क्रिएटिव क्लिकेबिलिटी अनुमानित संभावना है कि कोई विज्ञापन तुलनीय विज्ञापनों की तुलना में अधिक या कम क्लिक अर्जित करेगा, जिसका अनुमान किसी भी मीडिया धन के खर्च होने से पहले क्रिएटिव से ही लगाया जाता है। आप इसका अनुमान वादे के बजाय संभावना के रूप में लगा सकते हैं: ज्ञात परिणामों वाले विज्ञापनों पर प्रशिक्षित एक मॉडल नए क्रिएटिव को उच्च, सामान्य या निम्न में क्रमबद्ध करता है। पहले क्या ठीक करना, काटना और परीक्षण करना है, यह तय करने के लिए बैंड का उपयोग करें, परीक्षण को छोड़ने के लिए नहीं।
मुख्य बातें
- क्लिक करने की क्षमता सापेक्ष और संभाव्य है। स्कोर बताता है कि किसी क्रिएटिव के क्लिक-थ्रू पर समान विज्ञापनों को मात देने, मिलान करने या पीछे रहने की कितनी संभावना है, न कि इसकी क्लिक-थ्रू दर क्या होगी।
- मॉडल लेबल किए गए विज्ञापनों से सीखते हैं, जो छवि में है उसे जोड़ते हैं, कॉपी करते हैं और सेट-अप करते हैं कि समान विज्ञापन कैसा प्रदर्शन करते हैं।
- जब SOMIN ने विज्ञापन-अनुकूलन विक्रेताओं (अक्टूबर 2025 से अक्टूबर 2026) से 631 विज्ञापन प्राप्त किए, तो 15% उच्च, 68% सामान्य और 18% कम निकले। मेटा पर, 40% वीडियो विज्ञापनों ने उच्च स्कोर किया और किसी ने भी कम स्कोर नहीं किया।
- जहां मॉडल सबसे कम देखता है वहां स्कोर सबसे कमजोर होते हैं: केवल टेक्स्ट खोज विज्ञापन, अपरिचित प्रारूप और क्लिक से परे परिणाम।
- एक परीक्षण योजना में, लो को ठीक करें या काटें, अपने वर्तमान सर्वोत्तम के विरुद्ध हाई का परीक्षण करें, और मॉडल की जांच करने के लिए एक वाइल्डकार्ड रखें।
क्रिएटिव क्लिकेबिलिटी का क्या मतलब है?
यह लॉन्च से पहले बनाया गया सापेक्ष क्लिक-थ्रू का पूर्वानुमान है। क्लिक-थ्रू दर (सीटीआर) क्लिक को इंप्रेशन से विभाजित किया जाता है, और इसे केवल विज्ञापन चलने और भुगतान किए जाने के बाद ही मापा जा सकता है। क्लिकेबिलिटी यह अनुमान लगाती है कि ऐसा होने से पहले किसी क्रिएटिव के बेंचमार्क के किस तरफ पहुंचने की संभावना है।
पूर्वानुमान व्यावहारिक कारण से सापेक्ष है। 1% सीटीआर एक प्लेसमेंट और उद्देश्य के लिए मजबूत और दूसरे के लिए कमजोर हो सकता है, इसलिए एक कच्चा नंबर बुरी तरह से यात्रा करता है। उपयोगी प्रश्न संक्षिप्त है: समान स्थानों पर दिखाए गए इस तरह के विज्ञापनों की तुलना में, क्या इस क्रिएटिव के बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना है, लगभग समान या बदतर?
