썸네일 분석 — TubeLog Score

TubeLog Score는 유튜브 썸네일이 클릭을 유도할 가능성을 평가하는 복합 AI 점수(0–100)입니다.

#작동 원리

TubeLog Score는 두 가지 AI 모델을 결합합니다:

| 모델 | 측정 항목 | 가중치 | |------|---------|--------| | DeepGaze (시선 추적 AI) | 시청자가 처음 보는 위치 — 시각적 주의 히트맵 예측 | 50% | | CLIP (콘텐츠 관련성) | 썸네일 이미지가 제목/주제와 얼마나 일치하는지 | 50% |

#DeepGaze 시선 추적

DeepGaze는 인간의 시선 추적 데이터로 훈련된 딥 뉴럴 네트워크입니다. 썸네일을 처음 3초 동안 봤을 때 시청자의 시선이 어디로 향하는지 현저성 히트맵을 생성합니다.

• 빨강/주황 영역 = 높은 주목 구간
• 파랑/초록 영역 = 낮은 주목 구간
• 얼굴, 텍스트, 고대비 영역이 일반적으로 가장 높은 점수를 받습니다

#CLIP 콘텐츠 관련성

CLIP(대조적 언어-이미지 사전 학습)은 썸네일 이미지가 영상 제목 및 주제와 의미적으로 얼마나 일치하는지 측정합니다.

• 70 이상 = 강한 일치
• 40 미만 = 썸네일이 시청자를 혼란시키거나 내용을 잘못 전달할 수 있음

#TubeLog Score 등급

| 등급 | 점수 | 의미 | |------|------|------| | S | 85–100 | 우수 — 높은 CTR 잠재력 | | A | 70–84 | 양호 — 평균 이상 | | B | 55–69 | 보통 — 개선 권장 | | C | 40–54 | 평균 이하 — 주요 변경 필요 | | D | 0–39 | 불량 — 재디자인 고려 |

#분석 실행

크레딧 비용: 분석당 5 크레딧

1. Thumbnails → Analysis 탭으로 이동
2. 채널에서 영상을 선택하거나 썸네일 이미지를 직접 업로드
3. CLIP 점수 산출을 위해 선택적으로 영상 제목 입력
4. 분석하기 클릭
5. 10–30초 내에 결과 표시

#결과 해석

#점수 분석

분석 후 다음을 확인할 수 있습니다:

• 전체 TubeLog Score (0–100)
• 시선 추적 점수 — DeepGaze 현저성 평가
• 관련성 점수 — CLIP 의미 일치도
• CTR 예측 — 채널 평균 대비 예상 클릭률

#히트맵 뷰어

히트맵 오버레이는 시청자의 시선이 어디에 집중될지 정확히 보여줍니다. 다음 용도로 활용하세요:

• 주요 피사체/얼굴이 높은 주목 구간에 있는지 확인
• 핵심 텍스트가 가시성 높은 영역에 있는지 점검
• CTA에서 주의를 분산시키는 요소 파악

#스크롤 히트맵 (전체 화면 모드)

유튜브 피드에서 썸네일이 어떻게 보이는지 더 정확하게 시뮬레이션하려면:

1. 썸네일에서 전체 화면 미리보기 클릭
2. 스크롤 가능한 전체 피드 시뮬레이션 화면 캡처
3. 스크롤 분석 클릭하여 피드 컨텍스트 뷰에서 DeepGaze 실행
4. 경쟁 썸네일이 내 썸네일 주목도 점수에 미치는 영향 확인

#썸네일 비교

비교 탭을 사용하여 최대 4개의 썸네일을 나란히 비교할 수 있습니다:

1. 현재 썸네일 선택
2. 경쟁 썸네일 추가 (유튜브 검색 또는 직접 업로드)
3. 일괄 분석 실행
4. TubeLog가 각 썸네일의 점수가 포함된 순위 비교를 보여줍니다

#자동 교체

비교 분석에서 최적의 썸네일을 식별한 후, 자동 교체를 사용하여:

1. 특정 시간에 썸네일 교체 예약
2. 교체 전후 CTR 변화 추적
3. 단계별 CTR/노출수가 기록된 교체 타임라인 확인

팁: 게시 전과 게시 48시간 후에 분석을 실행하면 초기 시청자 주목 패턴을 파악할 수 있습니다.