Come creare uno strumento di verifica degli influencer per le sponsorizzazioni su YouTube

Il problema che risolve

I team di influencer marketing valutano i creator guardando una manciata di video recenti. Così sfuggono una sponsorizzazione di un concorrente di sei mesi prima, un'uscita controversa o l'abitudine di prendere in giro gli sponsor davanti alla telecamera. Scoprirlo dopo il lancio di una campagna costa caro. Rivedere centinaia di ore a mano è impossibile.

Cosa includere nella prima versione

• ■Analisi in blocco dei video recenti di un creator
• ■Rilevamento degli sponsor passati e dei brand concorrenti
• ■Segnalazioni di brand safety per volgarità, temi sensibili e polemiche
• ■Sentiment verso gli sponsor e le categorie di prodotto
• ■Un report condivisibile con citazioni e prove con timestamp

Come realizzarla, passo dopo passo

1. 01

   Recupera il catalogo

   Chiama /channels/resolve con l'handle del creator e un limite da 100 a 500 per ottenere gli ID dei video recenti.

2. 02

   Trascrivi in un unico batch

   Invia gli ID a /batch. Per i video senza sottotitoli, le opzioni ASR come moderazione dei contenuti e analisi del sentiment aggiungono segnali di sicurezza strutturati.

3. 03

   Estrai sponsor e rischi

   Fai elaborare ogni trascrizione a un LLM per elencare gli sponsor citati, i brand concorrenti e le dichiarazioni che rientrano nelle categorie di rischio del brand.

4. 04

   Assegna un punteggio e genera il report

   Combina i risultati in un punteggio per categoria e genera un report in cui ogni segnalazione rimanda alla citazione e al timestamp.

Codice di partenza

Questa idea si basa sullo schema "Ricetta 3: carica in blocco una playlist in una knowledge base". Sostituisci canali, prompt e storage con i tuoi.

import requests

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

playlist = requests.post(f"{API}/playlists/resolve", headers=HEADERS,
                         json={"playlist_url": "https://www.youtube.com/playlist?list=PLAYLIST_ID",
                               "limit": 100}).json()

ids = [v["video_id"] for v in playlist["items"]]
batch = requests.post(f"{API}/batch", headers=HEADERS, json={
    "video_ids": ids,
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

# Large batches run async: poll GET /batch/{batch_id} until status is "completed"
for r in batch.get("results", []):
    if r["status"] == "completed":
        for p in r["data"]["transcript"].get("paragraphs") or []:
            store(video_id=r["video_id"], start=p["start"], text=p["text"])  # your vector DB

Come guadagna

Fai pagare per report i brand che fanno verifiche occasionali e vendi piani a postazioni ad agenzie e marketplace di creator che fanno verifiche ogni settimana. Il prezzo è facile da giustificare rispetto al costo di una sola sponsorizzazione andata male.

Errori da evitare

• ✕Segnalare senza prove: ogni rischio ha bisogno di una citazione e di un timestamp, così una persona può valutarne il contesto.
• ✕Considerare tutte le volgarità ugualmente rischiose: lascia che ogni brand imposti le proprie soglie.
• ✕Analizzare solo i video recenti: gli accordi con i concorrenti spesso compaiono più indietro nel tempo.

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