Хочу обсудить

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:

1. YouTube Data API v3 - для получения комментариев (требуется API ключ)
2. Google Gemini API - для AI анализа комментариев 
3. Airtable Personal Access Token - для сохранения идей 
4. 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:

1. Сканирование паттернов: Ищет повторяющиеся запросы и темы
2. Группировка запросов: Объединяет похожие просьбы
3. Подсчет упоминаний: Считает частоту каждой темы
4. Ранжирование: Сортирует по востребованности
5. 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:

1. On form submission → Code → HTTP Request → Code1
2. Code1 → Aggregate → AI Agent
3. 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!