YouTube: एल्गोरिथम को कैसे धोखा दें और 100 अद्वितीय दृश्य प्राप्त करें

डिजिटल मार्केटिंग के लगातार बदलते परिदृश्य में, यह समझना कि YouTube: एल्गोरिथम को कैसे धोखा दें और 100 अद्वितीय दृश्य प्राप्त करें, विपणक के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। क्या आप सोच रहे हैं कि YouTube पर दृश्यों की संख्या में तेजी से वृद्धि क्यों हुई है, लेकिन लीड और बिक्री स्थिर बनी हुई है? क्या आप जानना चाहते हैं कि अब कौन से YouTube मेट्रिक्स वास्तव में मायने रखते हैं और अपने वीडियो को Ask YouTube, ChatGPT और अन्य AI खोज टूल में कैसे खोजा जाए? इस लेख में, आप जानेंगे कि नए YouTube दृश्य मेट्रिक्स कैसे काम करते हैं, पुराने के बजाय कौन से एनालिटिक्स डेटा को ट्रैक करना है, और AI खोज और खोज के लिए वीडियो, अध्यायों और शॉर्ट्स को कैसे अनुकूलित करें।

अब YouTube दृश्य मीट्रिक इंप्रेशन के करीब आ गया है। यदि कोई व्यक्ति एक लंबा वीडियो स्क्रॉल करता है, और वह एक सेकंड के अंश के लिए स्वचालित रूप से चलता है, तो YouTube इसे एक दृश्य के रूप में गिनता है। जिसे YouTube पहले एक दृश्य कहता था, उसे अब एंगेज्ड व्यू कहा जाता है, जिसका अर्थ है कि व्यक्ति ने वीडियो में कुछ रुचि दिखाई है, न कि केवल उसे स्क्रॉल किया है।

YouTube खेल के नियमों को बदल रहा है: विपणक को क्या जानने की आवश्यकता है

मेट्रिक्स का विकास: YouTube प्रतिस्पर्धियों को पकड़ रहा है

जस्टिन ब्राउन के अनुसार, यह बदलाव YouTube का अन्य प्लेटफार्मों को पकड़ने का प्रयास है। लंबे समय से, एक ही वीडियो को कई प्लेटफार्मों पर प्रकाशित करने वाले रचनाकारों ने देखा कि YouTube TikTok या Facebook की तुलना में कम दृश्य रिपोर्ट करता है, क्योंकि प्लेटफार्मों में दृश्यों की गणना करने के अलग-अलग तरीके हैं। कुछ प्लेटफार्मों पर, वीडियो को स्क्रॉल करना कई वर्षों से एक दृश्य के रूप में गिना जाता है।

पुरानी प्रणाली में, YouTube ने कभी भी दृश्य की सटीक परिभाषा प्रकाशित नहीं की। अफवाहों ने 30 सेकंड की सीमा को जिम्मेदार ठहराया, लेकिन जस्टिन का दावा है कि यह कभी भी एक अच्छा मीट्रिक नहीं था, क्योंकि यह छोटे वीडियो के लिए काम नहीं करता था। एक दृश्य बस कोई ऐसा व्यक्ति है जिसने पर्याप्त वीडियो देखा है ताकि इसे सार्थक माना जा सके, जिसका अर्थ एक वीडियो पर कुछ सेकंड और दूसरे का अधिकांश हिस्सा हो सकता है।

YouTube ने यह भी नहीं बताया कि एंगेज्ड व्यू क्या है, और जस्टिन को संदेह है कि प्लेटफॉर्म ने जानबूझकर परिभाषा को अस्पष्ट रखा है। Google के पास वेब ब्राउज़र, ऑपरेटिंग सिस्टम, Chromebooks और Android फ़ोन हैं, इसलिए यह ऐसे संकेतों का उपयोग कर सकता है, जैसे कि ब्राउज़र टैब खुला है या क्या व्यक्ति ने पिछला वीडियो देखा है और जब अगला वीडियो स्वचालित रूप से चलेगा तो उसे देखने की अधिक संभावना है।

