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YouTube動画のトピック調査

概要

このスキルでは、YouTube動画のトピックについて純粋なリサーチを行います。実行可能なインサイトを導き出し、コンテンツの不足領域を特定して競合を分析するために、すべての手順を実行してください。このスキルはリサーチのみに重点を置いており、タイトル、サムネイル、フックは作成しません。

基本原則：データを羅列するのではなく、インサイトと重要な要因に注目してください。リサーチは包括的でありながら簡潔で、データに裏付けられ、戦略的な意思決定に役立つものである必要があります。

使用するタイミング

次の場合にこのスキルを使用してください：

• 制作を計画する前に動画のトピックを調査する必要がある場合
• ユーザーから動画のアイデアやトピックの調査を依頼された場合
• 競争環境を把握したい場合
• コンテンツの不足領域や機会を特定する必要がある場合

YouTubeリサーチャーのサブエージェント

特定の調査タスクに使用できるYouTubeリサーチャーのサブエージェントを利用できます。YouTubeリサーチャーは、すべてのYouTube分析ツールを利用できます。

サブエージェントの使用方法

YouTubeリサーチャーはTaskツールを使用して呼び出せます。1回の応答でTaskツールを複数回呼び出し、調査タスクを並行して割り当てることができます。これにより、パフォーマンスが大幅に向上します。調査結果はすべて報告されるので、まとめてください。

YouTube分析ツールを直接呼び出すよりも、Taskツールでサブエージェントを呼び出す方法を優先してください。各Taskプロンプトは、目的が明確で、対象を絞ったものにしてください。

リサーチのワークフロー

調査を完了するために、以下のすべての手順を実行してください。

ステップ0：Research.mdを作成する

動画のアイデアに関する新しいリサーチファイルを./youtube/episode/[episode]/の下に作成します。ユーザーが動画をシリーズとして整理している場合は、フォルダー名にエピソード番号を含めます。フォルダー名は[episode_number]_[topic_short_name]とし、シリーズに含まれない場合は[topic_short_name]とします。したがって、リサーチファイルのフルパスは./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/research.mdになります。

リサーチ内容は必ずこのファイルに記述してください。

ファイルがすでに存在する場合は、これまでの調査内容を把握するために読み込み、そこから続けてください。

ステップ1：トピックを理解する

以下を分析して記録します：

• この動画はどのような課題を解決するのか？
• なぜ視聴者はこの動画をクリックするのか？
• このトピックが今、関連性を持つのはなぜか？

ステップ2：ユーザーの関連動画を調査する

以下の操作を実行します：

1. mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__search_videosを使用して、ユーザーのチャンネルから関連動画を検索する
2. mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__get_video_detailsを使用して、パフォーマンス指標を取得する
3. すでに扱われている内容と、差別化の方法を特定する

リサーチファイルに以下を記録します：

• 関連動画（タイトル、動画ID、URL、主要指標）
• パフォーマンスのインサイト（うまくいった点、うまくいかなかった点）
• 新しい動画の差別化戦略

ステップ3：競合調査

以下の操作を実行します：

1. mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__search_videosを使用して、トピックに関する上位動画を5～8本検索する
2. 最近公開され、エンゲージメントの高い動画を選ぶ
3. 上位動画ごとにmcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__get_video_detailsを使用する
4. 成功している動画のパターンを分析する

競合ごとに以下を記録します：

• タイトル、チャンネル、動画ID、URL
• チャンネル登録者数、視聴回数、エンゲージメント
• 焦点／切り口と、成功している理由

主なインサイトをまとめ、競合動画に共通するパターンと、異なるアプローチを特定します。

ステップ 4：コンテンツのギャップ分析

以下を分析して特定します。

• どのトピックが飽和状態にありますか？
• 何が不足している、または十分に掘り下げられていませんか？
• ユーザーはどこで独自の価値を加えられますか？

調査ファイルに以下を記録します。

• すでに十分に取り上げられている内容：飽和状態にあるトピックやアプローチを 3～5 件
• コンテンツのギャップ（機会）：具体的な機会を ⭐⭐⭐（高）、⭐⭐（中）、⭐（低）で評価
• 推奨する重点分野：具体的な切り口と独自の価値提案