SOMIN के डेटा में प्रत्येक स्कोर किए गए क्रिएटिव में औसत से नीचे, औसत और औसत से ऊपर क्लिक-थ्रू के लिए तीन संभावनाएं होती हैं, जो एक में जुड़ती हैं। मोटे तौर पर, बैंड तीनों में से सबसे अधिक संभावित है। विज्ञापन-अनुकूलन कार्यक्षेत्र से दो Madgicx वीडियो विज्ञापन दिखाते हैं कि यह कैसे पढ़ा जाता है:
- 5 अक्टूबर 2026 को शुरू हुए "अपने व्यर्थ विज्ञापन खर्च को खत्म करें" शीर्षक वाले एक वीडियो ने औसत से ऊपर के लिए 0.76, औसत के लिए 0.23 और औसत से नीचे के लिए 0.01 स्कोर प्राप्त किया। यह उच्च है, स्पष्ट अंतर के साथ।
- ई-कॉमर्स मालिकों के लिए चिंता-मुक्त छुट्टियों के बारे में एक वीडियो को औसत के लिए 0.56 और औसत से ऊपर के लिए 0.39 अंक मिले। यह सामान्य है, लेकिन उच्च के करीब है, और बेंचमार्क को मात देने की 0.10 संभावना के साथ सामान्य से अधिक ध्यान देने योग्य है।
इसलिए संभावनाओं को पढ़ें, न कि केवल लेबल को। एक ही बैंड के दो क्रिएटिव में बहुत भिन्न संभावनाएँ हो सकती हैं।
स्पष्ट शब्दों में, क्लिकेबिलिटी मॉडल कैसे काम करता है?
यह उन विज्ञापनों से सीखता है जिनके परिणाम पहले से ही ज्ञात हैं, फिर उस अनुभव को उस रचनात्मक पर लागू करता है जिसे उसने कभी नहीं देखा है। चरणों का वर्णन करना सरल है, भले ही इंजीनियरिंग न हो।
- लेबल किए गए उदाहरण एकत्र करें। वास्तविक इंप्रेशन और क्लिक वाले कई विज्ञापन इकट्ठा करें, और प्रत्येक को इस आधार पर लेबल करें कि उसका सीटीआर तुलनीय विज्ञापनों के लिए बेंचमार्क से ऊपर, पास या नीचे था या नहीं।
- प्रत्येक विज्ञापन का वर्णन करें। क्रिएटिव को उन विशेषताओं में बदलें जिनकी तुलना मॉडल कर सकता है: छवि क्या दिखाती है और यह कैसे बनी है, उस पर कितना पाठ बैठता है, कॉपी क्या प्रदान करती है और यह कैसा लगता है, प्रारूप, प्लेसमेंट और इच्छित दर्शक।
- ट्रेन. मॉडल सीखता है कि सुविधाओं का कौन सा संयोजन औसत से ऊपर या नीचे के परिणामों के साथ जाता है, और यह कितना आश्वस्त हो सकता है।
- नया क्रिएटिव स्कोर करें। एक नए विज्ञापन को तीन संभावनाएं और उसका बैंड मिलता है।
- Explain. एक उपयोगी मॉडल कहता है कि कौन सी विशेषताएँ स्कोर को ऊपर या नीचे धकेलती हैं, इसलिए एक डिज़ाइनर जानता है कि क्या बदलना है।
- Recalibrate. लाइव परिणाम मॉडल में वापस चले जाते हैं, इसलिए इसका "औसत" का विचार बाजार के साथ बना रहता है।
क्योंकि मॉडल केवल क्रिएटिव और उसके सेट-अप को पढ़ता है, इसलिए उसे विज्ञापनदाता के खाते तक पहुंच की आवश्यकता नहीं है। यही वह चीज़ है जो SOMIN को सार्वजनिक विज्ञापन लाइब्रेरी से प्रतिस्पर्धियों के विज्ञापनों को स्कोर करने देती है, जैसा कि नीचे दिए गए उदाहरण में है, और विज्ञापनों के रूप में मौजूद होने से पहले एक ब्रांड के ड्राफ्ट को स्कोर करने देती है।
हमारा प्रकाशित कार्य इनमें से कई चरणों को शामिल करता है।SoCraft, डब्लूएसडीएम पर एक प्रदर्शन2023, लॉन्च से पहले टेक्स्ट, छवि, लक्ष्यीकरण और सेटिंग्स से विज्ञापनदाता के मेटा क्रिएटिव को स्कोर करता है।"अस्पष्टता के विरुद्ध"(एसीएम मल्टीमीडिया2023) नए क्रिएटिव के लिए सीटीआर की भविष्यवाणी करता है और ड्राइवरों को सरल भाषा में समझाता है। ए2025सूचना प्रणाली पर एसीएम लेनदेन में पेपरस्कोर को अनुशंसाओं में बदलने के लिए भविष्यवाणी मॉडल को बड़े भाषा मॉडल के साथ जोड़ें। सभी पर सूचीबद्ध हैंSOMIN अनुसंधान पृष्ठ. पैनल, ए/बी परीक्षण और मॉडल के बीच व्यापक विकल्प के लिए, हमारी मार्गदर्शिका देखेंखर्च करने से पहले क्रिएटिव का पूर्व-परीक्षण करें.