जस्टिन का मानना है कि ये व्यवहारिक संकेत अब वीडियो देखे जाने के प्रतिशत से अधिक महत्व रखते हैं। उनका सबसे अच्छा अनुमान यह है कि एंगेज्ड व्यू वीडियो की अवधि पर निर्भर करता है और कुछ सेकंड से शुरू होता है – यह एक व्यक्ति के लिए यह तय करने के लिए पर्याप्त है कि वीडियो उनके लिए सही है या नहीं। वहां से, स्कोर इस बात पर निर्भर होना चाहिए कि आगे क्या होता है: एक दर्शक जो तुरंत छोड़ देता है, उसे शायद नहीं गिना जाना चाहिए, जबकि जो रहता है उसे गिना जाना चाहिए।

ऑटोप्ले और जुड़ाव पर इसका प्रभाव

ऑटोप्ले भी लोगों के वीडियो देखने के तरीके को बदल रहा है। जो वीडियो पहले ऑटोप्ले नहीं होते थे, वे अब टीवी, मोबाइल और डेस्कटॉप पर ऑटोप्ले होते हैं। जस्टिन ने खुद को मोबाइल ऐप पर वीडियो देखते हुए पाया है, जिन पर उन्होंने कभी क्लिक नहीं किया होगा, क्योंकि जब वह फ़ीड स्क्रॉल करते थे तो वे चलना शुरू कर देते थे।

YouTube अब इन प्रीव्यू को वीडियो की शुरुआत से चलाता है, और यदि वह फ़ीड को स्क्रॉल करता है और वापस आता है, तो प्लेबैक वहीं से फिर से शुरू होता है जहां उसने छोड़ा था। चूंकि YouTube का एल्गोरिथम दर्शक के व्यवहार और वरीयताओं को समझता है, जस्टिन देखते हैं कि यह ऑटोप्ले अनुभव केवल विचारों के बजाय अधिक एंगेज्ड व्यू की ओर ले जाता है।

प्राइमल वीडियो चैनल पर, बदलावों के प्रभावी होने के दिन विचारों में उल्लेखनीय उछाल आया, और बेसलाइन अब अधिक है। एक खोज-उन्मुख वीडियो जिसमें क्लिकबैट शीर्षक नहीं था, पहले पहले 24 घंटों में कुछ हज़ार विचार प्राप्त करता था। अब, वह संख्या 5,000-7,000 विचारों के करीब है। इसके विपरीत, एंगेज्ड व्यू लगभग उसी स्तर पर या थोड़ा अधिक हैं।

जस्टिन उच्च विचार संख्या को एक नई बेसलाइन के रूप में देखते हैं, न कि प्रदर्शन लाभ के रूप में, क्योंकि उनके व्यवसाय पर निर्भर आंतरिक ट्रैकिंग लगभग अपरिवर्तित है। रोलआउट भी असमान दिखता है। जस्टिन डेस्कटॉप पर मोबाइल ऐप की तुलना में अलग-अलग विचार संख्या देखते हैं, खासकर लाइव स्ट्रीम के लिए, जो उनके अनुसार, YouTube के बदलावों को लागू करने का एक विशिष्ट तरीका है।

व्यवसाय के लिए प्रमुख मेट्रिक्स: केवल विचार नहीं

व्यवसाय के लिए, सबसे महत्वपूर्ण YouTube मीट्रिक वह है जो वीडियो के लक्ष्य से जुड़ा है। जस्टिन कहते हैं कि विचार केवल एक छोटा सा हिस्सा हैं। किसी वीडियो का मूल्यांकन करने से पहले, वह यह तय करने की सलाह देते हैं कि इसका कार्य दर्शकों का निर्माण करना, ईमेल सूची बढ़ाना या बिक्री बढ़ाना है। ब्रांड बनाने वाली कंपनियों के लिए, लक्ष्य लीड, बिक्री और ग्राहकों को उत्पन्न करना है, और जस्टिन वहां से पीछे की ओर काम करते हैं।

विचार अच्छे लगते हैं, लेकिन वे अपने आप में व्यवसाय के परिणामों के बारे में बहुत कम कहते हैं। उपलब्ध YouTube एनालिटिक्स में, एंगेज्ड व्यू (पुराने विचार गणना के बराबर), वॉच टाइम, और क्लिक-थ्रू दर इस बात की स्पष्ट तस्वीर देते हैं कि क्या सही लोग क्लिक कर रहे हैं और देख रहे हैं।

