# Analisi competitiva su YouTube > Analizza qualsiasi set di canali YouTube, trova i video outlier con 2x+ sopra la media ed estrai i pattern dei titoli vincenti. Analisi competitiva basata sui dati in pochi minuti. - Canonical: https://nanoskill.ai/it/skills/youtube-competitive-analysis-skill - Markdown: https://nanoskill.ai/it/skills/youtube-competitive-analysis-skill.md - Author: ericosiu - Published: 2026-08-20T02:30:00.000Z - Updated: 2026-08-20T08:13:11.818Z - Language: it - Source type: github - Popularity signal: 2755 ## Sources - https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills/tree/main/yt-competitive-analysis ## Install ```shell npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills/tree/main/yt-competitive-analysis ``` ## About L'analisi competitiva su YouTube è fondamentale per creator e marketer che vogliono crescere. Questo strumento analizza qualsiasi set di canali, identifica automaticamente i video outlier con visualizzazioni medie superiori a 2x ed estrae gli schemi dei titoli che fanno risaltare i vincitori, fornendoti una tabella di marcia per la tua strategia di contenuti. A differenza del monitoraggio manuale con fogli di calcolo, questa utility Python separa i contenuti long-form dagli Shorts, calcola le medie per canale e fa emergere formati di packaging collaudati, il tutto in pochi secondi. Set predefiniti di creator per nicchie AI e business ti consentono di fare benchmark immediatamente, mentre input di canali personalizzati ed esportazioni flessibili (console, JSON, Google Sheets) si adattano a qualsiasi flusso di lavoro. Che tu sia un creatore di contenuti che esegue reverse engineering sui concorrenti, un'agenzia di marketing che prepara report per i clienti o un imprenditore che monitora le tendenze, l'automazione settimanale tramite cron ti assicura di non perdere mai un cambiamento. È costruito con zero dipendenze esterne, gira su Python 3.8+ e utilizza la quota gratuita dell'API di YouTube, quindi puoi iniziare oggi con una configurazione minima. ## Key features - **Analisi competitiva in tempo reale**: Recupera i dati dei canali e identifica immediatamente i video con prestazioni superiori, offrendoti un vantaggio competitivo. - **Estrazione di pattern vincenti**: Estrai pattern di titoli e parole comuni dai video anomali per replicare formati comprovati. - **Recupero dei video dai canali**: Recupera automaticamente i video recenti da qualsiasi insieme di canali YouTube. - **Opzioni di esportazione flessibili**: Esporta i risultati su console, JSON o Google Sheets per un'integrazione perfetta. - **Set di canali predefiniti**: Usa gli elenchi integrati di creatori IA e business oppure personalizza i tuoi per un'analisi mirata. ## Use cases - **Analizza i canali dei concorrenti**: Inserisci qualsiasi handle YouTube per scoprire i video con le migliori prestazioni e le strategie competitive. - **Confrontati con i creatori IA**: Usa gli elenchi integrati di creatori IA per una rapida analisi competitiva della nicchia IA. - **Automatizza i report settimanali**: Pianifica tramite cron per ricevere ogni settimana il rilevamento delle anomalie e i pattern aggiornati. - **Esporta gli insight nel tuo stack**: Esporta in JSON o Google Sheets per inserire i dati competitivi nei tuoi strumenti di reporting. ## Result preview Visualizza un report di analisi competitiva basato sui dati sui contenuti YouTube degli Agenti AI, con benchmark dei canali, outlier ad alte prestazioni e pattern di contenuti vincenti generati da questa Skill dell'Agente. ![the demo of YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-demo-1.png) ![the demo of YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-demo-2.png) ![the demo of YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-demo-3.png) ![the demo of YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-demo-4.png) ## Result walkthrough ### Passaggio 1: Installa Aggiungi la Skill di analisi competitiva di YouTube al tuo agente AI. ![a simple demonstration of the first step in using YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-step-1.png) ### Passaggio 2: Descrivi l'attività Descrivi i canali YouTube o l'attività di analisi competitiva che vuoi esplorare. ![a simple demonstration of the second step in using YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-step-2.png) ### Passaggio 3: Esamina l'analisi Ottieni un report di analisi competitiva con video outlier e