वास्तविक डेटा में उच्च, सामान्य और निम्न विभाजन कैसा दिखता है?
अधिकतर सामान्य, उच्च दुर्लभता के साथ। हमने स्मार्टली, मैडगिक्स, स्ट्राइक सोशल और एडज़ूमा द्वारा 18 अक्टूबर 2025 और 17 अक्टूबर 2026 के बीच किसी भी समय चलाए गए प्रत्येक विज्ञापन के स्कोर की गणना करने के लिए SOMIN के विज्ञापन-अनुकूलन कार्यक्षेत्र में क्लिकबिलिटी फ़िल्टर का उपयोग किया। 633 विज्ञापनों में से, 631 ने एक अंक प्राप्त किया।
| विज्ञापनों ने स्कोर किया | गिनती करना | उच्च | सामान्य | कम |
|---|---|---|---|---|
| सभी विज्ञापन | 631 | 92 (15%) | 428 (68%) | 111 (18%) |
| मेटा विज्ञापन | 302 | 84 (28%) | 182 (60%) | 36 (12%) |
| गूगल विज्ञापन | 329 | 8 (2%) | 246 (75%) | 75 (23%) |
मेटा विज्ञापन प्रारूप के अनुसार फिर से विभाजित हो गए। गिनती SOMIN के मीडिया-प्रकार के लेबल हैं, और कई प्रकारों वाला एक विज्ञापन एक से अधिक पंक्तियों में दिखाई देता है।
| प्रारूप के अनुसार मेटा विज्ञापन | गिनती करना | उच्च | सामान्य | कम |
|---|---|---|---|---|
| वीडियो | 63 | 25 (40%) | 38 (60%) | 0 |
| एकल छवि | 108 | 36 (33%) | 66 (61%) | 6 (6%) |
| अनेक क्रिएटिव (हिंडोला या गतिशील क्रिएटिव) | 131 | 23 (18%) | 78 (60%) | 30 (23%) |
इसके बाद तीन रीडिंग आती हैं, जिनमें से प्रत्येक एक सावधानी के साथ है।
- सामान्य डिफ़ॉल्ट है। तीन में से दो विज्ञापन वहां आते हैं, इसलिए सामान्य स्कोर में कटौती का कोई कारण नहीं है। इसका मतलब है "किसी भी तरह से कोई मजबूत संकेत नहीं"।
- वीडियो तिरछा उच्च और बहु-रचनात्मक विज्ञापन तिरछा निचला। लेकिन प्रारूप विज्ञापनदाता के साथ उलझा हुआ है: मैडगिक्स ने 63 वीडियो में से 44 बनाए, और स्मार्टली ने अधिकांश गतिशील-रचनात्मक विज्ञापन बनाए। कोई नियम बनाने से पहले एक ब्रांड के प्रारूपों की तुलना करें।
- Google विज्ञापनों ने कम स्कोर किया, संभवतः गुणवत्ता के बजाय प्रारूप के कारण। 331 में से 305 Google विज्ञापन टेक्स्ट विज्ञापन थे, जो एक छवि या वीडियो की तुलना में एक मॉडल को बहुत कम दृश्य संकेत देते हैं, इसलिए उन अंकों को ध्यान से देखें।
संस्करण भी मायने रखते हैं. कई संस्करणों वाले 128 मेटा विज्ञापनों में, औसत से अधिक क्लिक-थ्रू की संभावना आमतौर पर 0.05 के औसत से संस्करणों के बीच बहुत कम भिन्न होती है। एक विज्ञापन में इसके सबसे अच्छे और सबसे खराब संस्करण के बीच का अंतर 0.68 था। केवल विज्ञापन ही नहीं, बल्कि हर संस्करण को स्कोर दें।
विक्रेता उन विज्ञापनों में क्या वादा करते हैं, यह एक अलग कहानी है, जिसे हम में कवर करते हैं कि विज्ञापन अनुकूलन प्लेटफ़ॉर्म अपने विज्ञापनों में क्या वादा करते हैं।
क्लिकेबिलिटी स्कोर आपको क्या नहीं बता सकता?
