Исследование YouTube-канала с помощью LLM:
почему одни ролики для разработчиков взлетают?

Какие темы, форматы, длительность и заголовки среди 50 последних роликов канала связаны с бо́льшим числом просмотров?

Роликам было от 2 до 187 дней, все длились примерно от 4½ до 11½ минут, медиана — 1,07 млн просмотров.

claude-sonnet-5.5 прочитала все заголовки и расшифровки за один вызов и отметила тему (ИИ-модели и инструменты, ИИ-бизнес, инциденты безопасности, веб-фреймворки…), формат (еженедельные новости, объяснение, сравнение, мнение) и то, как первые фразы захватывают внимание, скопировав вступительную строку дословно (код проверил все 50). Этот единственный вызов по 50 расшифровкам составил большую часть стоимости: $0.34. Остальное сделал код.

Если сравнить медианные просмотры по 44 роликам старше двух недель, закономерность казалась очевидной:

Получается аккуратный бриф: снимайте ролики про ИИ, ставьте число в заголовок, делайте их чуть длиннее. Прежде чем его писать, мы проверили ещё одну вещь.

Канал взлетел в сентябре. Помесячная медиана с мая по август составляла 0,8–0,9 млн просмотров, а у 12 роликов, опубликованных в сентябре, — 2,17 млн. По всем 44 роликам более новые набрали больше просмотров, чем старые, а не меньше: ранговая корреляция между возрастом и просмотрами — −0,65. И «выигрышные» группы как раз были свежими: медианный возраст роликов про ИИ-модели — 54 дня против примерно 95 у большинства других тем.

Поэтому мы сравнили ролики одного возраста. Среди 17 роликов, опубликованных за 14–60 дней до запуска:

Эффекты темы и заголовка исчезают и даже меняют знак. Две закономерности держатся и в окне 14–60 дней, и в окне 14–90 дней: ролики на 6–10 минут обходят более короткие, а объяснения уступают еженедельным новостям. Обе опираются на горстку роликов, так что это гипотезы для проверки, а не правила.

Некоторые вещи не нуждаются в сравнении, потому что почти не меняются, — и это само по себе вывод:

С API-ключом в LOVELY_API_KEY и вспомогательными функциями run_tool и ask из кейса о рыночном исследовании:

from datetime import datetime, timezone

videos = run_tool("youtube-channel", {"youtubeHandles": ["@Fireship"], "maxItems": 50}, 50)
scripts = run_tool("youtube-transcript", {"startUrls": [v["url"] for v in videos]}, 50)

text = {s["id"]: " ".join(x["text"] for x in s["transcript"]) for s in scripts}
tags = json.loads(ask("Tag each video's topic, format and opening hook. JSON array of {id, topic, format, hook}.",
                      [{"id": v["id"], "title": v["title"], "transcript": text.get(v["id"], "")[:4000]} for v in videos]))

now = datetime.now(timezone.utc)
for v in videos:
    v["age_days"] = (now - datetime.fromisoformat(v["publishDate"])).days
# Compare medians only within an age window (say 14-60 days), and print the count beside each.

Подставьте хэндл любого канала, в том числе своего. Чтобы получить расшифровки без кода, попробуйте бесплатный генератор расшифровок YouTube; инструменты, которые за этим стоят, описаны в разделе исследовательские агенты.