Video-Script-Pacing-Checker
PROAnalysiere Video-Skript-Pacing, um Zuschauer-Abbruchpunkte zu prognostizieren, Hook-Stärke zu optimieren und Publikums-Retention mit Branchen-Benchmarks zu verbessern.
Anwendungsbeispiel
Analysiere mein 10-Minuten YouTube-Script auf Pacing-Probleme. Wo verliere ich wahrscheinlich Zuschauer?
Skill-Prompt
Dieser Skill funktioniert am besten, wenn du ihn von findskill.ai kopierst – Variablen und Formatierung werden sonst möglicherweise nicht korrekt übertragen.
So verwendest du diesen Skill
1
Skill kopieren mit dem Button oben
2
In deinen KI-Assistenten einfügen (Claude, ChatGPT, etc.)
3
Deine Eingaben unten ausfüllen (optional) und kopieren, um sie mit deinem Prompt einzufügen
4
Absenden und mit der KI chatten beginnen
Anpassungsvorschläge
| Beschreibung | Standard | Dein Wert |
|---|---|---|
| Target intro length before main content (optimal: 3-5 seconds) | 5 | |
| Viewer type: casual_entertainment, dedicated_learner, professional, general | general | |
| Target timestamp for core message delivery | 15 | |
| Frequency of visual/narrative changes (15-30 seconds recommended) | 25 | |
| Total video duration for drop-off prediction | 7 | |
| Video category: tutorial, storytelling, educational, entertainment, review, product_demo | general |
Forschungsquellen
Dieser Skill wurde auf Basis von Forschung aus diesen maßgeblichen Quellen erstellt:
- 2025 Retention Rabbit Benchmark Report Critical 55% drop-off within 60-second benchmark and value proposition impact data (18% retention lift)
- How Long Should Your YouTube Intro Be - Vizard Comprehensive analysis of optimal intro length (3-15 seconds) and viewer drop-off patterns
- Digital Media Lab - YouTube Intro Length Data-backed analysis of top-performing channels showing 3-5 second optimal intro length
- The First 10 Seconds - Evolving Digital Guide on hooking viewers in critical first 10-second window with YouTube algorithm impact
- Video Drop-off Rate Analysis - TAGLAB Detailed metrics for understanding video drop-off rates and industry benchmarks
- Understanding Audience Retention - Wistia Research on engagement drop patterns by video length; 1-in-5 viewers abandon within 10 seconds
- Instagram Reel Hooks - Reelmind AI S.C.A.L.E. framework for hook construction and hook diagnostic strategies
- Script Pacing and Why It Matters Explores pacing elements (scene length, dialogue, action) and techniques for effective narrative flow
- Best YouTube Video Analyzer AI Tools Overview of AI tools analyzing hook strength, pacing detection, and retention optimization
- YouTube Analytics Drop-off Patterns - Sociality Practical guide to analyzing YouTube retention curves and interpreting drop-off data