यह आपको किसी ऐसी चीज़ के बारे में नहीं बता सकता जिसे मॉडल नहीं देखता। ये वे सीमाएँ हैं जिनकी हम पहले जाँच करते हैं।
- क्लिक बिक्री नहीं हैं। रूपांतरण लैंडिंग पृष्ठ, कीमत, ऑफ़र और स्टॉक पर निर्भर करता है। एक क्रिएटिव क्लिक जीत सकता है और बिक्री खो सकता है।
- क्लिक गलत लक्ष्य हो सकते हैं। जिज्ञासा और उत्तेजना उन लोगों से क्लिक दिलाती है जो कभी खरीदारी नहीं करेंगे। किसी भी रूपांतरण अभियान के लिए क्लिकेबिलिटी को डाउनस्ट्रीम माप के साथ जोड़ें।
- "औसत" प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करता है। एक स्कोर उन विज्ञापनों के सापेक्ष होता है जिनसे मॉडल ने सीखा है। जिस प्रारूप, बाज़ार या भाषा को उसने बहुत कम देखा है उसका अनुमान कमज़ोर होता है।
- संदर्भ क्रिएटिव के बाहर बैठता है। दर्शक, नीलामी का दबाव, समय, मौसमी और आवृत्ति सभी परिणाम बदलते हैं, और उनमें से कोई भी छवि में नहीं है।
- ए संभावना कोई निर्णय नहीं है। बेंचमार्क को मात देने की 0.39 संभावना वाला एक सामान्य विज्ञापन अक्सर इसे हरा देगा। दोनों दिशाओं में आश्चर्य की अपेक्षा करें।
- ब्रांड प्रभाव दायरे से बाहर हैं। क्लिकेबिलिटी स्मृति, विशिष्टता या दीर्घकालिक ब्रांड निर्माण के बारे में कुछ नहीं कहती है।
आप परीक्षण योजना में उच्च, सामान्य और निम्न स्कोर का उपयोग कैसे करते हैं?
