हर व्यू एक संकेत है। हम आपको इसे पढ़ने में मदद करते हैं।
VidSeeds.ai आपके प्रकाशित YouTube वीडियो से दर्शक धारण डेटा पढ़ता है, इसे आपकी सामग्री के साथ संरेखित करता है, और आपकी सामग्री रणनीति के लिए महत्वपूर्ण पैटर्न को उजागर करता है।
हम क्या मापते हैं
ड्रॉप-ऑफ़ ज़ोन
जहाँ दर्शक छोड़ते हैं और उस समय क्या कहा जा रहा था।
पुनः देखने की चोटियाँ
जहाँ दर्शक पीछे स्क्रब करते हैं और वे किस सामग्री को पुनः देख रहे हैं।
समूह तुलना
प्रत्येक वीडियो की धारण वक्र आपके सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले समान प्रारूप के वीडियो से कैसे तुलना करती है।
प्रारूप-स्तरीय पैटर्न
20+ वीडियो में, कौन से प्रारूप लगातार जीतते हैं।
प्रत्येक मीट्रिक के लिए, हम आपको बताते हैं
संख्या
60% गिरावट
संदर्भ
मूल्य निर्धारण स्पष्टीकरण के दौरान 3:22 पर
पैटर्न
यह 4 अन्य वीडियो पर भी हुआ
कार्रवाई
मूल्य निर्धारण को अंत में ले जाएँ या एक अलग व्याख्याता बनाएँ
नमूना आउटपुट
रिटेंशन मार्कर, "फाउंडेशन मटीरियल कैसे चुनें"
3:22, गंभीर गिरावट (-60%)
"मुझे आपको मूल्य निर्धारण के बारे में बताने दें..."
पैटर्न: शुरुआत में मूल्य निर्धारण ने 5 हालिया वीडियो पर 55-65% खो दिया।
कार्रवाई: मूल्य निर्धारण को अंत में प्रश्नोत्तर अनुभाग में ले जाएँ।
7:45, उल्लेखनीय रीवॉच पीक (+25%)
"...जॉनसन प्रोजेक्ट की तरह जहाँ हमने $40K बचाए..."
पैटर्न: केस स्टडी सेगमेंट चैनल औसत से 3 गुना हैं।
कार्रवाई: इस अनुभाग का विस्तार करें। एक समर्पित केस स्टडी वीडियो बनाने पर विचार करें।
कुल मिलाकर: 42% औसत प्रतिधारण (चैनल औसत 61% से कम)।
सिफारिश: यह विषय ट्यूटोरियल की तुलना में केस स्टडी के रूप में बेहतर काम करता है।
किसी भी AI एजेंट के माध्यम से उपलब्ध
हर अंतर्दृष्टि हमारे MCP कनेक्टर के माध्यम से उपलब्ध है। आपकी टीम का AI सहायक (Claude, ChatGPT, Cursor) सीधे प्रतिधारण मार्कर, चैनल पैटर्न और सामग्री रणनीति पूछ सकता है।
उपयोगकर्ता: "मुझे आगे क्या फिल्माना चाहिए?"
Claude VidSeeds.ai MCP को कॉल करता है → रणनीति लौटाता है