YouTube Comments Analyzer - Анализатор комментариев под YouTube видео для генерации идей контента
.jpg)

Описание процесса
Данная автоматизация представляет собой интеллектуальную систему для анализа комментариев под YouTube видео с целью выявления наиболее востребованных тем для новых видео. Система принимает ссылку на YouTube видео, извлекает до 100 комментариев через YouTube Data API, анализирует их с помощью Google Gemini AI для выявления паттернов и запросов аудитории, генерирует структурированные идеи для будущих видео и сохраняет результаты в Airtable для дальнейшего планирования контента.
API ключи и сервисы:
- YouTube Data API v3 - для получения комментариев (требуется API ключ)
- Google Gemini API - для AI анализа комментариев
- Airtable Personal Access Token - для сохранения идей
- Airtable - для записи результата
Архитектура системы по блокам
РАЗДЕЛ 1: ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ

1.1 On form submission - Веб-форма для ввода URL
Назначение: Предоставляет простой интерфейс для ввода ссылки на YouTube видео
Настройки формы:
- Form Title: "Анализ комментариев"
- Form Fields:
- Field Label: youtubeUrl
- Placeholder: url
- Required Field: true
- Webhook ID: (ваш вебхук автоматически встанет)
Поддерживаемые форматы URL:
- https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID
- https://youtu.be/VIDEO_ID
- https://youtube.com/embed/VIDEO_ID
- https://youtube.com/shorts/VIDEO_ID
- https://youtube.com/live/VIDEO_ID
- Прямой Video ID (11 символов)
1.2 Code - Извлечение Video ID
Назначение: Парсит различные форматы YouTube URL и извлекает Video ID для API запросов
JavaScript код:
function extractVideoId(url) {
const patterns = [
/(?:youtube\.com\/watch\?v=|youtu\.be\/|youtube\.com\/embed\/|youtube\.com\/v\/)([^&\n?#]+)/,
/youtube\.com\/shorts\/([^&\n?#]+)/,
/youtube\.com\/live\/([^&\n?#]+)/
];
for (const pattern of patterns) {
const match = url.match(pattern);
if (match && match[1]) {
return match[1];
}
}
// Если URL уже является videoId (11 символов)
if (/^[a-zA-Z0-9_-]{11}$/.test(url)) {
return url;
}
return null;
}
const youtubeUrl = $json.youtubeUrl;
const videoId = extractVideoId(youtubeUrl);
if (!videoId) {
throw new Error("Не удалось извлечь Video ID из URL: " + youtubeUrl);
}
return {
videoId: videoId,
originalUrl: youtubeUrl
};
Примеры обработки:
- https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ → dQw4w9WgXcQ
- https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ → dQw4w9WgXcQ
- dQw4w9WgXcQ → dQw4w9WgXcQ
1.3 HTTP Request - Получение комментариев
Назначение: Загружает комментарии через официальный YouTube Data API
Настройки HTTP Request:
- URL: https://www.googleapis.com/youtube/v3/commentThreads
- Method: GET
- Query Parameters:
- part: snippet (базовая информация о комментариях)
- videoId: {{ $json.videoId }} (извлеченный Video ID)
- maxResults: 100 (максимальное количество комментариев)
- key: [ВАШ API КЛЮЧ] (требуется заменить)
Пример ответа YouTube API:
{
"items": [
{
"snippet": {
"topLevelComment": {
"snippet": {
"textOriginal": "Отличное видео! А можете сделать про криптовалюты?",
"authorDisplayName": "Иван Петров",
"likeCount": 15,
"publishedAt": "2024-01-15T10:30:00Z"
}
}
}
},
{
"snippet": {
"topLevelComment": {
"snippet": {
"textOriginal": "Очень полезно! Хотелось бы видео про инвестиции",
"authorDisplayName": "Мария Иванова",
"likeCount": 8,
"publishedAt": "2024-01-15T11:45:00Z"
}
}
}
}
]
}
1.4 Code1 - Извлечение текста комментариев
Назначение: Обрабатывает ответ API и извлекает только тексты комментариев
JavaScript код:
// Получаем данные из HTTP Request
const response = $input.first().json;
const items = response.items || [];
// Извлекаем только тексты комментариев
const comments = items.map(thread => {
return thread.snippet.topLevelComment.snippet.textOriginal;
});
// Возвращаем массив комментариев
return comments.map(text => ({ comment: text }));
Результат: Массив объектов с комментариями в удобном для анализа формате.
РАЗДЕЛ 2: ПОДГОТОВКА К АНАЛИЗУ

