THUMBIQ...

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Tu thumbnail decide si el video existe.

El 80% de los clicks en YouTube se ganan o se pierden en los primeros 2 segundos.
thumbiq analiza cada variable de tu thumbnail con un modelo académico probado — no con opinión.

Lo que mide el sistema — y por qué importa

Score ELM Global

Modelo de Probabilidad de Elaboración aplicado a thumbnails.

Índice de Clickeabilidad

6 dimensiones propias: contraste emocional, narrativa incompleta, elemento sorpresa, texto de intriga, personaje reconocible y coherencia narrativa thumbnail↔título.

Análisis de Título

Basado en entropía temática, carga emocional positiva o negativa, y clasificación por Cluster.

Score D de Descripción

Evalúa relevancia, keywords, estructura, engagement y contexto.

Thumb

El problema no es el contenido. Es la puerta de entrada.

La mayoría de canales entre 20K y 300K suscriptores publican con consistencia pero no crecen al ritmo que deberían. El cuello de botella casi siempre es el mismo: thumbnails diseñados por intuición, títulos con demasiados temas y descripciones sin estructura.

thumbiq convierte esas tres variables en scores medibles. Sabes exactamente qué está fallando y qué cambiar primero — sin suposiciones, sin opiniones.

Thumb

Simple. Rápido. Sin reuniones innecesarias.

Nos envías el asset por Email. En 48 horas recibes el reporte PDF completo con scores, diagnóstico y recomendaciones priorizadas listas para aplicar. Sin formularios complicados, sin onboarding largo.

  • Icon

    Envías thumbnail + título + descripción (opcional)

  • Icon

    Aplicamos el modelo ELM + Clickeabilidad + Score D

  • Icon

    Recibes reporte PDF en 48 horas con las 3 acciones de mayor impacto

Thumb

Caso de estudio: NBA En Español

Canal hispanohablante de 250K suscriptores. Aplicamos el sistema completo — thumbnail, título y descripción — en 10+ assets. La combinación CE=1 + EC=3 produce un multiplicador de ×2.8 en views proyectados.

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ELM Score máximo alcanzado

7K

Views por día — récord del canal

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Elige tu nivel de análisis.

Análisis Individual

Para un video específico

¡GRATIS!

Canales que quieren probar el servicio antes de comprometerse. También sirve para videos de alto riesgo, lanzamientos, episodios piloto.

- Reporte PDF completo (4 páginas).
- Score ELM global + variables.
- Índice de Clickeabilidad (6 dims).
- Análisis de Título y Descripción.
- 3 recomendaciones priorizadas.
- Entrega en 48 horas.

Auditoría de Canal

Para entender tu canal

$1,900

/MX

Canales de 20K–300K suscriptores que publican regularmente y sienten que sus videos no están rindiendo lo que deberían.

- 5 assets analizados.
- Diagnóstico de patrones del canal.
- Ranking interno de thumbnails.
- Benchmarks vs historial del sistema.
- 3 intervenciones de mayor impacto.
- Entrega en 5 días hábiles.

Optimización Continua

Para crecer mes a mes

$3,500

/MX

Canales que publican 2+ videos por semana y quieren sistematizar la mejora.

- Análisis pre-publicación.
- Revisión de título y descripción.
- Reporte mensual de evolución del canal con tendencias.
- Acceso directo para preguntas puntuales.
- × 3 meses mínimo

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas sobre el proceso, los entregables o cómo funciona el modelo, aquí están las respuestas más comunes. Si no encuentras lo que buscas, escríbenos directamente.

¿Qué necesito enviar para el análisis?

plas

Solo necesitas la imagen del thumbnail (JPG o PNG) y el título del video. La descripción es opcional pero recomendada para obtener el Score D completo. Todo se envía por WhatsApp — sin formularios ni plataformas externas.

¿El reporte sirve para cualquier nicho de YouTube?

plas

Sí. El modelo ELM y el Índice de Clickeabilidad son variables visuales y de estructura que aplican a cualquier nicho: deportes, finanzas, tecnología, entretenimiento, educación. El sistema no depende del tema del video sino de cómo está compuesto el thumbnail.

¿Cuál es la diferencia con otros servicios de thumbnails?

plas

La mayoría de servicios te dan feedback visual basado en opinión o experiencia personal. thumbiq aplica el modelo ELM de Koh & Cui (2022) — un framework académico publicado con coeficientes de regresión reales. Cada recomendación tiene una razón cuantificable, no un criterio subjetivo.

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