctionne le mieux.
Comment fonctionne le test des vignettes
La fonctionnalité « Test et comparaison des vignettes » vous permet de télécharger plusieurs options de vignettes lors de la publication d'une nouvelle vidéo YouTube.
Pendant la période de test, YouTube affichera de manière aléatoire les différentes miniatures à certains spectateurs de la vidéo.
Après avoir collecté suffisamment de données, ce qui prend environ deux semaines, YouTube analyse quelle vignette a généré le « partage de temps de visionnage » le plus élevé auprès des téléspectateurs.
Il désignera alors l’un des trois résultats potentiels :
- Gagnant: Un gagnant clair, surpassant les autres options en fonction de la durée de visionnage. La vignette gagnante est automatiquement appliquée
- Préféré: Une miniature a probablement été plus performante que d'autres, mais les résultats sont statistiquement moins certains
- Aucun: Aucune vignette n'est ressortie clairement gagnante. La vignette originale téléchargée est conservée
Vous pouvez sélectionner manuellement la vignette de votre vidéo préférée même si ce n'est pas l'option gagnante.
Pour une démonstration complète, voir la vidéo ci-dessous :
Meilleures pratiques en matière de miniatures YouTube
Dans le cadre de la démonstration, YouTube a présenté les meilleures pratiques pour concevoir et tester des miniatures.
YouTube suggère aux créateurs de commencer par tester les miniatures sur un nombre limité de vidéos plus anciennes pour obtenir des conseils initiaux. Ensuite, appliquez tous les enseignements tirés pour tester les miniatures des vidéos les plus récentes.
Pour la conception des miniatures elle-même, YouTube propose ces conseils :
Équilibre et point focal
« Assurez-vous que vos images sont équilibrées avec un point focal vers lequel diriger l'attention des spectateurs. »
Contraste élevé
« Utilisez un contraste élevé permettant à votre sujet de se démarquer de l'arrière-plan en mode clair et sombre. »
Expressions faciales
« S'il y a un visage sur votre vignette, pensez à l'émotion. Soyez expressif et réfléchissez à ce que vous souhaitez que les spectateurs ressentent lorsqu'ils voient votre miniature.
Texte concis
« Avec le texte, n'oubliez pas que moins de mots peuvent avoir un impact tandis qu'une trop grande quantité de texte peut être difficile à traiter lors du défilement. »
Profondeur et espace vide
« Quand il s'agit de profondeur de champ, gardez votre arrière-plan à l'esprit et jouez avec les espaces vides. »
Déploiement sur toutes les chaînes éligibles
Toutes les chaînes peuvent accéder à la fonctionnalité « Test et comparaison des vignettes » dans l'application de bureau YouTube Studio. Pour ce faire, le paramètre « Fonctionnalités avancées » doit être activé.
YouTube le déploiera progressivement au cours des prochaines semaines sur toutes les chaînes qui se sont inscrites et répondent à ces exigences.
La société affirme qu’elle fournira à l’avenir des mises à jour sur l’expansion de la disponibilité, comme la prise en charge potentielle des applications mobiles.
Optimisation de la durée de visionnage
Dans une FAQ traitant des questions courantes, YouTube explique que les miniatures sont jugées uniquement en fonction de leur capacité à déterminer la durée de visionnage, et non d'autres mesures telles que les taux de clics.
États YouTube
«Nous voulons nous assurer que votre vignette et votre contenu suscitent le plus grand engagement des téléspectateurs, c'est pourquoi nous optimisons la part globale du temps de visionnage par rapport aux autres mesures.
Nous pensons que cette mesure est le meilleur moyen de guider vos décisions en matière de stratégie de contenu et de soutenir vos chances de succès sur la plateforme.
Pourquoi SEJ s'en soucie
L'outil Thumbnail Test & Compare résout un problème en permettant de véritables tests A/B. Auparavant, les créateurs devaient s'appuyer sur des hypothèses ou des sondages sur de petits échantillons lors de la sélection des miniatures des nouvelles vidéos.
En optimisant la durée de visionnage comme indicateur clé du succès, YouTube met l'accent sur l'engagement à long terme des spectateurs plutôt que sur les clics à court terme.
Cependant, il est compréhensible que certains canaux souhaitent également des données sur l'impact des miniatures sur les impressions initiales et les taux de clics.
Comment cela peut vous aider
Des miniatures plus intelligentes et plus performantes pourraient améliorer votre contenu dans les recommandations de YouTube et inciter les spectateurs à regarder davantage de vidéos.
Les ouvertures de vidéo et les miniatures sont les premiers moments décisifs sur YouTube, donc disposer d'outils basés sur des données pour perfectionner ces premières impressions pourrait faire la différence.
Image en vedette : Chayjitti Hongmanee/Shutterstock
FAQ
Quels sont les principes de l'a/b testing sur Youtube ?
Le principe de l'a/b testing sur Youtube est d'effectuer des tests comparatifs où deux versions d'une même vidéo sont diffusées pour une même audience. Les résultats obtenus permettent d'identifier quelle version génère le plus de vues, de likes ou encore de commentaires, afin d'améliorer la performance du contenu. Il est important que les versions testées soient similaires et changent un seul élément à la fois pour faciliter l'analyse des résultats.
Enfin, il est crucial de définir un objectif clair avant de réaliser l'a/b testing pour orienter les choix et mesurer le succès du test.
Comment optimiser le titre d'une vidéo grâce à l'a/b testing sur Youtube ?
Pour optimiser le titre d'une vidéo grâce à l'a/b testing, il est important de choisir des titres clairs, concis et accrocheurs. 3. Il est également recommandé d'utiliser des mots-clés pertinents dans le titre afin qu'il ressorte dans les résultats de recherche sur Youtube. 4. En utilisant l'a/b testing, il est possible de comparer rapidement différents titres et ainsi choisir celui qui génère le plus d'engagement auprès du public cible.
Comment réaliser un ab test pour des vidéos sur Youtube ?
Pour réaliser un ab test pour des vidéos sur Youtube, il faut tout d'abord définir les objectifs de l'expérience et les paramètres à tester. Ensuite, il est important de sélectionner deux versions différentes de la vidéo et de choisir une période d'observation commune pour permettre une comparaison pertinente. Une fois la mise en place technique effectuée, il ne reste plus qu'à analyser les résultats obtenus et à en tirer des conclusions pour améliorer son contenu vidéo sur Youtube.
Il est également conseillé de répéter régulièrement ce type d'expérience afin de continuer à optimiser sa stratégie de contenu sur la plateforme.
Qu'est-ce que l'ab testing exactement ?
L'ab testing est une méthode de test qui consiste à mesurer les performances de deux versions différentes d'un même élément sur un site web, une application ou une campagne publicitaire. Cela permet d'évaluer quelle version est plus efficace en fonction des résultats obtenus. En réalisant plusieurs tests et en comparant les données, on peut ainsi optimiser le contenu pour atteindre un meilleur taux de conversion ou d'engagement des utilisateurs.
C'est un outil très utile pour les entreprises soucieuses d'améliorer leur visibilité et leur impact sur leur audience cible.
Que signifie le « t-test » dans le contexte de l'ab testing ?
Le t-test est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes. Dans le contexte de l'AB testing, il permet de déterminer si une différence entre les performances des différentes versions d'une page web est significative ou due au hasard. Le résultat du t-test indique ainsi si une variante a un meilleur taux de conversion que l'autre avec une probabilité élevée.
