NanoSkill
Добавить навык

Конкурентный анализ YouTube

отericosiu3Kзвезды GitHubGitHub

Анализируйте любой набор YouTube-каналов, находите видео-выбросы с просмотрами в 2+ раза выше среднего и извлекайте паттерны заголовков, которые приводят к успеху. Конкурентный анализ на основе данных за считанные минуты.

ютубПроверка безопасности пройдена
Превью результата

Полное демо

Получите отчёт о конкурентном анализе на основе данных по контенту YouTube AI-агентов, с бенчмарками каналов, высокоэффективными видео-выбросами и паттернами успешного контента, сгенерированный этим навыком агента.

Начало работы

Запустите первую задачу

  1. a simple demonstration of the first step in using YouTube Competitive Analysis Skill
    01

    Шаг 1: Установка

    Добавьте навык конкурентного анализа YouTube в своего ИИ-агента.

  2. a simple demonstration of the second step in using YouTube Competitive Analysis Skill
    02

    Шаг 2: Опишите задачу

    Опишите YouTube-каналы или задачу конкурентного анализа, которую хотите изучить.

  3. a simple demonstration of the third step in using YouTube Competitive Analysis Skill
    03

    Шаг 3: Просмотрите анализ

    Получите отчёт о конкурентном анализе с видео-выбросами и паттернами успешного контента.

Команда установки

$ npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills/tree/main/yt-competitive-analysis

Сигналы установки

Активность установки

Описание

Конкурентный анализ на YouTube критически важен для авторов и маркетологов, которые хотят расти. Этот инструмент анализирует любой набор каналов, автоматически выявляет видео-выбросы с просмотрами в 2+ раза выше среднего и извлекает паттерны заголовков, которые выделяют успешные видео, давая вам дорожную карту для собственной контент-стратегии.

В отличие от ручного отслеживания в электронных таблицах, эта утилита на Python отделяет длинные видео от Shorts, вычисляет средние показатели по каждому каналу и выявляет проверенные форматы упаковки — всё за секунды. Предустановленные наборы авторов для ниш ИИ и бизнеса позволяют мгновенно проводить бенчмаркинг, а пользовательские входные данные каналов и гибкий экспорт (консоль, JSON, Google Таблицы) вписываются в любой рабочий процесс.

Будь вы автор контента, анализирующий конкурентов, маркетинговое агентство, готовящее отчёты для клиентов, или владелец бизнеса, отслеживающий тренды, еженедельная автоматизация через cron гарантирует, что вы не пропустите ни одного изменения. Инструмент создан без внешних зависимостей, работает на Python 3.8+ и использует бесплатную квоту YouTube API, так что вы можете начать уже сегодня с минимальной настройкой.

Ключевые функции

Почему это мощно

  • Конкурентный анализ в реальном времени

    Получайте данные канала и мгновенно выявляйте видео, которые показывают лучшие результаты, давая вам конкурентное преимущество.

  • Извлечение успешных паттернов

    Извлекайте паттерны заголовков и общие слова из видео-выбросов, чтобы повторять проверенные форматы.

  • Выгрузка видео с каналов

    Автоматически получайте последние видео с любого набора каналов YouTube.

  • Гибкие возможности экспорта

    Выводите результаты в консоль, JSON или Google Sheets для бесшовной интеграции.

  • Предопределённые наборы каналов

    Используйте встроенные списки авторов по ИИ и бизнесу или настройте собственные для целевого анализа.

Сценарии

Когда использовать

  • Анализируйте каналы конкурентов

    Введите любые дескрипторы YouTube, чтобы выявить самые эффективные видео и конкурентные стратегии.

  • Сравнивайте с ИИ-авторами

    Используйте встроенные списки ИИ-авторов для быстрого конкурентного анализа ниши ИИ.

  • Автоматизируйте еженедельные отчёты

    Настройте расписание через cron, чтобы еженедельно получать обновлённые данные о выбросах и паттернах.

  • Экспортируйте результаты в ваш стек

    Выводите в JSON или Google Sheets, чтобы передавать конкурентные данные в ваши инструменты отчётности.

SKILL.md

Конкурентный анализ YouTube

Узнайте, что на самом деле работает на YouTube. Анализирует любой набор каналов, выявляет выбивающиеся видео (просмотры в 2 раза выше среднего) и извлекает паттерны упаковки у победителей.

Никакой ручной работы с таблицами. Никаких догадок. Данные о конкурентах за считанные минуты.

Что делает

  1. Получает недавние видео с любых каналов YouTube
  2. Отделяет длинные видео от Shorts
  3. Рассчитывает средние показатели по каждому каналу
  4. Отмечает выбросы (видео с результатами в 2 раза выше среднего по каналу)
  5. Извлекает паттерны заголовков у победителей
  6. Экспортирует в консоль, JSON или Google Таблицы

Быстрый старт

# 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

Установка

  1. Получите ключ YouTube Data API v3
  2. Установите его как переменную окружения: export YOUTUBE_API_KEY="your-key"
  3. Установите зависимости: pip install -r requirements.txt

Вывод

Консоль (по умолчанию)

================================================================================
  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

Полные структурированные данные, включая все метаданные видео, оценки и множители.

Предопределённые наборы каналов

Создатели ИИ: Jeff Su, Alex Finn, Riley Brown, Dan Martell, Matt Wolfe, Nate Herk, Grace Leung, Matt Berman

Бизнес-создатели: Alex Hormozi, Gary Vaynerchuk, Patrick Bet-David, Codie Sanchez, Leila Hormozi, Iman Gadzhi, My First Million

Измените словари каналов в analyze.py, чтобы настроить под себя.

Интерпретация результатов

МетрикаЧто означает
МножительВо сколько раз выше среднего по каналу (2.0x = в два раза выше обычного)
Порог выброса2x среднего. Видео выше этого порога стоит изучить.
Паттерны заголовковЧастые слова в заголовках выбросов = проверенные форматы
РегулярностьВидео в неделю. Более высокая регулярность может означать более низкие средние показатели на видео.

Проверенные форматы упаковки

На основе анализа выбросов эти форматы заголовков стабильно показывают лучшие результаты:

Длинные видео:

  • «X, понятное объяснение» (исчерпывающее объяснение)
  • «X часов Y за Z минут» (сжатая ценность)
  • «Самый ленивый способ X» (обещание минимума усилий)
  • «Дайте мне X минут, и я Y» (обещание с ограничением по времени)
  • «X БЕЗУМНЫХ способов использования Y» (список + сильное слово)

Shorts:

  • «2024 против 2025 X» (сравнение лет)
  • «Плохо, хорошо, отлично X» (ранжирование по уровням)
  • «Прекратите делать X, делайте Y вместо этого» (противоположный подход)

Еженедельная автоматизация

Запускайте еженедельно, чтобы автоматически находить новые выбросы:

# 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

Требования

  • Python 3.8+
  • Ключ YouTube Data API v3
  • Нет внешних зависимостей Python (используется только stdlib)

Лицензия

MIT

FAQ