YouTubeスポンサー向けインフルエンサー審査ツールの作り方

解決する課題

インフルエンサーチームは、直近の動画を数本見てクリエイターを審査しています。そのため、半年前の競合スポンサー案件、物議を醸した発言、動画内でスポンサーを揶揄する癖などを見逃します。キャンペーン開始後に発覚すると大きな損失になりますが、何百時間もの動画を手作業で確認するのは不可能です。

最初のバージョンに含めるべき機能

• ■クリエイターの直近の動画をまとめて分析
• ■過去のスポンサーや競合ブランドの検出
• ■不適切な言葉、センシティブな話題、炎上リスクに関するコンテンツ安全性フラグ
• ■スポンサーや製品カテゴリに対する感情分析
• ■発言とタイムスタンプを根拠として示す共有可能なレポート

開発手順（ステップごとに解説）

1. 01

   過去の動画を取得する

   クリエイターのハンドルとlimit 100〜500を指定して/channels/resolveを呼び出し、直近の動画IDを取得します。

2. 02

   1回のバッチで文字起こしする

   IDを/batchに送信します。字幕のない動画では、コンテンツモデレーションや感情分析などのASRオプションで構造化された安全性シグナルを追加できます。

3. 03

   スポンサーとリスクを抽出する

   各文字起こしをLLMで処理し、言及されたスポンサー、競合ブランド、ブランドのリスクカテゴリに該当する発言を一覧化します。

4. 04

   スコア化してレポートする

   結果をカテゴリごとのスコアにまとめ、すべてのフラグが発言とタイムスタンプにリンクするレポートを生成します。

サンプルコード

このアイデアは「レシピ3：再生リストをナレッジベースに一括登録」パターンをベースにしています。チャンネル、プロンプト、保存先はご自身のものに置き換えてください。

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

収益化の方法

たまに審査するブランドにはレポート単位で課金し、毎週審査する代理店やクリエイターマーケットプレイスにはシート制プランを販売します。スポンサー契約1件の失敗コストと比べれば、価格の正当性は簡単に示せます。

避けるべき失敗

• ✕根拠なしにフラグを立てること：人が文脈を判断できるよう、すべてのリスクに発言とタイムスタンプを添えましょう。
• ✕あらゆる不適切な言葉を同じリスクとして扱うこと：ブランドごとにしきい値を設定できるようにしましょう。
• ✕直近の動画だけを分析すること：競合との案件はもっと前の動画に出てくることがよくあります。

このアイデアに関する質問