איך לבנות מנוע AI למיחזור תוכן וידאו

הבעיה שזה פותר

צוותי שיווק משקיעים בפודקאסטים, וובינרים ווידאו, ואז מפרסמים אותם פעם אחת. מיחזור הוא עבודת התוכן עם המינוף הגבוה ביותר, אבל קופירייטרים מבזבזים שעות על צפייה חוזרת ותמלול. סוכנויות רוצות צינור שאפשר לחזור עליו, שמפיק טיוטות ראשונות איכותיות לכל הערוצים עבור כל לקוח.

מה לכלול בגרסה הראשונה

• ■מאמר לבלוג, ניוזלטר, ופוסטים ל-LinkedIn ול-X מסרטון אחד
• ■הצעות לקליפים קצרים עם חותמות זמן והוקים
• ■פרופילי קול מותג לכל לקוח
• ■תור אישורים עם היסטוריית עריכות
• ■ייצוא לכלי תזמון ולמערכות ניהול תוכן

איך לבנות את זה, שלב אחר שלב

1. 01

   שלפו את התמלול

   קראו ל-/transcribe עם format.paragraphs ו-format.timestamp. השתמשו ב-/batch כשלקוח שולח ערימה של סרטונים ישנים.

2. 02

   חלצו את הרעיונות המרכזיים

   בקשו מ-LLM לרשום את הרעיונות, הציטוטים והסיפורים החזקים ביותר עם חותמות הזמן שלהם. כל פורמט מתחיל מהרשימה הזו.

3. 03

   צרו כל פורמט

   הריצו פרומפט ייעודי לכל פורמט, כל אחד עם מדריך הקול של הלקוח ודוגמאות לפוסטים קודמים.

4. 04

   בדיקה ותזמון

   הציגו את הטיוטות בתור אישורים, ואז ייצאו את התוכן המאושר לכלי התזמון או למערכת ניהול התוכן של הלקוח.

קוד התחלתי

הרעיון הזה מבוסס על התבנית "מתכון 1: סרטון אחד נכנס, פלט מובנה יוצא". החליפו בערוצים, בפרומפטים ובאחסון שלכם.

import requests

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

res = requests.post(f"{API}/transcribe", headers=HEADERS, json={
    "video": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID",
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

transcript = res["data"]["transcript"]
print(transcript["text"][:500])        # plain text for your LLM prompt
for seg in transcript["segments"][:3]:  # timestamps for deep links
    print(seg["start"], seg["text"])

איך זה מרוויח כסף

מכרו מסלולים לפי משתמשים לסוכנויות ולצוותי תוכן, או הפעילו את זה כשירות מנוהל שבו התוכנה מאפשרת לצוות קטן לשרת לקוחות רבים. תמחור לפי מספר הסרטונים המעובדים בחודש מתיישר עם העלויות שלכם.

טעויות שכדאי להימנע מהן

• ✕יצירת כל פורמט ישירות מהתמלול הגולמי: חלצו קודם את הרעיונות המרכזיים לקבלת תוצר ממוקד יותר.
• ✕התעלמות מקול המותג: טקסט AI גנרי הוא הסיבה העיקרית שצוותים מפסיקים להשתמש בכלי מיחזור.
• ✕דילוג על בדיקה אנושית: השאירו שלב אישור, במיוחד בעבודה עבור לקוחות.

שאלות על הרעיון הזה