कार्य को व्यवस्थित करने के लिए बैंड का उपयोग करें, फिर उचित परीक्षण को निर्णय लेने दें। तालिका प्रत्येक बैंड के लिए डिफ़ॉल्ट क्रिया निर्धारित करती है।
| बैंड | इसे ऐसे पढ़ें | डिफ़ॉल्ट क्रिया |
|---|---|---|
| उच्च | क्लिक-थ्रू पर तुलनीय विज्ञापनों को मात देने की संभावना | नियंत्रण के रूप में अपने वर्तमान सर्वोत्तम विज्ञापन के विरुद्ध पहले परीक्षण करें |
| सामान्य | कोई मजबूत संकेत नहीं; यहाँ सर्वाधिक रचनात्मक भूमि है | स्कोर के स्पष्टीकरण का उपयोग करके इसे सुधारें, पुनः स्कोर करें और सबसे मजबूत परीक्षण करें |
| कम | तुलनीय विज्ञापनों को पीछे छोड़ने की संभावना है | ड्राइवरों को ठीक करें या इसे काट दें, जब तक कि इसमें कोई संदेश न हो, आपको वैसे भी परीक्षण करना होगा |
- "तुलनीय" को परिभाषित करें। समान उद्देश्य, प्लेसमेंट और दर्शकों वाले विज्ञापनों के विरुद्ध स्कोर, या बैंड का कोई मतलब नहीं है।
- प्रत्येक संस्करण को स्कोर करें। प्रत्येक संपत्ति को शामिल करें जिसे आप एक गतिशील-रचनात्मक या लचीले विज्ञापन में फ़ीड करेंगे, क्योंकि एक विज्ञापन के संस्करण व्यापक रूप से भिन्न हो सकते हैं।
- खर्च करने से पहले संपादित करें। पढ़ें कि ड्राफ्ट को कम या सामान्य स्कोर क्यों मिला, छवि बदलें या कॉपी करें, और इसे फिर से स्कोर करें।
- परीक्षण बनाएँ। उच्च उम्मीदवारों को अपने नियंत्रण में रखें, और प्रत्येक राउंड में एक सामान्य या निम्न वाइल्डकार्ड रखें ताकि जिस चीज़ पर संदेह हो, उसके विरुद्ध मॉडल की जाँच की जा सके।
- पढ़ने के लिए एक वास्तविक विभाजन परीक्षण का उपयोग करें। मेटा का सहायता केंद्र नोट करता है कि गतिशील क्रिएटिव सभी विविधताओं में समग्र प्रदर्शन की रिपोर्ट करता है और इसे विभाजित परीक्षण के विकल्प के रूप में अनुशंसित नहीं करता है।
- लॉग ने वास्तविक के विरुद्ध भविष्यवाणी की। कुछ राउंड के बाद, जांचें कि क्या उच्च विज्ञापन आपके खाते में सामान्य विज्ञापनों को अधिक बार मात देते हैं। वह आपकी स्थानीय सटीकता है.
- विज्ञापन की उम्र के अनुसार पुनः स्कोर करें। एक उच्च क्रिएटिव अभी भी खराब हो रहा है; आवृत्ति बढ़ने और परिणाम गिरने पर इसे ताज़ा करें।
व्यवहार में यह बदलता है कि बजट कहाँ जाता है। SOMIN के फुजीफिल्म यूके केस स्टडी में, किसी भी खर्च से पहले अनुमानित क्लिकबिलिटी के लिए 72 अवधारणाओं को स्कोर किया गया था, और 15 ने 80% "शीर्ष कलाकार क्षमता" बार को पार कर लिया था, इसलिए परीक्षण बजट उनसे शुरू हो सकता है।
क्लिकेबिलिटी भविष्यवाणी कितनी सटीक है?
रचनात्मक रैंक देने के लिए पर्याप्त सटीक, किसी परीक्षण को प्रतिस्थापित करने के लिए पर्याप्त सटीक नहीं। पेड मीडिया एजेंट के पीछे SOMIN का स्कोरिंग मॉडल हजारों लेबल वाले विज्ञापनों पर प्रशिक्षित है और ग्राहक बेंचमार्क में 78% क्लिक-थ्रू भविष्यवाणी सटीकता तक पहुंचता है, जो मानव आधार रेखा से लगभग तीन गुना अधिक है।
एक प्रकाशित आंकड़ा एक प्रारंभिक बिंदु है। जो मायने रखता है वह यह है कि मॉडल आपकी श्रेणी और आपके प्रारूपों पर कैसा प्रदर्शन करता है, यही कारण है कि ऊपर दिया गया चरण छह किसी भी विक्रेता के शीर्षक संख्या से अधिक मायने रखता है। यदि कोई मॉडल आपको आपके वास्तविक परिणामों के आगे अपनी भविष्यवाणियाँ नहीं दिखा सकता है, तो उसके स्कोर को राय के रूप में मानें।
प्रतिस्पर्धियों के क्रिएटिव के साथ-साथ अपने क्रिएटिव को स्कोर करने के लिए, उनके सार्वजनिक विज्ञापनों से शुरुआत करें; के लिए हमारा मार्गदर्शकमेटा विज्ञापन लाइब्रेरी में प्रतिस्पर्धी विज्ञापनों पर शोध करनासंग्रह को कवर करता है।
FAQ
क्या क्लिक योग्यता क्लिक-थ्रू दर के समान है?
