解決する課題
製品に関する影響力のある意見は、レビュー、ポッドキャスト、解説動画で語られることが増えており、タイトルにブランド名がないことも多くあります。PRチームが気づくのは数日後か、まったく気づかないこともあります。ブランドが言及されたときのアラート、発言の文脈、そして競合とのシェア・オブ・ボイスを測る手段が必要です。
最初のバージョンに含めるべき機能
- クライアントごとのチャンネル・ポッドキャストのウォッチリスト
- ブランド、製品、人物のキーワード・別名マッチング
- 各言及をポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類するAI
- 発言内容とタイムスタンプ付きリンクを含むSlack・メール通知
- 競合と比較した週次のシェア・オブ・ボイスレポート
開発手順(ステップごとに解説)
- 01
ウォッチリストを作る
クライアントごとに監視するチャンネルを保存します。各ハンドルを/channels/resolveで一度だけ解決し、チャンネルIDを取得します。
- 02
新しいアップロードをポーリングする
定期的に各チャンネルを小さなlimitで解決し、処理済みの動画IDと比較します。
- 03
新しい動画だけを文字起こしする
新しいIDを/transcribeまたは/batchに送信します。クレジットを消費するのは未処理の動画だけです。
- 04
言及を検出・分類する
文字起こしからブランド名と別名を検索し、前後の段落をLLMに渡して関連性の確認と感情の分類を行います。
- 05
通知とレポート
確認済みの各言及を発言内容とタイムスタンプ付きリンクとともにSlackまたはメールで送り、週次レポートに集計します。
サンプルコード
このアイデアは「レシピ2:チャンネルを監視して新着動画を通知」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"}
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}")収益化の方法
追跡するブランド数と監視チャンネル数に応じた月額サブスクリプションで販売します。複数のクライアントを抱える代理店が最も有力な購入者で、週次レポートだけでもプラン料金を正当化できます。
避けるべき失敗
- キーワードの一致結果をそのまま通知すること:「Apple」や「Notion」のような名前はノイズを避けるためLLMによる関連性チェックが必要です。
- 監視するチャンネルが少なすぎること:価値は網羅性にあるため、クライアントが簡単にチャンネルを追加できるようにしましょう。
- 字幕のない動画での言及を見逃すこと:重要なチャンネルではAI音声認識を有効にしましょう。
このアイデアに関する質問
YouTube動画でのブランド言及を監視できますか?
はい。ウォッチリストのチャンネルの新しいアップロードを文字起こしすれば、各動画で話された内容すべてからブランド名を検索し、正確なタイムスタンプを取得できます。
新しい動画はどのくらいの頻度で確認すべきですか?
ほとんどのブランドモニタリングでは1時間ごとで十分です。金融など動きの速い分野では、より頻繁な確認が妥当な場合もあります。
誤検知を減らすには?
キーワードマッチングと、前後の段落を読んで言及がそのブランドを指しているか確認するLLMチェックを組み合わせてください。