pattern di contenuti vincenti. ![a simple demonstration of the third step in using YouTube Competitive Analysis Skill](https://file.nanoskill.ai/youtube-competitive-analysis-skill-step-3.png) ## Skill definition # Analisi competitiva su YouTube Scopri cosa funziona davvero su YouTube. Analizza qualsiasi insieme di canali, identifica i video outlier (visualizzazioni medie 2x+) ed estrae i modelli di packaging dai vincitori. Nessun lavoro manuale su fogli di calcolo. Nessuna congettura. Intelligence competitiva basata sui dati in pochi minuti. ## Cosa fa 1. Recupera i video recenti da qualsiasi canale YouTube 2. Separa i contenuti long-form dagli Shorts 3. Calcola le medie per canale 4. Segnala gli outlier (video con prestazioni 2x+ sopra la media del canale) 5. Estrae i modelli di titolo dai video vincenti 6. Esporta su console, JSON o Google Sheets ## Avvio rapido ```bash # 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 ``` ## Configurazione 1. Ottieni una [chiave API YouTube Data v3](https://console.cloud.google.com/apis/api/youtube.googleapis.com) 2. Impostala come variabile d'ambiente: `export YOUTUBE_API_KEY="your-key"` 3. Installa le dipendenze: `pip install -r requirements.txt` ## Risultato ### Console (predefinita) ``` ================================================================================ AI Creators — LAST 30 DAYS ================================================================================ 📊 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 Dati strutturati completi, inclusi tutti i metadati video, i punteggi e i moltiplicatori. ## Set di canali predefiniti **Creatori AI:** Jeff Su, Alex Finn, Riley Brown, Dan Martell, Matt Wolfe, Nate Herk, Grace Leung, Matt Berman **Creatori Business:** Alex Hormozi, Gary Vaynerchuk, Patrick Bet-David, Codie Sanchez, Leila Hormozi, Iman Gadzhi, My First Million Modifica i dizionari dei canali in `analyze.py` per personalizzare. ## Interpretazione dei risultati | Metrica | Cosa significa | |--------|--------------| | **Moltiplicatore** | Quante volte sopra la media del canale (2.0x = doppio del normale) | | **Soglia outlier** | 2x la media. I video sopra questa soglia meritano di essere studiati. | | **Modelli di titolo** | Parole comuni nei titoli outlier = formati collaudati | | **Cadenza** | Video a settimana. Una cadenza più alta può significare medie per video più basse. | ## Formati di packaging collaudati Sulla base dell'analisi degli outlier, questi formati di titolo ottengono costantemente prestazioni superiori: **Formato lungo:** - "X, spiegato chiaramente" (spiegazione definitiva) - "X ore di Y in Z minuti" (valore condensato) - "Il modo più pigro per X" (promessa di basso sforzo) - "Dammi X minuti e ti Y" (promessa a tempo limitato) - "X casi d'uso FOLLI per Y" (listicle + parola potente) **Shorts:** - "2024 vs 2025 X" (confronto tra anni) - "Cattivo Buono Ottimo X" (classifica a livelli) - "Smetti di fare X, fai Y invece" (controcorrente) ## Automazione settimanale Esegui lo script settimanalmente per far emergere automaticamente nuovi outlier: ```bash # 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 ``` ## Requisiti - Python 3.8+ - Chiave YouTube Data API v3 - Nessuna dipendenza Python esterna (utilizza solo la libreria standard) ## Licenza MIT ## FAQ ### Che cos'è questo strumento di analisi competitiva su YouTube? È un'utilità basata su Python che analizza qualsiasi canale YouTube, segnala i video outlier con prestazioni 2x+ sopra la media ed estrae i modelli di titolo per rivelare cosa funziona. ### Come funziona l'analisi? Recupera i video recenti tramite l'API di YouTube, calcola le medie per canale, quindi contrassegna come anomali i video con visualizzazioni 2x+ sopra la media e conta la frequenza delle parole nei titoli anomali. ### Di cosa ho bisogno per eseguirlo? Ti servono Python 3.8+, una chiave API di YouTube Data v3 e i canali che vuoi analizzare. ### È gratuito? Sì, il codice è open source con licenza MIT. Ti serve solo una chiave API di YouTube, che include una quota giornaliera gratuita. ### Posso usare la mia lista di canali? Sì, passa handle personalizzati con l'opzione --channels, oppure modifica i dizionari in analyze.py per set permanenti. ### Come interpreto il moltiplicatore dei valori anomali? Un moltiplicatore di 2.0 significa che il video ha ottenuto il doppio delle visualizzazioni medie del canale. Moltiplicatori più alti indicano prestazioni più elevate.