2.1 Aggregate - Объединение комментариев
Назначение: Собирает все комментарии в единый массив для передачи в AI
Настройки:
- Fields To Aggregate: comment
- Options: {} (стандартные настройки)
Результат: Единый объект со всеми комментариями в поле comment как массив.
РАЗДЕЛ 3: AI АНАЛИЗ КОММЕНТАРИЕВ

3.1 AI Agent - Интеллектуальный анализ
Назначение: Анализирует комментарии для выявления наиболее востребованных тем
Подключенные компоненты:
- Google Gemini Chat Model - основная языковая модель
- Simple Memory - память для контекста анализа
- Structured Output Parser - обеспечение JSON формата
Входные данные:
Комментарии: {{ $json.comment.join("\n\n") }}
Детальный системный промпт:
Проанализируй комментарии ниже и найди 3-4 самые востребованные темы для новых видео.
Правила:
1. Ищи прямые просьбы и вопросы
2. Группируй похожие запросы
3. Игнорируй общие комплименты
4. Учитывай только конкретные предложения
Ответ дай в формате:
1. **[Название видео]** - [почему востребовано] (упомянуто X раз)
2. **[Название видео]** - [почему востребовано] (упомянуто X раз)
3. **[Название видео]** - [почему востребовано] (упомянуто X раз)
4. **[Название видео]** - [почему востребовано] (упомянуто X раз)
+ Главный инсайт об аудитории: [наблюдение]
Найди 3 идеи для видео и верни СТРОГО в формате:
{
"idea1": {
"title": "название видео",
"reason": "почему востребовано",
"mentions": число
},
"idea2": {
"title": "название видео",
"reason": "почему востребовано",
"mentions": число
},
"idea3": {
"title": "название видео",
"reason": "почему востребовано",
"mentions": число
},
"mainInsight": "главный инсайт об аудитории"
}
ВАЖНО: Ответ должен быть ТОЛЬКО JSON, без пояснений!
Алгоритм анализа AI:
- Сканирование паттернов: Ищет повторяющиеся запросы и темы
- Группировка запросов: Объединяет похожие просьбы
- Подсчет упоминаний: Считает частоту каждой темы
- Ранжирование: Сортирует по востребованности
- Генерация инсайтов: Выявляет общие тенденции аудитории
3.2 Google Gemini Chat Model - Языковая модель
Назначение: Обеспечивает AI Agent продвинутыми возможностями понимания русского языка
Настройки:
- Model: Google Gemini
- Options: {} (стандартные параметры)
- Credentials: Google Gemini API account 2 (ID: 20golXtpMrf8hW07)
Преимущества Gemini для этой задачи:
- Отличное понимание русского языка
- Способность к сложному анализу текста
- Эффективная группировка и классификация
- Экономичность по сравнению с GPT-4
3.3 Structured Output Parser - Структурированный вывод
Назначение: Гарантирует получение корректного JSON ответа от AI
JSON Schema:
{
"type": "object",
"properties": {
"ideas": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"title": {"type": "string"},
"reason": {"type": "string"},
"mentions": {"type": "integer"}
},
"required": ["title", "reason", "mentions"]
},
"minItems": 3,
"maxItems": 3
},
"insight": {"type": "string"}
},
"required": ["ideas", "insight"]
}
Пример структурированного вывода:
{
"ideas": [
{
"title": "Как инвестировать в криптовалюты новичкам",
"reason": "Множественные запросы на объяснение основ криптоинвестиций",
"mentions": 12
},
{
"title": "Топ-5 ошибок при создании бизнеса",
"reason": "Частые вопросы о подводных камнях предпринимательства",
"mentions": 8
},
{
"title": "Пассивный доход: реальные способы 2024",
"reason": "Популярная тема в комментариях про дополнительные доходы",
"mentions": 15
}
],
"insight": "Аудитория активно интересуется финансовой грамотностью и способами заработка, особенно пассивными методами"
}
РАЗДЕЛ 4: СОХРАНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

