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YouTube 竞争分析

作者ericosiu3KGitHub 星标GitHub

分析任意一组 YouTube 频道，找出观看量超出平均水平 2 倍以上的爆款视频，并提炼出制胜标题模式。几分钟即可完成数据驱动的竞争分析。

YouTube安全扫描通过
结果预览

完整 Demo

查看一份由该智能体技能生成的数据驱动竞争分析报告，内容针对 AI 智能体 YouTube 内容，包含频道基准、高表现爆款视频和制胜内容模式。

开始使用

完成第一个任务

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

    步骤 1：安装

    将 YouTube 竞争分析技能添加到你的 AI 智能体中。

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

    步骤 2：描述任务

    描述你想要探索的 YouTube 频道或竞争分析任务。

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

    步骤 3：查看分析

    获取一份包含爆款视频和制胜内容模式的竞争分析报告。

安装指令

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

安装信号

安装动态

关于

在 YouTube 上进行竞争分析对于希望增长的创作者和营销人员来说至关重要。该工具可分析任意一组频道，自动识别观看量达到平均水平 2 倍以上的爆款视频，并提炼出让优胜者脱颖而出的标题模式，为你自己的内容策略提供路线图。

与手动电子表格跟踪不同，这个 Python 工具将长视频与 Shorts 区分开，计算每个频道的平均值，并挖掘出经过验证的包装格式——所有这些只需几秒钟。针对 AI 和商业领域的预定义创作者集合让你可以立即进行基准分析，而自定义频道输入和灵活的导出方式（控制台、JSON、Google 表格）可适配任何工作流程。

无论你是逆向分析竞争对手的内容创作者、为客户准备报告的营销机构，还是跟踪趋势的企业主，通过 cron 实现的每周自动化都能确保你不会错过任何动态。它不依赖任何外部组件，可在 Python 3.8+ 上运行，并使用免费的 YouTube API 配额，因此你可以用最少的设置从今天就开始使用。

核心功能

它的强大之处

  • 实时竞争分析

    拉取频道数据并即时识别表现突出的视频，为你带来竞争优势。

  • 成功模式提取

    从异常视频中提取标题模式和常用词，以复制经过验证的格式。

  • 频道视频拉取

    自动从任意 YouTube 频道组合中获取近期视频。

  • 灵活的导出选项

    将结果输出到控制台、JSON 或 Google Sheets，以实现无缝集成。

  • 预定义频道组合

    使用内置的 AI 和商业创作者列表，或自定义你自己的列表以进行针对性分析。

使用场景

什么时候适合使用

  • 分析竞争对手频道

    输入任意 YouTube 句柄，以发现表现最佳的视频和竞争策略。

  • 与 AI 创作者进行基准比较

    使用内置的 AI 创作者列表，快速对 AI 细分领域进行竞争分析。

  • 自动化每周报告

    通过 cron 安排任务，每周接收更新的异常检测和模式。

  • 将洞察导出到你的技术栈

    输出到 JSON 或 Google Sheets，将竞争数据馈送到你的报告工具中。

SKILL.md

YouTube 竞争分析

找出 YouTube 上真正有效的内容。分析任意一组频道，识别异常视频（超过平均观看次数 2 倍以上），并从中提取赢家的包装模式。

无需手动处理电子表格。无需猜测。数分钟内即可获得数据驱动的竞争情报。

它能做什么

  1. 拉取任意 YouTube 频道的最新视频
  2. 区分长视频和 Shorts
  3. 计算每个频道的平均值
  4. 标记异常值（表现超过频道平均值 2 倍以上的视频）
  5. 提取赢家的标题模式
  6. 导出到控制台、JSON 或 Google 表格

快速开始

# 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

设置

  1. 获取一个 YouTube Data API v3 密钥
  2. 将其设置为环境变量：export YOUTUBE_API_KEY="your-key"
  3. 安装依赖项：pip install -r requirements.txt

输出

控制台（默认）

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

包括所有视频元数据、分数和倍数的完整结构化数据。

预定义频道组

AI 创作者： Jeff Su、Alex Finn、Riley Brown、Dan Martell、Matt Wolfe、Nate Herk、Grace Leung、Matt Berman

商业创作者： Alex Hormozi、Gary Vaynerchuk、Patrick Bet-David、Codie Sanchez、Leila Hormozi、Iman Gadzhi、My First Million

编辑 analyze.py 中的频道字典以进行自定义。

解读结果

指标含义
倍数高出频道平均值的倍数（2.0 倍 = 正常的两倍）
异常值阈值平均值的 2 倍。高于此值的视频值得研究。
标题模式异常标题中的常见词语 = 经过验证的格式
更新频率每周视频数。频率越高，单个视频的平均值可能越低。

经过验证的包装格式

基于异常值分析，这些标题格式始终表现优异：

长视频：

  • “X，清晰解释”（权威解释）
  • “Z 分钟内了解 X 小时 Y 的内容”（浓缩价值）
  • “最懒的方法做到 X”（低努力承诺）
  • “给我 X 分钟，我会 Y”（限时承诺）
  • “Y 的 X 个疯狂用例”（清单体 + 强力词）

Shorts：

  • “2024 年与 2025 年 X 对比”（年份比较）
  • “差 好 优秀 X”（等级排名）
  • “停止做 X，改为做 Y”（逆向思维）

每周自动化

每周运行以自动发现新的异常视频：

# 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

要求

  • Python 3.8 或更高版本
  • YouTube Data API v3 密钥
  • 无外部 Python 依赖（仅使用标准库）

许可证

MIT

常见问题