評価基準：

• ⭐⭐⭐ 高：大きなギャップがあり、需要が強く、明確な差別化が可能
• ⭐⭐ 中：中程度のギャップがあり、競合はあるものの、十分な可能性がある
• ⭐ 低：小さなギャップで、競争が激しい

出力形式

調査内容をすべて ./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/research.md に保存します。

以下のテンプレート構成を使用します。

# [Episode_Number]: [Topic] - Research

## Episode Overview
**Topic**: [Brief description]
**Target Audience**: [Who this is for]
**Goal**: [What viewers will learn/gain]

## Research Notes
### Key Concepts to Cover
[High-level list]

## YouTube Research
### Related Videos
**Your Previous Videos:** [Analysis]
**Top Competing Videos:** [5-8 videos with analysis]
**Key Insights:** [Patterns and findings]

## Content Gap Analysis
### What's Already Well-Covered: [List]
### Content Gaps (Opportunities): [Rated list]
### Recommended Focus: [Specific angle and value prop]

## Technical Implementation
[Only if applicable]

## Production Notes
**Episode Number**: [Number]
**Status**: Research Complete
**Created/Updated**: [Dates]

## Execution Guidelines

### Focus on Insights, Not Data
Execute research with these principles:
- Synthesize patterns from research
- Identify 3-5 key insights with supporting data
- Explain WHY approaches work
- Limit competitor research to 5-8 videos

### Prioritize Big Levers
Focus research on these impact areas in order:
1. Content Gaps (Unique value)
2. Competitor Patterns
3. Audience Needs
4. Technical Requirements

### Back Recommendations with Data
When documenting findings:
- ❌ "Make a video about AI agents"
- ✅ "Focus on AI agent memory systems (⭐⭐⭐ gap) - competitors get 50K+ views but don't cover persistent memory"

### Maintain Episode Continuity
During research:
- Reference previous episode research
- Check for topic overlap
- Identify opportunities to build on previous content

## Quality Checklist

Verify completion before finalizing research:
- [ ] Related videos and 5-8 competitors documented with analysis
- [ ] Content gaps identified with ⭐ ratings
- [ ] Research is concise yet comprehensive (not data dumping)
- [ ] All recommendations backed by data
- [ ] Unique value proposition clearly stated

## Tools to Use

Execute research using these tools:

**YouTube Analytics MCP**:
- `mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__search_videos` - Find videos by query
- `mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__get_video_details` - Get video metrics
- `mcp__plugin_yt-content-strategist_youtube-analytics__get_channel_details` - Get channel info

**Web Research**: Use `web-search` and `web-fetch` for industry trends and context

**Filesystem**: Use `view` for channel context and previous research

## Common Pitfalls to Avoid

1. **Data Dumping**: Listing every video found without synthesis → Limit to 5-8 top videos, focus on patterns
2. **Vague Content Gaps**: "Not much content on this topic" → Identify specific angles missing
3. **Over-Researching Technical Details**: Deep implementation research → Keep high-level, focus on what to cover
4. **Long Reports**: 800+ line documents → Focus on insights and big levers

## Example Execution

**Scenario**: User requests research for video about "Building AI agents with memory"

Execute workflow:
1. Load channel context → Read CLAUDE.md, get channel details (1,500 subs, tech tutorial niche)
2. Find related videos → Search user's channel, find Episode 15 on personal assistants, viewers asked about memory
3. Competitor research → Search and analyze 8 top videos, identify they cover theory not implementation
4. Gap analysis → Document ⭐⭐⭐ opportunity for practical memory implementation
6. Save research → Write to `./youtube/18_ai_agents_with_memory/research.md`

**Result**: Comprehensive research document ready for review or to proceed to the planning phase.

**Next Step**: If the user has asked to plan the video, invoke the `youtube-plan-new-video` skill to generate title, thumbnail, and hook concepts based on this research.