जस्टिन का मानना ​​है कि हर मीट्रिक पर ध्यान देना चाहिए, लेकिन कहते हैं कि प्रत्येक को व्यक्तिगत आधार पर देखा जाना चाहिए। औसत देखने की अवधि की तुलना तब काम करती है जब वीडियो समान होते हैं, जैसे कि एक आवर्ती श्रृंखला। Primal Video जैसे चैनल पर, जहां एक सप्ताह का वीडियो संपादन सॉफ्टवेयर के बारे में होता है और अगले सप्ताह का iPhone पर शूटिंग के बारे में होता है, एक वीडियो पर अधिक देखने का समय यह नहीं दर्शाता है कि दर्शकों को इससे अधिक मूल्य मिला है। एक दर्शक जिसने कम समय के लिए वीडियो देखा, उसे वही मिल सकता है जिसकी उसे आवश्यकता थी, उसकी समस्या हल हो गई, और वह एक वफादार, लौटने वाला दर्शक बन गया।

प्रदर्शन विश्लेषण: विसंगतियों पर ध्यान दें

YouTube एनालिटिक्स में घंटों बिताने के बजाय, जस्टिन भविष्य-उन्मुख, विसंगति-आधारित विश्लेषण करने की सलाह देते हैं। वह एक निश्चित अवधि में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले और सबसे खराब प्रदर्शन करने वाले वीडियो की पहचान करता है, चाहे वह जुड़े हुए दृश्यों, दृश्यों या देखने के समय के आधार पर हो, और फिर यह पता लगाने के लिए उनके प्रतिधारण ग्राफ़ की तुलना करता है कि लोग कहां छोड़ रहे हैं।

एक वीडियो जिसने खराब प्रदर्शन किया, उसने शुरुआत में अपने अधिकांश दर्शकों को खो दिया होगा, जबकि जो लोग रुके थे, उन्होंने बाकी को देखा। यह पैटर्न दो समस्याओं में से एक को इंगित करता है: एक कमजोर हुक, या YouTube गलत दर्शकों को वीडियो दिखा रहा है, जो उस पर क्लिक करते हैं और तुरंत छोड़ देते हैं। कोई भी मीट्रिक अकेले प्रदर्शन की व्याख्या नहीं करता है, इसलिए जस्टिन औसत देखने की अवधि, देखने का समय और प्रतिधारण को एक साथ देखता है ताकि यह समझा जा सके कि उन लोगों के साथ क्या हो रहा है जो पहले 30 सेकंड से अधिक समय तक देखते हैं।

एक वीडियो शुरुआत में कैसा प्रदर्शन करता है, यह इस बात का प्रतिबिंब नहीं है कि यह समय के साथ कैसा प्रदर्शन कर सकता है, खासकर YouTube खोज-केंद्रित चैनलों के लिए। Primal Video को पहले दिन या पहले सप्ताह में बड़ी संख्या नहीं मिलती है, यहां तक ​​कि उनके चैनल के आकार को देखते हुए भी। समय के साथ, वीडियो YouTube खोज में और, तेजी से, AI-संचालित ट्रैफ़िक में आते हैं, और फिर वे “स्नोबॉल” करना शुरू कर देते हैं। चैनल के कुछ सबसे बड़े वीडियो लॉन्च पर विफल रहे।

इस वजह से, जस्टिन आमतौर पर खराब प्रदर्शन करने वाले वीडियो को अकेला छोड़ देते हैं और अगले पर चले जाते हैं। फिर से संपादन भी अधिक जोखिम भरा हो गया है। Primal Video टीम पहले कई “हुक” शूट करती थी, वीडियो प्रकाशित करती थी, और YouTube संपादक का उपयोग उन संस्करणों को काटने के लिए करती थी जो काम नहीं करते थे, बाद में उन्हें पुनर्स्थापित करने की क्षमता के साथ। अब, प्रकाशित वीडियो में परिवर्तन केवल फुटेज को हटा सकते हैं। कुछ भी वापस नहीं जोड़ा जा सकता है, और एक बार संपादन सहेजा जाने के बाद, इसे पूर्ववत नहीं किया जा सकता है।

• Pro Tip: YouTube संपादक का उपयोग अभी भी एक लंबी शुरुआत का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है। जस्टिन का दृष्टिकोण एक विस्तारित अनुभाग के साथ एक वीडियो प्रकाशित करना है और, यदि यह काम नहीं करता है, तो इसे एक साफ कट के साथ ट्रिम करें। जस्टिन कहते हैं कि मुफ्त सामग्री देखने वाले दर्शक शायद ही कभी एक जंप कट या संगीत में एक स्किप पर ध्यान देते हैं।

सहयोगी दृश्य: एक नया मीट्रिक या सिर्फ एक अनुमान?