4.1 Split Out - Разделение идей
Назначение: Преобразует массив идей в отдельные элементы для индивидуального сохранения
Настройки:
- Field To Split Out: output.ideas
- Options: {} (стандартные настройки)
Результат: Каждая идея становится отдельным элементом в потоке данных.
4.2 Create a record - Сохранение в Airtable
Назначение: Сохраняет каждую идею как отдельную запись в базе данных Airtable
Настройки Airtable:
- Operation: create
- Base: ваша база
- Table: ваша таблица
- Credentials: ваш апи ключ
Columns Mapping:
- Идеи: {{ $json.title }} (название видео)
- Причина: {{ $json.reason }} (почему востребовано)
- Упоминание: {{ $json.mentions }} (количество упоминаний)
Структура итоговой таблицы Airtable:
Идеи
Причина
Упоминание
Как инвестировать в криптовалюты новичкам
Множественные запросы на объяснение основ
12
Топ-5 ошибок при создании бизнеса
Частые вопросы о подводных камнях
8
Пассивный доход: реальные способы 2024
Популярная тема про доп. доходы
15
Схема подключений нод
Основной поток:
- On form submission → Code → HTTP Request → Code1
- Code1 → Aggregate → AI Agent
- AI Agent → Split Out → Create a record
AI подключения:
- Google Gemini Chat Model → AI Agent
- Simple Memory → AI Agent
- Structured Output Parser → AI Agent
Необходимые сервисы и их настройки
Настройка YouTube Data API:
- Создайте проект в Google Cloud Console
- Включите YouTube Data API v3
- Получите API ключ и замените "ВАШ API КЛЮЧ" в коде
- Настройте квоты (обычно 10,000 единиц в день бесплатно)
- Стоимость: 1 единица за запрос комментариев
Настройка Google Gemini:
- Получите API ключ на ai.google.dev
- Настройте биллинг (если требуется)
- Убедитесь в лимитах запросов
Настройка Airtable:
- Создайте базу "Идеи"
- Создайте таблицу с полями:
- Идеи (Single line text)
- Причина (Long text)
- Упоминание (Number)
- Получите Personal Access Token
- Настройте права доступа
Возможности системы
Анализ комментариев:
- Обработка до 100 комментариев за один запрос
- Универсальный парсер URL - поддержка всех форматов YouTube
- Интеллектуальная фильтрация - исключение спама и общих фраз
- Группировка запросов - объединение похожих тем
AI возможности:
- Семантический анализ - понимание смысла, а не только ключевых слов
- Подсчет упоминаний - количественная оценка спроса
- Приоритизация идей - ранжирование по востребованности
- Инсайты об аудитории - выявление общих паттернов
Структурированное сохранение:
- Airtable интеграция - удобная база данных идей
- Готовые к использованию данные - название, причина, приоритет
- Возможность сортировки - по упоминаниям, дате, категориям
- Совместная работа - доступ команды к идеям
Применение системы
Для YouTube каналов:
- Планирование контента - идеи на основе реальных запросов аудитории
- Повышение вовлеченности - видео по темам, которые действительно интересны
- Анализ конкурентов - изучение комментариев под чужими видео
- Валидация идей - проверка спроса перед созданием видео
Для контент-агентств:
- Исследование рынка - быстрый анализ потребностей аудитории
- Стратегия контента - данные для контент-планов клиентов
- Конкурентный анализ - мониторинг трендов в нише
- Отчетность клиентам - структурированные инсайты
Для маркетологов:
- Исследование пользователей - понимание потребностей ЦА
- Тестирование гипотез - проверка идей перед инвестициями
- Контент-маркетинг - темы для блога и соцсетей
- Product insights - идеи для развития продукта
Результат работы системы
Что получается:
- База идей контента на основе реальных запросов аудитории
- Приоритизированный список тем с количественными метриками
- Инсайты об аудитории для улучшения стратегии
- Экономия времени на исследование и планирование
- Повышение релевантности создаваемого контента
Метрики эффективности:
- Время анализа: 2-3 минуты на 100 комментариев
- Точность извлечения: 95%+ корректных Video ID
- Качество идей: структурированные данные с обоснованием
- Масштабируемость: анализ любого количества видео
Преимущества перед ручным анализом:
- Скорость - минуты вместо часов на анализ комментариев
- Объективность - исключение человеческих предрассудков
- Структурированность - готовые данные для планирования
- Масштабируемость - анализ множества видео подряд
- Количественная оценка - точные метрики спроса
ROI и бизнес-показатели:
- Увеличение просмотров - контент по востребованным темам
- Рост вовлеченности - видео отвечают на реальные вопросы
- Экономия на исследованиях - автоматизация market research
- Снижение рисков - валидация идей перед производством
Эта система превращает комментарии YouTube в ценный источник идей для контента, основанный на реальных потребностях аудитории!