Kurzer Einwurf (naja, mit kurz mein ich was anderes als die meisten): Es wird oft von der Klickrate "des Videos" gesprochen. Und daraus Schlüsse über das Thumbnail gezogen. Hier kann man sich aber SEHR leicht verrennen. Denn die Clickrate ist nicht nur das Thumbnail, sondern eine Kombination aus Thumbnail, wie ansprechend der Titel ist, wie aktuell das Thema ist (in sehr vielen Bereich ist das zumindest ein wichtiger Faktor) und zu guter letzt vor allem, wo fand die Impression überhaupt statt?
Denn eigentlich hat jedes Video zig verschiedene Klickraten, die in den Analytics an der Oberfläche etwas vereinfacht als eine zusammengefasst werden. Das ist aber stark irreführend, wenn man da nicht tiefer einsteigt. Das ist übrigens bei vielen Statistiken so, weder ergeben die wirklich Sinn, wenn man sie auf Channel-Basis oder nur auf Video-Basis betrachtet, noch werden sie von YT so verwendet. Fällt man dann aber Entscheidungen auf Basis dieser verallgemeinerten Daten, kann man sich schnell selbst in die Irre führen (und irre werden, weil die Ergebnisse sich nicht passend entwickeln).
Intern gibt es bei YT sehr viel komplexere Systeme. Erstmal hat jede der zahlreichen KIs (Search, Suggested, Home, Notifications, Abo-Feed, etc.) seine ganz eigene Database, wo sie für ihre Arbeit eigene Datensätze speichern. Manche sind allgemein und werden von mehreren oder gar von allen KIs genutzt, aber trotzdem sind sehr viele Daten "per KI" erfasst. Dazu kommt, dass z.B. die Search Ki Datensätze für jede Suchanfrage anlegt, und dabei "notiert", wenn ein Video 5x auf Rang 10 gelistet wurde und dann auch 2x angeklickt wurde. Und genauso auch, wenn es bei anderen Suchanfragen auf 50x auf Rang 3 stand, aber gar nicht angeklickt wurde. Und das eine sind positive Marker für Suchanfrage 1 und das andere negative Marker für Suchanfrage 2. Daraus folgt wohl, dass es bei Suchanfrage 1 etwas höher steigen könnte und bei Suchanfrage 2 etwas absinken könnte. Beide Suchanfragen haben unterschiedliche CTRs, die beide gespeichert werden.
Und genauso werden auch die anderen KIs arbeiten, wenn Suggested, als abstraktes Beispiel, eines Deiner Videos neben einem Video zu Fussball ausprobiert und nach 50 Impressions 3 Leute geklickt haben, obwohl Dein Video aber gar nichts mit Fussball zu tun hat, dann wird trotzdem eine Verbindung dazu erstellt und die hat eine andere Klickrate, als würde das Video neben Weltnachrichten angezeigt und trotz 1000 Impressions niemals angeklickt.
Exaktere Daten dazu:
Hier mal die Impressions meines erfolgreichsten Videos:

Das sieht grob okay aus, aber irgendwie ist die flache Linie verdächtig langweilig, oder?
Schauen wir mal, was angezeigt wir, bei "Mehr anzeigen", da verbergen sich nämlich die besseren Daten:

Da sieht man dann, dass die 6,4% sich aus zahlreichen Werten zusammensetzen, die einfach nur vereinfacht gemittelt wurden. An keiner Stelle der gezeigten Kategorien hatte das Video auch nur annähernd 6%. Aber intern wurden alle getrennt erfasst (noch sehr viel detailliert als hier angezeigt, nämlich jeweils auf zig Zusammenhänge nochmals unterteilt). In der Suche hat das Video >10% CTR und bei Kanalseiten nur 2,1% und bei anderen Quellen werden zwar Klicks erfasst, aber gar keine Impressionen, weil das dort kein wichtiges Merkmal ist. Und die Such-CTR setzt sich aus lauter CTRs zusammen, zu all den verschiedenen Suchbegriffen, bei denen das Video angezeigt wurde, da stecken also noch viel feinere Daten dahinter, die man so ohne weiteres gar nicht (mehr) in den Analytics anzeigen lassen kann.
Dazu kommt, dass z.B. vor allem auch die Vorschlags-KI auch sehr viel mit noch viel abstrakteren Zusammenhängen arbeitet. Dort geht es nach "User X" und "User Y" mögen beide Videos vom Typ A1, B3 und E6, hier scheint eine Überlappung der Interessen beider Personen vorzuliegen, User X mag Video ABC123, darum schlagen wir das User Y jetzt auch mal 3-4mal an verschiedenen Orten vor, egal welcher Ort das ist, und messen dann, ob User Y diesen Vorschlag auch annimmt. Und wenn das klappt, dann suchen wir mehr User, die gleiche Interessen wie User X und Y haben, und schlagen ihnen das Video ebenfalls vor. Da sind CTRs dann zwar auch wichtig, aber nicht mehr im Zusammenhang mit dem Ort, wo sie angezeigt werden. Und dann gibt es so merkwürdige Datensätze, wo Gruselvideos neben Strickvideos "vorgeschlagen" wurden. Das liegt aber nicht am Thema, sondern an sich überlappenen Interessen einzelner Usergruppen, in der Statistik sieht man aber nur "Vorschlagsort: Strickvideo".
Dazu kommt dann noch, um aufzuzeigen, dass das Ganze noch weitaus komplexer bearbeitet wird, dass zu jeder CTR auch eine Watchtime gehört. Und eine hohe CTR und eine niedrige Watchtime haben eine ganz andere Wirkung, als eine mässige CTR und eine sehr hohe Watchtime aus den erzeugten Views. Aber das erklär ich hier jetzt nicht auch noch, sonst hör ich noch lange nicht auf 
Und daher sagte ich oben "Ein Fehler ist, bei einem neuen und kleinen Channel in die Analytics hineinzuschauen", das kann einen nur verwirren.