Как создать инструмент проверки блогеров для спонсорства на YouTube

Какую проблему решает

Команды инфлюенс-маркетинга проверяют авторов, просматривая несколько свежих видео. Они упускают спонсорство конкурента полугодовой давности, скандальное высказывание или привычку высмеивать спонсоров в кадре. Узнать об этом после запуска кампании дорого. Просмотреть сотни часов вручную невозможно.

Что включить в первую версию

• ■Массовый анализ последних видео автора
• ■Выявление прошлых спонсоров и брендов-конкурентов
• ■Флаги безопасности контента: ненормативная лексика, острые темы и скандалы
• ■Отношение к спонсорам и товарным категориям
• ■Отчёт, которым можно поделиться, с цитатами и доказательствами с таймкодами

Как создать: пошагово

1. 01

   Выгрузите архив видео

   Вызовите /channels/resolve с хендлом автора и лимитом от 100 до 500, чтобы получить ID последних видео.

2. 02

   Расшифруйте одним пакетом

   Отправьте ID в /batch. Для видео без субтитров параметры ASR, такие как модерация контента и анализ тональности, добавляют структурированные сигналы безопасности.

3. 03

   Извлеките спонсоров и риски

   Прогоните каждую расшифровку через LLM, чтобы составить список упомянутых спонсоров, брендов-конкурентов и высказываний, попадающих в категории риска бренда.

4. 04

   Оцените и сформируйте отчёт

   Сведите находки в оценку по каждой категории и сформируйте отчёт, где каждый флаг ведёт на цитату и таймкод.

Стартовый код

Эта идея построена на шаблоне «Рецепт 3: массовая загрузка плейлиста в базу знаний». Подставьте свои каналы, промпты и хранилище.

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

Как на этом заработать

Берите плату за отчёт с брендов, которые проверяют авторов время от времени, и продавайте тарифы с местами агентствам и маркетплейсам авторов, которые проверяют каждую неделю. Цену легко обосновать в сравнении со стоимостью одного провального спонсорства.

Каких ошибок избегать

• ✕Ставить флаги без доказательств: каждому риску нужны цитата и таймкод, чтобы человек мог оценить контекст.
• ✕Считать любую ненормативную лексику одинаково рискованной: дайте каждому бренду настроить свои пороги.
• ✕Анализировать только свежие видео: сделки с конкурентами часто встречаются в более ранних роликах.

Вопросы об этой идее