नहीं, क्लिक-थ्रू दर किसी विज्ञापन के चलने के बाद मापी जाती है। क्लिकेबिलिटी एक भविष्यवाणी है, जो खर्च करने से पहले की जाती है, कि किसी विज्ञापन का क्लिक-थ्रू तुलनीय विज्ञापनों के ऊपर, निकट या नीचे होगा।
एक अच्छा क्लिकेबिलिटी स्कोर क्या है?
हाई सबसे अच्छा बैंड है, लेकिन संभावनाओं पर गौर करें। SOMIN की 631 विक्रेता विज्ञापनों की स्कोरिंग में, केवल 15% ने उच्च स्कोर किया, इसलिए औसत से अधिक क्लिक-थ्रू की प्रबल संभावना वाला एक सामान्य भी परीक्षण के लायक है।
क्या आप प्रतिस्पर्धियों के विज्ञापनों की क्लिक योग्यता का अनुमान लगा सकते हैं?
हाँ। मॉडल को केवल क्रिएटिव और उसके सेट-अप की आवश्यकता है, खाता डेटा की नहीं, ताकि मेटा विज्ञापन लाइब्रेरी या Google के विज्ञापन पारदर्शिता केंद्र से सार्वजनिक विज्ञापनों को स्कोर किया जा सके। स्कोर एक भविष्यवाणी है; यह प्रतिस्पर्धी के वास्तविक परिणामों को प्रकट नहीं करता है।
क्या उच्च अंक परिणाम की गारंटी देता है?
नहीं, इसका मतलब है कि क्रिएटिव पर क्लिक अर्जित करने की संभावना तुलनीय विज्ञापनों की तुलना में अधिक है। लैंडिंग पृष्ठ, ऑफ़र, ऑडियंस और नीलामी अभी भी परिणाम तय करते हैं, इसलिए नियंत्रण के विरुद्ध उच्च क्रिएटिव का परीक्षण करें।
क्लिकेबिलिटी रचनात्मक पूर्व-परीक्षण से किस प्रकार भिन्न है?
क्लिकेबिलिटी एक पूर्व-परीक्षण विधि है: एक मॉडल की सापेक्ष क्लिक-थ्रू की भविष्यवाणी। प्री-टेस्टिंग में ऑडियंस पैनल और छोटे लाइव टेस्ट भी शामिल होते हैं, और अधिकांश टीमें उन्हें जोड़ती हैं।
स्रोत
- SoCraft: मेटा, WSDM 2023 पर रचनात्मक प्रदर्शन के लिए विज्ञापनदाता-स्तरीय पूर्वानुमानित स्कोरिंग
- अस्पष्टता के विरुद्ध: प्रभावी डिजिटल विज्ञापन के लिए व्याख्या योग्य एआई और बड़े भाषा मॉडल, एसीएम मल्टीमीडिया 2023
- क्रिएटिव मार्केटिंग में कार्रवाई योग्य अनुशंसाओं के लिए पूर्वानुमानित और बड़े भाषा मॉडल का मिश्रण, सूचना प्रणाली पर एसीएम लेनदेन, 2025
- मेटा विज्ञापन मैनेजर में डायनामिक क्रिएटिव के बारे में, मेटा बिजनेस हेल्प सेंटर
