Comment créer un outil de veille de marque sur YouTube

Le problème résolu

Les avis influents sur les produits s'expriment de plus en plus à l'oral, dans des tests, des podcasts et des vidéos de commentaire, souvent sans le nom de la marque dans le titre. Les équipes RP l'apprennent des jours plus tard, voire jamais. Elles ont besoin d'alertes quand une marque est mentionnée, du contexte de ce qui a été dit et d'un moyen de mesurer leur part de voix face aux concurrents.

Ce que doit inclure votre première version

• ■Une liste de chaînes et de podcasts à surveiller par client
• ■Détection par mots-clés et alias pour les marques, produits et personnes
• ■Classification IA de chaque mention en positive, négative ou neutre
• ■Alertes Slack et e-mail avec la citation et un lien horodaté
• ■Rapports hebdomadaires de part de voix face aux concurrents

Comment le construire, étape par étape

1. 01

   Constituer la liste de surveillance

   Enregistrez les chaînes à surveiller pour chaque client. Résolvez chaque handle une seule fois avec /channels/resolve pour obtenir l'identifiant de la chaîne.

2. 02

   Détecter les nouvelles vidéos

   À intervalles réguliers, résolvez chaque chaîne avec une petite limite et comparez les identifiants de vidéos à ceux déjà traités.

3. 03

   Ne transcrire que les nouvelles vidéos

   Envoyez les nouveaux identifiants à /transcribe ou /batch. Vous ne dépensez des crédits que pour les vidéos jamais vues.

4. 04

   Détecter et classer les mentions

   Recherchez les noms de marque et alias dans les transcriptions, puis transmettez le paragraphe environnant à un LLM pour confirmer la pertinence et classer le sentiment.

5. 05

   Alerter et rendre compte

   Envoyez chaque mention confirmée sur Slack ou par e-mail avec la citation et un lien horodaté, et regroupez les mentions dans des rapports hebdomadaires.

Code de démarrage

Cette idée repose sur le modèle « Recette 2 : surveiller des chaînes et alerter à chaque nouvelle vidéo ». Remplacez par vos propres chaînes, prompts et stockage.

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

WATCHLIST = ["@somechannel", "@anotherchannel"]
KEYWORDS = ["your brand", "competitor"]
seen = set()  # persist this in a database in production

for handle in WATCHLIST:
    latest = requests.post(f"{API}/channels/resolve", headers=HEADERS,
                           json={"handle": handle, "limit": 10}).json()
    for video in latest["items"]:
        if video["video_id"] in seen:
            continue
        seen.add(video["video_id"])
        t = requests.post(f"{API}/transcribe", headers=HEADERS,
                          json={"video": video["video_id"]}).json()
        text = t.get("data", {}).get("transcript", {}).get("text", "").lower()
        hits = [k for k in KEYWORDS if k in text]
        if hits:
            print(f"ALERT {video['title']}: {hits}")

Comment ça rapporte

Vendez des abonnements mensuels selon le nombre de marques suivies et de chaînes surveillées. Les agences qui gèrent plusieurs clients sont les meilleurs acheteurs ; le rapport hebdomadaire à lui seul peut justifier l'abonnement.

Erreurs à éviter

• ✕Envoyer des correspondances brutes de mots-clés comme alertes : des noms comme « Apple » ou « Notion » nécessitent une vérification de pertinence par LLM pour éviter le bruit.
• ✕Surveiller trop peu de chaînes : la valeur vient de la couverture, laissez les clients ajouter facilement des chaînes.
• ✕Manquer les mentions dans les vidéos sans sous-titres : activez la reconnaissance vocale IA pour les chaînes importantes.

Questions sur cette idée