Score ELM Global.
El Score ELM aplica el Modelo de Probabilidad de Elaboración (Elaboration Likelihood Model) de Koh & Cui (2022) a un thumbnail. Seis variables visuales medibles, agrupadas en dos rutas — Ruta Central (qué tan informativo es) y Ruta Periférica (qué tan estético y persuasivo es) — se combinan en un solo número de 0 a 100 que puedes comparar entre los assets de tu propio canal.
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No es una opinión — es un modelo publicado
Las variables del score vienen de un paper académico: An Exploration of the Relation between the Visual Attributes of Thumbnails and the View-Through of Videos (Koh & Cui, 2022). Esa es la base empírica de cada recomendación; lo que Thumbiq agrega es cómo se aplica, se calibra a tu canal y se traduce en acciones concretas.
Ruta Central — qué tan informativo es.
Cuánta información transmite el thumbnail y cuántos elementos compiten por la atención.
EC — Element Complexity
Cuántos tipos de elemento comunica a la vez: producto, persona y texto. El modelo premia el thumbnail completo — el punto más alto se alcanza cuando conviven los tres.
OC — Object Complexity
Cuántos objetos compiten por la atención dentro del encuadre. Muy pocos aburren; demasiados saturan.
Ruta Periférica — qué tan estético y persuasivo es.
El atractivo visual y el peso de una figura reconocible, más allá de la información que contiene.
CE — Celebrity Endorsement
La presencia de una figura que tu audiencia reconoce al instante. Es la variable con más peso del modelo. No toda cara conocida cuenta — se evalúa contra el reconocimiento real de tu audiencia.
C — Colorfulness
Qué tan vívidos o apagados son los colores. El modelo penaliza la zona intermedia — ni sobrio ni explosivo — y favorece los extremos.
B — Brightness
La luminosidad general de la imagen y cómo interactúa con el color.
Q — Image Quality
Nitidez y limpieza de la imagen: ni demasiado artificial ni degradada.
Cómo se lee el resultado.
- Las seis variables se combinan en un solo score de 0 a 100: mientras más alto, mejor posicionado está el thumbnail según el modelo.
- Cada nuevo asset se compara contra el historial de tu propio canal, no contra promedios genéricos: ves en qué percentil cae.
- El sistema reconoce el formato del asset — persona, producto, editorial o escenario — y lee cada variable en ese contexto, para no castigar de más a los thumbnails sin persona.
Comparable solo dentro de tu canal
Un 75 en tu canal no equivale a un 75 en otro: la escala se calibra a cada historial. Por eso nunca comparamos canales entre sí.
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