Zašto su YouTube gurui opasni za kreatore sadržaja

Naši mozgovi nisu programirani da shvate složenost ovog sveta jer je on uglavnom slučajan. Da bismo razumeli tako haotičan svet, imamo mentalne prečice i predrasude. To nam pomaže da brže donosimo odluke bez stalnog razmišljanja o tome šta dalje.

Iako je ovo generalno korisno (za opstanak), destruktivno je kada se traži signal. Pričaćemo o predrasudima na koje su YouTube gurui slepi, što rezultira obmanjujućim zaključcima po kreatore sadržaja, i navode ih da prave greške koje mogu postati smrtonosne po njihove kanale.

Lekcija će biti podeljena u dva dela:

1. Predrasude pri analizi uspešnih kreatora/video snimaka
2. Predrasude pri analizi analitike

1. Predrasude na koje su YouTube gurui slepi kada analiziraju uspešne kreatore/video snimke

Pristrasnost preživljavanja:

Najklasičnija. Fokusiranje na uspešne kreatore (MrBeast, Airrack, Ryan Trahan…), dok se ignorišu oni koji nisu uspeli i zaključuju da je njihov uspeh posledica specifičnih faktora.

Stvari poput: „Genijalna strategija MrBeast“, „Zadržavanje u MrBeast videu je razlog njegovog uspeha“. Shvatate poentu.

99,9% ovih priča je čist šum (buka), ističu jednu osobu koja je uspela u nečemu, dok ignorišu hiljade onih koji nisu uspeli.

Retrospektivna pristrasnosti:

Verovanje da je uspeh kreatora bio predvidljiv nakon što se dogodio, dok je u stvarnosti to u tom trenutku bilo nemoguće. Lažni gurui na YouTube su odlični u predviđanju prošlosti, ali užasni u predviđanju budućnosti.

Postoji mnogo sadržaja tipa: „Proučio sam svaki video/intervju sa MrBeast-om…“

Ali da li ste videli nekoga ko je predvideo sledećeg MrBeast-a sa istim nivoom preciznosti i bio u pravu?

Takav pristup u osnovi objašnjava izvučene brojeve lutrije nakon njihovog objavljivanja. Gluposti.

Pristrasnost pripisivanja (atribucije):

Prenaglašavanje unutrašnjih faktora, kao što su:

• sličica
• zadržavanje (retention)

i nedovoljno naglašavanje spoljnih faktora, kao što su:

• „izvaredno“ (remarkability)
• dinamika ponude/tražnje (tržišta pažnje)

Mnogi preteruju sa analizom da bi zvučali pametno/izgradili kredibilitet. „MrBeast koristi iznenađeno lice na sličici“, „Ryan Trahan, genije teorije boja“.

Video dobro prolazi jer je jedinstven i svež (izvanredan). Sve ostalo je uglavnom ništa drugo do preterano prilagođavanje koncepta radi fleksibilnosti.

Pristrasnost selekcije:

Analiziranje samo uspešnih video snimaka i izvođenje zaključaka koji se ne generalizuju na druge video snimke. Potrebno je analizirati obe strane medalje da bi se dobila šira slika (proučavanje uspeha i neuspeha).

Većina ovih lažnih gurua ovde nikada nije izgradila YouTube kanal od nule, što ih čini još sklonijim ovoj pristrasnosti.

2. Pristrasnost na koje YouTube gurui ne obraćaju pažnju kada analiziraju analitiku

Pristrasnost potvrde:

Traženje podataka koji potvrđuju unapred stvorene ideje o tome šta čini video uspešnim, umesto razmatranja alternativnih objašnjenja.

Često viđeno, kada pokušavaju da razumeju CTR/AVD, kada je u stvarnosti to uglavnom slučajno.

Pristrasnost dostupnosti:

Previše se oslanjaju na najlakše dostupne podatke bez razmatranja šireg konteksta učinka videa. Zato pokušavaju sve da uklope pod CTR/AVD/Retention, kada je to većinom zbog tržišnih uslova (ponuda/tražnja).

Na primer, ova dva videa imaju otprilike isti broj pregleda, ali se takmiče na dva različita tržišta (prvo je zabavna igra, drugo je dubinska analiza).

Očigledno je da je tržište zabave veće od tržišta „ozbiljnih analiza“.

Narativna pristrasnost:

Tendencija da se informacije tumače kao deo veće priče ili obrasca, bez obzira na to da li činjenice zapravo podržavaju celu naraciju. „CTR/AVD su loši“, „AVD je nizak“.

Ovo je potpuna besmislica za razumevanje učinka videa. O tome smo pričali u, šum naspram signala.

Pristrasnost atribucije (ponovo, ali ovog puta za analitiku):

Prenaglašavanje unutrašnjih faktora, kao što su:

• Zadržavanje (retention)
• CTR/AVD

I nedovoljno naglašavanje spoljašnjih faktora, kao što su:

• „Izuzetnost“
• Dinamika ponude/tražnje (tržište pažnje)

Pristrasnost uzorkovanja:

Izvođenje zaključaka na osnovu nasumičnog uzorka podataka i previđanje drugih faktora, kao što je analiza samo video snimaka na kanalima koji već imaju veliki broj pratioca ili video snimaka približno istog trajanja.

Na primer, niži CTR može biti posledica dužine videa, a ne učinka sličice, jer što je video kraći, veća je verovatnoća da će gledalac imati vremena da ga odmah pogleda (veći CTR). Evo primera sa video snimcima sa dva različita kanala:

Simpsonov paradoks (daleko najzanemareniji):

Statistički fenomen gde se trend ili obrazac primećen u grupi podataka obrće ili nestaje kada se podaci podele na podgrupe.

Ovo je malo složenije, ali izuzetno važno. Većinu kreatora zavarava Simpsonov paradoks u metrikama koje predstavljaju prosek (posebno CTR, AVD i grafikon zadržavanja).

Zavarani slučajnošću:

Tendencija ljudi da pogrešno pripisuju značaj ili značenje slučajnim događajima ili da pretpostavljaju da postoji obrazac ili trend tamo gde zapravo ne postoji.

Ovo vidim stalno. Na primer: „Primetio sam povećanje CTR-a nakon što sam promenio sličicu“, kada je u stvarnosti to samo zbog fluktuacija CTR-a koje bi se ionako dogodilo.

To je to za ovu lekciju!

Mogao bih ovako da nastavim ceo dan jer ima toliko predrasuda o kojima bi se moglo pričati, ali poenta ove teme je bila da vam pružim neke alate kako biste se zaštitili od takozvanih stručnjaka koji su potpuno neinformisani.

Oni obmanjuju mnoge kreatore (male i velike), a jedini način da se to spreči jeste da se znaju te predrasude. Budite oprezni od koga primate savete jer zapamtite da je na kraju vaš kanal u pitanju.

Postanite Član Kurs YouTube, za dublji uvid u razvoj YouTube kanala.

Kurs YouTube © 2025