Парсинг данных YouTube: Законность, способы и примеры использования в 2023 году

YouTube - второй по посещаемости сайт в мире, на котором ежемесячно бывает около 69,1 млрд. человек. 68% пользователей YouTube используют его для поиска и изучения товаров. Независимо от того, работает ли YouTube в сфере B2B или B2C, он является отличным источником данных для компаний, позволяющим получить представление о клиентах и конкурентах. Однако сбор данных с YouTube в больших масштабах затруднен. Наиболее эффективным способом автоматического сбора данных с YouTube является веб-парсинг. 

В этой статье рассматриваются способы сбора данных с YouTube, законность сбора данных с YouTube, типы данных, которые можно извлекать с YouTube, и наиболее распространенные варианты использования данных с YouTube.

Законно ли парсить YouTube?

Большинство данных на YouTube находится в открытом доступе. Парсинг общедоступных данных с YouTube является законным при условии, что ваша деятельность по парсингу не наносит ущерба работе парсируемого сайта. Парсинг общедоступных данных с YouTube является законным при условии, что ваша деятельность по парсингу не наносит ущерба работе парсируемого сайта. Важно не собирать персональную информацию (PII) и обеспечить безопасное хранение собранных данных.

Какого рода информация может быть извлечена из YouTube?

Существуют различные методы извлечения данных из YouTube. Предприятия могут либо:

• Создать собственный парсер YouTube с использованием языков парсинга
• Использовать инструменты веб-парсинга
• Использовать API для веб-парсинга.

Данные YouTube могут быть соскоблены и использованы в различных коммерческих целях при условии соблюдения условий предоставления услуг YouTube. Предприятия могут использовать данные YouTube для различных целей, таких как маркетинг, продажи и исследования. Можно соскабливать такие общедоступные данные, как:

• ID видео.
• Дата публикации.
• ID канала.
• Комментарии к видео.
• Название и описание видео.
• Количество просмотров и "лайков".

Как извлечь данные из YouTube: Пошаговая инструкция

1. Определите, как собирать данные с YouTube. Данные можно собирать с помощью URL-адреса (адресов) или ключевого слова (слов). 
2. Определите точное поисковое ключевое слово (слова) или URL-адрес (URL-адреса), по которым вы хотите собирать данные. Они будут использоваться в качестве входных данных для парсера. 
3. Настройте бот на однократный запуск или запланируйте его запуск на определенное время.
4. Бот будет собирать данные, включая комментарии на YouTube, количество просмотров, "лайки" и время публикации видео. 
5. По завершении сбора данных можно загрузить результаты в формате CSV, JSON или XLSX.

Три основные причины, по которым предприятиям следует собирать данные с YouTube
1. Поиск мнений с использованием данных, полученных с YouTube 

Анализ мнений, также известный как анализ настроений, - это метод машинного обучения, используемый компаниями для автоматического извлечения настроений (положительных, отрицательных, нейтральных и т.д.) и ценных сведений из текстовых данных. Люди используют социальные сети для выражения своего мнения о продуктах и услугах брендов. 

Данные о видеороликах на YouTube, такие как "лайки" и комментарии, являются отличным способом получения информации о клиентах. Понимание предпочтений и потребностей клиентов позволяет компаниям совершенствовать и адаптировать свои продукты и услуги. 

Веб-парсеры позволяют компаниям собирать комментарии к видео с YouTube. С помощью анализа мнений или анализа настроений можно проанализировать и понять, что люди думают и чувствуют по поводу их брендов, продуктов и услуг.

Например, Youtube позволяет своим пользователям оставлять "лайки" к видеоконтенту. Самый простой способ понять чувства аудитории - сравнить количество "лайков" и "дислайков". Однако это дает ограниченное представление о том, что думает аудитория о контенте. Вы не можете определить болевые точки потребителей. 

1. Сначала необходимо собрать комментарии аудитории к вашим видеороликам на YouTube. 
2. После завершения сбора данных необходимо провести их очистку. Собранные комментарии могут быть мнениями, предложениями, жалобами или спамом. Необходимо удалить из базы данных не относящиеся к делу элементы.
   • Удалить дублирующие данные. 
   • Удалите элементы, не передающие смысл, такие как and, the и т.д. 
   • Удалить из текста все знаки препинания и emojis.
3. Существует несколько подходов к анализу настроений; выберите один из них для анализа извлеченных данных YouTube. При массовом сборе данных можно
   • Использовать инструмент аннотирования данных для аннотирования и классификации слов как негативных или позитивных. 
   • Выделить определенную часть извлеченных данных для маркировки вручную. После ручной маркировки каждого отзыва как положительного или отрицательного можно обучить модель машинного обучения распознавать эти закономерности в новых данных.

