Analyse concurrentielle YouTube
Découvrez ce qui fonctionne réellement sur YouTube. Analyse n'importe quel ensemble de chaînes, identifie les vidéos atypiques (2x+ vues moyennes) et extrait les schémas de packaging des gagnants.
Aucun travail manuel sur tableur. Aucune conjecture. Des renseignements concurrentiels basés sur les données en quelques minutes.
Ce que fait l'outil
- Récupère les vidéos récentes de n'importe quelle(s) chaîne(s) YouTube
- Sépare les formats longs des Shorts
- Calcule les moyennes par chaîne
- Signale les valeurs aberrantes (vidéos performant 2x+ au-dessus de la moyenne de la chaîne)
- Extrait les modèles de titres des vidéos gagnantes
- Exporte vers la console, JSON ou Google Sheets
Démarrage rapide
# Set your YouTube API key
export YOUTUBE_API_KEY="your-key-here"
# Analyze specific channels
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --channels "@AlexHormozi,@garyvee,@CodieSanchezCT"
# Use predefined channel sets
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set ai # AI creator set
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set business # Business creator set
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both # All channels
# Export to JSON for programmatic use
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both --output json > results.json
# Custom lookback period
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --channels "@mkbhd" --days 60
Configuration
- Obtenez une clé YouTube Data API v3
- Définissez-la comme variable d'environnement :
export YOUTUBE_API_KEY="your-key" - Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt
Sortie
Console (par défaut)
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AI Creators — LAST 30 DAYS
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📊 CHANNEL SUMMARY:
Alex Hormozi | 2,400,000 subs | 12 videos (3.0/wk) | L: 8 S: 4
🔥 LONG-FORM OUTLIERS (top 15):
4.2x | 1,200,000 | [Alex Hormozi] How I'd Start a Business in 2025
2025-01-15 | https://youtube.com/watch?v=...
📦 TOP TITLE PATTERNS:
8x business
6x money
5x started
JSON
Données structurées complètes incluant toutes les métadonnées vidéo, scores et multiplicateurs.
Ensembles de chaînes prédéfinis
Créateurs IA : Jeff Su, Alex Finn, Riley Brown, Dan Martell, Matt Wolfe, Nate Herk, Grace Leung, Matt Berman
Créateurs business : Alex Hormozi, Gary Vaynerchuk, Patrick Bet-David, Codie Sanchez, Leila Hormozi, Iman Gadzhi, My First Million
Modifiez les dictionnaires de chaînes dans analyze.py pour personnaliser.
Interprétation des résultats
| Métrique | Signification |
|---|---|
| Multiplicateur | Combien de fois au-dessus de la moyenne de la chaîne (2,0x = double de la normale) |
| Seuil de valeur aberrante | 2x la moyenne. Les vidéos au-dessus méritent d'être étudiées. |
| Modèles de titres | Mots courants dans les titres des vidéos atypiques = formats éprouvés |
| Cadence | Vidéos par semaine. Une cadence plus élevée peut signifier des moyennes par vidéo plus faibles. |
Formats de packaging éprouvés
D'après l'analyse des valeurs aberrantes, ces formats de titres surperforment régulièrement :
Format long :
- « X, clairement expliqué » (explication définitive)
- « X heures de Y en Z minutes » (valeur condensée)
- « La manière la plus paresseuse d'atteindre X » (promesse de faible effort)
- « Donnez-moi X minutes et je Y » (promesse limitée dans le temps)
- « X cas d'utilisation INSENSÉS pour Y » (listicle + mot percutant)
Shorts :
- « 2024 vs 2025 X » (comparaison d'années)
- « Mauvais Bon Excellent X » (classement par niveaux)
- « Arrêtez de faire X, faites Y à la place » (contraire)
Automatisation hebdomadaire
Exécutez chaque semaine pour faire remonter automatiquement les nouvelles valeurs aberrantes :
# Cron: every Sunday at 8am
0 8 * * 0 YOUTUBE_API_KEY="your-key" python3 /path/to/analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both --output json > /path/to/weekly-results.json
Prérequis
- Python 3.8+
- Clé YouTube Data API v3
- Aucune dépendance Python externe (utilise uniquement la bibliothèque standard)
Licence
MIT