YouTube ने “दृश्य (सहयोगी)” नामक एक मीट्रिक भी जोड़ा है, जो यह अनुमान लगाता है कि एक से अधिक लोग एक साथ वीडियो कब देख रहे हैं, जैसे कि एक परिवार लिविंग रूम में टीवी पर देख रहा है। YouTube जनसांख्यिकी, वीडियो शैली और दिन के समय जैसे कारकों के आधार पर अनुमान लगाता है।

जस्टिन समूह देखने को प्रोत्साहित करने के लिए सामग्री को बदलने की सलाह नहीं देते हैं, जैसे कि दर्शकों से किसी मित्र या जीवनसाथी को आमंत्रित करने के लिए कहना। उन्होंने जो कुछ भी देखा है, उससे यह मीट्रिक अभी भी YouTube की ओर से एक अनुमान है, और टीवी पर साझा परिवार खाते पहले से ही डेटा को विकृत कर रहे हैं। जब तक YouTube सहयोगी दृश्यों को ट्रैक करने का अधिक विश्वसनीय तरीका नहीं ढूंढ लेता, तब तक वह इसे सामग्री रणनीति के लिए एक सार्थक उत्तोलक नहीं मानते हैं।

सहयोगी दृश्य डेटा का मूल्य ब्रांड सौदों और प्रायोजनों में है क्योंकि यह दिखा सकता है कि एक निर्माता की पहुंच केवल दृश्य गणना से अधिक है, खासकर पारिवारिक सामग्री के लिए। जस्टिन को उम्मीद है कि दृश्यों का जुड़े हुए दृश्यों से अनुपात एक मीट्रिक बन जाएगा जिसकी तुलना निर्माता करेंगे, जो इंप्रेशन बनाम क्लिक-थ्रू दर की पारंपरिक तुलना को बदल देगा। चूंकि दृश्य मीट्रिक इतना नया है, इसलिए बेंचमार्क स्थापित करना अभी जल्दबाजी होगी।

सामग्री का विशिष्टीकरण: पैकेजिंग ही सब कुछ है

लेकिन एक दृश्य को जुड़े हुए दृश्य में बदलना अभी भी पैकेजिंग पर निर्भर करता है: शीर्षक, थंबनेल और, विशेष रूप से, वीडियो की शुरुआत। जब एक वीडियो अपने आप चलता है, तो थंबनेल कम महत्वपूर्ण होता है क्योंकि दर्शक इसे कभी नहीं देख सकते हैं। पहले कुछ सेकंड में क्या होता है यह अधिक मायने रखता है। यह पूरी तरह से नया नहीं है।

जब YouTube ने पहली बार फ़ीड में ऑटोप्ले पेश किया, तो प्राइमल वीडियो टीम ने देखा कि लोग वीडियो पर क्लिक किए बिना म्यूट पर देख रहे थे – एक व्यवहार जिसे जस्टिन “टॉयलेट टीवी” कहते हैं। जस्टिन का जवाब प्रत्येक वीडियो की शुरुआत में स्क्रीन पर टेक्स्ट डालना था, यह समझाते हुए कि वीडियो किस बारे में है। ये छिपे हुए कैप्शन नहीं हैं जिन्हें दर्शक चालू या बंद कर सकते हैं। यह वीडियो में एम्बेडेड एक शीर्षक है, जैसे “सर्वश्रेष्ठ मैक संपादन सॉफ्टवेयर 2026”, ताकि कोई भी जो वीडियो को ऑटोप्ले देखता है, उसे ठीक से पता चल जाए कि यह किस बारे में है, भले ही उन्होंने कभी थंबनेल या शीर्षक न देखा हो।

टेक्स्ट लगभग पहले 3 सेकंड में दिखाई देता है, जब स्क्रीन पर कार्रवाई शुरू होती है, वीडियो के वादे को बताता है: परिणाम या परिवर्तन जो दर्शक अनुभव करेगा। जस्टिन का कहना है कि ऑटोप्ले लॉन्च होने पर प्राइमल वीडियो के लिए इसका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा क्योंकि इसने दर्शकों को जुड़ी हुई स्थिति में बदल दिया। स्क्रीन पर टेक्स्ट के बिना एक “टॉकिंग हेड” म्यूट दर्शक के लिए यह समझना मुश्किल बनाता है कि वीडियो किस बारे में है।