2. Расширение клиентской базы за счет использования данных YouTube

Одним из наиболее эффективных способов привлечения клиентов является реферальный маркетинг (рекомендации из уст в уста). 90% людей с гораздо большей вероятностью будут доверять бренду, который им порекомендовали. В B2B или B2C реферальный маркетинг играет важную роль в расширении клиентской базы. Он позволяет конвертировать привлеченных клиентов в покупателей. Взаимодействие с клиентами на каналах социальных сетей и разрешение любых их жалоб имеет решающее значение для укрепления отношений. 85% малых и средних предприятий используют YouTube для расширения клиентской базы за счет привлечения новой аудитории.

Люди используют социальные сети, чтобы выразить свое мнение о бренде, его продукции и услугах. Одним из примеров отзыва о продукте является концепция видеоролика YouTube unboxing. Для сбора отзывов покупателей о своих видеороликах на YouTube можно использовать веб-парсинг.  Веб-парсеры собирают комментарии с контактной информацией рецензента. Это позволяет компаниям реагировать на жалобы или проверять, насколько клиенты удовлетворены их продукцией или услугами. Вы можете завоевать их долгосрочную лояльность. Ниже приведено краткое руководство, которое поможет вам понять, как парсить данные с видеороликов YouTube: 

• Наберем на YouTube запрос "Sony WH-1000xm4", чтобы узнать, что люди думают и чувствуют об этом продукте. Можно посетить видеозапись, размещенную на YouTube самим брендом, или другие видеоролики с отзывами о продукте, опубликованные конечными пользователями. 
• Выберите URL-адрес видеоролика, из которого вы хотите получить данные. Я наугад выбрал один из самых популярных видеороликов с обзорами товаров. 
• Под этим видео находится около 700 отзывов. 
• Скопируйте URL-адрес видеоролика и вставьте его в поле ввода веб-парсера. Бот соберет все комментарии вместе с контактной информацией их авторов. 
• Удалите фальшивые отзывы и решите, с какими из них стоит связаться. Отзыв может быть жалобой на продукт или вопросом. Вы можете помочь своим клиентам в решении их проблем.

3. Следите за новыми тенденциями

Алгоритм Youtube ранжирует видеоролики в зависимости от количества зрителей. Понимание того, что лучше всего подходит для вашей целевой аудитории, очень важно для увеличения вашего присутствия в Интернете на YouTube. 

Предположим, вы работаете в сфере программного обеспечения. Канал вашей компании на YouTube содержит различные видеоролики, такие как демонстрационные (объясняющие, как работает сайт или продукт), объясняющие, "как сделать" и "вопросы и ответы".

YouTube Studio позволяет отслеживать и анализировать эффективность каждого видеоролика. Возможно, ваш видеоконтент показывает хорошие результаты по сравнению с другими постами на вашем канале YouTube. Это, конечно, хорошо, но недостаточно для того, чтобы занять высокие позиции в результатах поиска на YouTube. Необходимо также понимать, как работают ваши конкуренты и каково ваше текущее положение на рынке. 

Внешние факторы, такие как модные темы/ключевые слова и конкуренция, также влияют на эффективность ваших видеороликов. Вы не можете полностью понять, какие ключевые слова имеют тенденцию к росту или падению.

Введите в поисковую строку ключевое слово, например "прикладное программное обеспечение". YouTube покажет вам все наиболее популярные темы, которые были просмотрены по введенному ключевому слову/теме. Появится большое количество видеорезультатов. Ручной сбор и анализ видеоданных неэффективен и требует много времени. Веб-парсинг видеоданных конкурентов позволяет компаниям:

• Определить ключевые слова конкурентов.
• Понять поведение целевой аудитории и то, с какими страницами она взаимодействует чаще всего. 

Небольшой совет: не упускайте из виду преимущества длинных ключевых слов. Широкополосные ключевые слова имеют агрессивную конкуренцию. Не так-то просто ранжироваться по широким словам с помощью одного видеоконтента. Приведем пример: предположим, вы хотите создать контент о больших данных для своего канала на YouTube. Вам необходимо опубликовать несколько видеоматериалов о больших данных с различными концепциями, такими как how-to, informing, Q&A и т.д. В противном случае алгоритму YouTube будет сложно распознать и ранжировать ваш контент в этой конкурентной борьбе. Другой вариант - сузить ключевое слово, например, big data for healthcare. Длинные ключевые слова имеют низкий трафик и конкуренцию. Однако занять высокое место на YouTube гораздо проще.