Awdisea
Awdisea ist ein KI-gestütztes Tool, das vorhersagen kann, wie viele Aufrufe ein YouTube-Video innerhalb einer Woche voraussichtlich erhalten wird, noch bevor das Video erstellt wird.
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Künstliche IntelligenzVideoYouTube
Beschreibung
Awdisea ist ein KI-gestütztes Tool, das entwickelt wurde, um die potenziellen Aufrufe von YouTube-Videos vorherzusagen, bevor sie erstellt werden. Durch die Analyse des Titels und des Thumbnails des Videos kann Awdisea eine Basisprognose liefern, die mit zusätzlichen Daten für eine höhere Genauigkeit verbessert werden kann. Dieses Tool hilft YouTubern, ihre Videoideen zu testen, ähnlich wie Walt Disney Mockups verwendete, um das Interesse des Publikums zu messen, bevor er sich für die vollständige Produktion entschied.
Wie man benutzt Awdisea?
Um Awdisea zu nutzen, müssen YouTuber den Besitz ihres Kanals verifizieren und bestimmte Anforderungen erfüllen. Nach der Verifizierung können die Nutzer Videodaten, einschließlich Titel und Thumbnails, zur Vorhersage einreichen. Ein Bericht wird innerhalb von 24 Stunden erstellt und per E-Mail gesendet, der Einblicke in die vorhergesagten Aufrufe basierend auf den eingereichten Informationen bietet.
Hauptmerkmale von Awdisea:
1️⃣
KI-gestützte Aufrufvorhersage
2️⃣
Basisprognosen aus Titel und Thumbnail
3️⃣
Verbesserte Genauigkeit mit zusätzlichen Daten
4️⃣
Tägliches Einreichungslimit für Vorhersagen
5️⃣
E-Mail-Bericht über Vorhersagen
Warum könnte verwendet werden Awdisea?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | YouTuber können Videoideen vor der Produktion testen | ✅ | |
| # 2 | Inhaltsersteller können Titel und Thumbnails für bessere Interaktion optimieren | ✅ | |
| # 3 | Vermarkter können die potenzielle Videoleistung vor dem Start bewerten | ✅ | |
Wer hat entwickelt Awdisea?
Awdisea wurde entwickelt, um YouTubern zu helfen, informierte Entscheidungen über ihre Videoinhalte zu treffen, inspiriert von Walt Disneys Ansatz, Ideen vor der vollständigen Produktion zu testen. Das Tool zielt darauf ab, das Risiko zu verringern, in Videos zu investieren, die möglicherweise nicht gut abschneiden.