• प्रो टिप: ऑन-स्क्रीन शीर्षक टेक्स्ट के लिए किसी विशेष वीडियो संपादक की आवश्यकता नहीं होती है। जस्टिन इसे ऑन-स्क्रीन सादे टेक्स्ट के रूप में वर्णित करते हैं जो वीडियो के वादे को बताता है, जिसे कोई भी संपादक जोड़ सकता है।

YouTube से पूछें और AI खोज: सामग्री खोज का एक नया युग

YouTube Ask YouTube नामक एक सुविधा शुरू कर रहा है, जो टीवी से शुरू होकर मोबाइल और डेस्कटॉप तक विस्तारित हो रही है। यह उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक कीवर्ड खोज से परे जटिल विषयों का पता लगाने के लिए YouTube के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, और उत्तरों में टेक्स्ट के साथ-साथ प्रासंगिक वीडियो, शॉर्ट्स और वीडियो क्लिप भी शामिल हो सकते हैं। YouTube का कहना है कि निर्माता अद्वितीय, उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री बनाना जारी रखकर और स्पष्ट वीडियो अध्याय और वर्णनात्मक शीर्षक जोड़कर Ask YouTube परिणामों में प्रदर्शित होने की संभावनाओं को बेहतर बना सकते हैं।

जस्टिन Ask YouTube को एक व्यापक बदलाव के हिस्से के रूप में देखते हैं। लोग तेजी से परिणाम तक पहुंचना चाहते हैं, चाहे वे कुछ सीखना चाहते हों या मनोरंजन करना चाहते हों, और AI टूल ने इन अपेक्षाओं को बढ़ा दिया है। वह उम्मीद करते हैं कि दर्शक पूरे वीडियो को देखने के बजाय वीडियो के विशिष्ट अनुभागों पर तेजी से आगे बढ़ेंगे। उम्मीद है कि एक छोटी क्लिप या सारांश दर्शकों को पूरा वीडियो देखने के लिए प्रोत्साहित करेगा, जैसे Google खोज स्निपेट कुछ खोजकर्ताओं को मौके पर ही मदद करते हैं, जबकि वीडियो पर ट्रैफ़िक भी भेजते हैं।

AI खोज पहले से ही प्राइमल वीडियो के लिए ट्रैफ़िक का एक महत्वपूर्ण स्रोत है। चैनल के लिए नंबर एक ट्रैफ़िक स्रोत YouTube खोज है, और दूसरा Google खोज है, उन लोगों से जो कभी YouTube पर शुरू नहीं हुए थे। तीसरा, और सबसे तेजी से बढ़ने वाला, AI टूल है। ChatGPT और Claude दर्शकों को YouTube पर प्राइमल वीडियो पर भेजते हैं, और चैनल को नियमित रूप से उन लोगों से टिप्पणियां मिलती हैं जो कहते हैं कि ChatGPT ने उन्हें वहां भेजा था।

AI के लिए SEO: अब क्या काम करता है

कीवर्ड अनुसंधान गायब नहीं हुआ है। प्राइमल वीडियो अभी भी वीडियो बनाने से पहले मांग का आकलन करने के लिए खोज मात्रा को देखता है, बजाय इसके कि इसे प्रकाशित किया जाए और उम्मीद की जाए। लेकिन कीवर्ड का क्रम पहले की तुलना में कम महत्वपूर्ण है। YouTube लंबे समय से वीडियो में कही गई बातों को ट्रांसक्रिप्ट कर रहा है, और अब AI इसे यह समझने की अनुमति देता है कि वीडियो में वास्तव में क्या हो रहा है। वीडियो जितना लंबा होता है, YouTube देखने के समय से उतना ही अधिक सीखता है कि दर्शकों को कौन से हिस्से आकर्षक लगते हैं, और जस्टिन उम्मीद करते हैं कि YouTube दर्शकों को उन अनुभागों में निर्देशित करेगा।

इसका मतलब है कि YouTube अनुकूलन अब दर्शक अनुभव के बारे में है। जस्टिन इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि दर्शक क्या चाहते हैं, वे वीडियो खोजने के लिए Google या YouTube में क्या दर्ज करेंगे, और उन्हें क्या आकर्षित करेगा, भले ही वे इसे न खोज रहे हों।

