YouTube 影片摘要的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

提升平台流量的影片行銷術

為了解決YouTube 影片摘要的問題，作者久松慎一,江見真理子 這樣論述：

～Youtube、IG、抖音網紅的新手指南，增加曝光、帶來流量的社群經營術～ 企畫、文案、演出、攝影、剪輯，十堂現學就能現賣的自媒體培訓課！   ★★行銷專家無私分享，時下正夯的網路行銷策略★★   　　群眾募資、個人工作室、海外代購、個人品牌經營者…… 　　在這個不再推崇單一職業，訴求身兼多職、培養斜槓思維的時代， 　　「網路行銷」絕對可說是入門門檻最低，也是最符合未來趨勢的一項技能。 　　而其中，透過影音形式傳遞創意、吸引客群、創造粉絲經濟，無疑是時下正火紅的手法。   　　無論你是從事── 　　✔︎開設指甲彩繪工作室的美甲師 　　✔︎日韓流行服飾連線代購小幫手 　　✔︎提供法律、醫學

、妝髮等諮詢服務的業內專家 　　✔︎與廠商合作，分享產品試用體驗、商品代言的網紅 　　都強力推薦你學會「影音製作」這項超強、超實用的行銷術， 　　透過Facebook、YouTube、IG、Podcast與TikTok，24小時不間斷推播你的影響力！   　　▸▸疫情警戒期間，公司沒辦法開門營業，該怎麼銷售我的商品？ 　　▸▸想要透過網路銷售商品，顧客能夠信任我們、願意掏錢包購買嗎？ 　　▸▸我想嘗試新方法！影片行銷能夠拯救我的慘淡業績嗎？ 　　▸▸什麼樣的影片形式最適合我？要怎麼提高點閱率／收聽率？   　　本書的作者──久松慎一與江見真理子， 　　分別從新創公司的經營訣竅，以及新聞主播的話

術、節目製作與企業顧問經驗出發， 　　所有在影音製作過程中的疑難雜症，都能透過本書豁然開朗！ 　　★8道題目「自我分析」，找出自己的銷售長項 　　★成本怎麼算？5大項目精準「設定預算」 　　★7項「市場分析」重點，調查競爭對手是關鍵 　　★掌握4種「微時刻」，抓住使用者的心 　　★鏡頭魅力如何養成？7個表達訣竅練就清晰口條 　　本書從前期的企劃提案、文案撰寫，到後期的基本器材、軟體操作， 　　全方位剖析影音媒體的製作流程與基礎知識，即刻學就能實戰應用！   　　Q. 寫文案時總是絞盡腦汁，我能從這本書學到簡單實用的方法嗎？ 　　影片行銷最大的特色就是非單向傳播，觀眾在看影片時，也會對影片傳達的

內容產生「為什麼？」的疑惑。因此，只要在產生疑惑時一口氣破除問題，就能成功吸引觀眾，進而產生需求。將「為什麼？」化為「我需要！」的絕佳時機！   　　Q. 大眾的喜好很難猜，剛開始投入創作時，我要怎麼獲得觀眾眼緣？ 　　和定格的照片不同，影片可以透過演出人員的說話與肢體演出，直接向觀眾展現他們的特質。書中也透過專欄整理四個訣竅，幫助觀眾好消化資訊，避免誤踩地雷！   　　①不刻意做出大眾不喜歡的爭議言行，減少負面觀感 　　②演出設計為採訪形式時，不要一直附和對方 　　③不自信、敷衍的口頭禪要小心別說溜嘴 　　④隨時記得觀眾，說話時目光看著鏡頭 　 　　Q. 有哪些方法，可以讓我的影片更有記憶點

？ 　　根據統計，YouTube的觀看數有7成來自行動裝置，3成來自電腦桌機。人們愈來愈習慣使用智慧型手機觀看影片，但若是在通勤或安靜的場合，我們有時會關閉聲音，或是刻意調小音量，因此很多時候難以單靠聲音來傳達影片內容。   　　再加上人是視覺性的動物，若能善用文字效果，會更容易將商品的名稱、價格，或是重點整理直接印在觀眾的腦海裡！   　　想拍出最效果超群的行銷影片，沒有你想像的那麼困難！ 　　準備好你的手機、擺出最迷人的微笑，不分場地時刻，網路就是你的伸展台！   本書特色   　　◎新創公司CTO、CXO＆行銷話術專家聯手推出，親自傳授新零售時代的行銷密技，提升商品競爭力、賦予品牌形象。

  　　◎全方位的教學專書，從企劃構思、文案撰寫、口條台風的軟實力養成，到攝影錄音器材怎麼選、如何操作剪輯軟體，專為零經驗者所開設的影片行銷法。   　　◎收錄精彩訪談！特別邀請形象顧問、美學沙龍與3C產品等不同領域的頻道經營者現身說法，現役Youtuber親自分享投入創作的契機、目標與成效。

YouTube 影片摘要進入發燒排行的影片

以整合視聽覺特徵之深度學習模型於偵測影片精彩片段之研究

為了解決YouTube 影片摘要的問題，作者徐敏 這樣論述：

現今，每一分鐘就有超過500個小時的影片上傳至YouTube上，由於多媒體資料量急遽成長，讓機器能夠自動偵測影片中最有趣的精華片段，將會是越來越重要的課題。本論文使用了深度學習等相關技術來偵測YouTube視頻遊戲串流影片中的精華片段。我們所提出的模型包括：2D卷積神經網路(2D_CNN)、3D卷積神經網路(3D_CNN)、2D卷積神經網路加上雙向LSTM(2D_CNN_LSTM)。實驗結果顯示在準確率與F1 score的評比上，3D_CNN與2D_CNN_LSTM表現較優。此外，我們也針對視聽覺特徵的影響性進行評估，實驗結果顯示同時考慮視聽覺特徵的模型，其表現幾乎都優於只有考慮視覺影像特徵

的模型與只有考慮聽覺音訊特徵的模型。