Il problema che risolve
Le opinioni influenti sui prodotti vengono espresse sempre più spesso a voce in recensioni, podcast e video di commento, spesso senza il nome del brand nel titolo. I team di PR lo scoprono giorni dopo, se va bene. Hanno bisogno di avvisi quando un brand viene citato, del contesto di ciò che è stato detto e di un modo per misurare la share of voice rispetto ai concorrenti.
Cosa includere nella prima versione
- Una watchlist di canali e podcast per ogni cliente
- Corrispondenza di parole chiave e alias per brand, prodotti e persone
- Classificazione AI di ogni menzione come positiva, negativa o neutra
- Avvisi su Slack e via email con la citazione e un link con timestamp
- Report settimanali sulla share of voice rispetto ai concorrenti
Come realizzarla, passo dopo passo
- 01
Crea la watchlist
Salva i canali da monitorare per ogni cliente. Risolvi ogni handle una sola volta con /channels/resolve per ottenere l'ID del canale.
- 02
Controlla i nuovi caricamenti
A intervalli regolari, risolvi ogni canale con un limite basso e confronta gli ID video con quelli già elaborati.
- 03
Trascrivi solo i video nuovi
Invia i nuovi ID a /transcribe o /batch. Spendi crediti solo per i video che non hai ancora visto.
- 04
Individua e classifica le menzioni
Cerca nelle trascrizioni i nomi dei brand e i loro alias, poi passa il paragrafo circostante a un LLM per confermarne la pertinenza e classificarne il sentiment.
- 05
Invia avvisi e report
Invia ogni menzione confermata su Slack o via email con la citazione e un link con timestamp, e aggrega le menzioni in report settimanali.
Codice di partenza
Questa idea si basa sullo schema "Ricetta 2: monitora i canali e ricevi avvisi sui nuovi video". 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"}
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}")Come guadagna
Vendi abbonamenti mensili con prezzi basati sul numero di brand e canali monitorati. Le agenzie che gestiscono più clienti sono gli acquirenti più forti; il solo report settimanale può giustificare il piano.
Errori da evitare
- Inviare come avvisi le corrispondenze grezze delle parole chiave: nomi come "Apple" o "Notion" richiedono una verifica di pertinenza con un LLM per evitare rumore.
- Monitorare troppo pochi canali: il valore sta nella copertura, quindi permetti ai clienti di aggiungere canali facilmente.
- Perdere le menzioni nei video senza sottotitoli: attiva il riconoscimento vocale AI per i canali importanti.
Domande su questa idea
Posso monitorare le menzioni di un brand nei video di YouTube?
Sì. Trascrivendo i nuovi caricamenti di una watchlist di canali, puoi cercare i nomi dei brand in tutto ciò che viene detto in ogni video e ottenere il timestamp esatto.
Ogni quanto devo controllare i canali per i nuovi video?
Ogni ora è sufficiente per la maggior parte del brand monitoring. Settori molto dinamici come la finanza possono giustificare controlli più frequenti.
Come riduco i falsi positivi?
Combina la corrispondenza per parole chiave con una verifica tramite LLM che legge il paragrafo circostante e conferma che la menzione si riferisce al brand.