Come creare un generatore AI di capitoli e show notes per YouTube

Il problema che risolve

Creator e podcaster pubblicano ogni settimana e saltano i metadati perché sono noiosi da scrivere. Questo costa loro traffico dalla ricerca, posizionamento tra i video suggeriti e retention. Editor e agenzie che lo fanno a mano impiegano dai 20 ai 40 minuti per video. Un generatore che produce bozze accurate e con timestamp elimina gran parte di questo lavoro.

Cosa includere nella prima versione

• ■Capitoli con timestamp nel formato richiesto da YouTube, a partire da 0:00
• ■Una descrizione SEO con parole chiave target e link
• ■Show notes in stile podcast con punti chiave e risorse citate
• ■Impostazioni del tono di voce del brand per ogni canale
• ■Copia o pubblicazione con un clic su YouTube, WordPress o su un hosting per podcast

Come realizzarla, passo dopo passo

1. 01

   Recupera la trascrizione

   Chiama /transcribe con format.timestamp e format.paragraphs, così hai sia il testo leggibile sia gli orari di inizio.

2. 02

   Individua i cambi di argomento

   Invia i paragrafi con i rispettivi timestamp a un LLM e chiedigli di raggrupparli in un numero di capitoli compreso tra cinque e dieci, usando solo orari di inizio presenti nei dati.

3. 03

   Scrivi descrizione e note

   Usa un secondo prompt per scrivere la descrizione e le show notes a partire dall'elenco dei capitoli, includendo parole chiave e link del creator.

4. 04

   Revisiona e pubblica

   Mostra le bozze in un editor, lascia che il creator le modifichi, poi copiale o pubblicale tramite l'API della piattaforma.

Codice di partenza

Questa idea si basa sullo schema "Ricetta 1: entra un video, esce un output strutturato". 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"}

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"])

Perché vale la pena realizzarla

Fai pagare ai creator un abbonamento mensile in base ai video al mese, oppure aggiungilo come funzionalità a pagamento in uno strumento esistente di editing, pianificazione o hosting per podcast. Le agenzie pagheranno per postazioni del team e preset del tono di voce del brand.

Errori da evitare

• ✕Lasciare che il modello inventi i timestamp: vincolalo agli orari di inizio dei segmenti della trascrizione.
• ✕Produrre descrizioni generiche: fornisci come esempi le parole chiave del canale e le descrizioni passate.
• ✕Dimenticare le regole di YouTube: il primo capitolo deve iniziare a 0:00 e servono almeno tre capitoli.

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