चूंकि AI से त्वरित उत्तर तेजी से आ रहे हैं, जस्टिन का मानना ​​है कि वीडियो का वह हिस्सा जिसे AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है वह मानवीय हिस्सा है। एक दर्शक AI से बैनर का आकार या सेटिंग प्राप्त कर सकता है, लेकिन वे यह सुनना चाहते हैं कि एक विशिष्ट व्यक्ति इसे कैसे करेगा, वह व्यक्ति क्या विकल्प चुनेगा और क्यों। राय, अनुभव, विश्वास और ढांचे साझा करके, आप दर्शकों को वह देते हैं जो कोई और नहीं दे सकता। जस्टिन का कहना है कि लोग पहले से ही AI-जनित सामग्री से “थक चुके” हैं और जैसे ही वह AI आवाज सुनता है, वह चला जाता है, इसलिए वह उम्मीद करते हैं कि मानव-जनित सामग्री कम नहीं बल्कि अधिक मूल्यवान हो जाएगी।

अध्यायों का अनुकूलन: खोज के लिए नई “फिशिंग लाइनें”

प्राइमल वीडियो अध्यायों को उसी तरह मानता है जैसे वह पहले शीर्षकों को मानता था। प्रत्येक अध्याय के लिए, टीम पूछती है कि यदि यह एक अलग वीडियो होता तो कोई व्यक्ति इस अनुभाग को खोजने के लिए क्या टाइप करता, कीवर्ड और खोज मात्रा पर शोध करता है, और तदनुसार अध्याय का नाम देता है। वीडियो विवरण में टाइमस्टैम्प और अध्याय मार्कर YouTube और Google दोनों खोज के लिए अनुकूलन के लिए एक जगह बने हुए हैं, और प्रत्येक वीडियो में उस बिंदु का सीधा लिंक है।

अध्यायों के शीर्षक को “हुक” के रूप में लिखने के बजाय जो आगे क्या होगा, उसे चिढ़ाते हैं, जस्टिन ऐसे शीर्षकों की सलाह देते हैं जो यह बताते हैं कि प्रत्येक अनुभाग वास्तव में क्या कवर करता है। पांच चीजों के बारे में एक वीडियो के लिए जो AI अच्छी तरह से संपादित करता है, प्रत्येक अध्याय एक विशिष्ट चीज का नाम देगा। टाइमस्टैम्प में उत्तर का खुलासा करने से YouTube को उस अनुभाग को रैंक करने में मदद मिलती है, ChatGPT जैसे AI टूल को उत्तर तक सीधा रास्ता मिलता है, और इसे एक रहस्यमय शीर्षक में छिपाने से रोकता है जिस पर दर्शक क्लिक कर सकते हैं या नहीं भी कर सकते हैं।

जस्टिन खोज-अनुकूलित अध्यायों को अतिरिक्त “फिशिंग लाइनों” के रूप में देखते हैं जो दर्शकों को सामग्री खोजने में मदद करती हैं। यह दृष्टिकोण उन चैनलों के लिए उपयुक्त है जो खोज के लिए बनाए गए हैं। प्राइमल वीडियो मनोरंजन करने के बजाय शिक्षित करता है, इसलिए होमपेज पर जगह के लिए MrBeast जैसे मनोरंजन सामग्री निर्माताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, इसका उद्देश्य शीर्ष पर दिखाई देना है जब किसी को कोई विशिष्ट समस्या हो। वह अधिकांश व्यवसाय मालिकों के लिए समान अवसर देखता है जो मनोरंजक विचारों के लिए प्रतिस्पर्धा किए बिना अपनी अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं और अपने उत्पादों के बारे में बात कर सकते हैं।

AI टूल अध्यायों के अनुकूलन को मैन्युअल रूप से करने की तुलना में बहुत तेज बनाते हैं। जस्टिन vidIQ की ओर इशारा करते हैं, जिसके AI टूल खोज मात्रा के आधार पर शीर्षक और अध्याय मार्कर उत्पन्न करते हैं। प्राइमल वीडियो टीम ने MCP कनेक्शन के माध्यम से vidIQ को अपने AI सहायक से जोड़ा है। एक बार वीडियो पूरा हो जाने के बाद, टीम VTT या SRT कैप्शन फ़ाइल अपलोड करती है जिसमें कही गई हर बात का समय शामिल होता है, और AI को प्रत्येक अनुभाग के आसपास के प्रमुख वाक्यांशों के आधार पर अध्याय उत्पन्न करने के लिए कहती है, जबकि शीर्षकों को पठनीय रखती है