mcpField
Y
yt-competitive-analysis

yt-competitive-analysis

github.com/ericosiuマーケティング・グロース3.7k206 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

yt-competitive-analysis について

マーケターやクリエイター向けの YouTube チャンネル分析スキルです。YouTube Data API v3 で平均を上回る動画を特定し、タイトルの傾向を抽出します。チャンネル分析と照らしてパッケージを検証する手順も含みます。

主な機能

  1. 01指定チャンネルの分析
  2. 02定義済みチャンネルセットの利用
  3. 03平均を上回る動画の特定
  4. 04突出動画のタイトル傾向の抽出
  5. 05チャンネル分析によるパッケージ比較
  6. 06公開後の成果確認

活用シーン

  1. 01競合チャンネルの好調動画の発見
  2. 02動画企画に向けたタイトル形式の調査
  3. 03候補パッケージと過去実績の比較
  4. 04設定した期間で公開済み動画を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills --skill yt-competitive-analysis

インストール後、Claude Code で/yt-competitive-analysisを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

analyze.py
README.md
requirements.txt

詳細

YouTube 競合分析

YouTube チャンネルの外れ値検出とパッケージングパターンの抽出。

使用する場面

  • ユーザーが YouTube の競合分析を求めている
  • ユーザーがバズる動画のパターンを見つけたい
  • ユーザーが特定のクリエイターからパッケージングやタイトルの着想を得たい
  • ユーザーが競合の YouTube パフォーマンスを追跡したい

前提条件

  • YouTube Data API v3 のキーを $YOUTUBE_API_KEY として設定している

使い方

# Analyze specific channels
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --channels "@handle1,@handle2" --days 30

# Use predefined sets
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set ai
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set business
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both

# Export formats
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both --output json
python3 analyze.py "$YOUTUBE_API_KEY" --set both --output console

事前定義されたチャンネルセット

AI クリエイター： Jeff Su、Alex Finn、Riley Brown、Dan Martell、Matt Wolfe、Nate Herk、Grace Leung、Matt Berman

ビジネスクリエイター： Alex Hormozi、Gary Vaynerchuk、Patrick Bet-David、Codie Sanchez、Leila Hormozi、Iman Gadzhi、My First Million

出力の解釈

  • 倍率：チャンネル平均の何倍か（2.0x ＝ 通常の2倍）
  • 外れ値のしきい値：平均の2倍。これを超えるものを分析します。
  • タイトルのパターン：外れ値動画のタイトルに共通する語句は、実績のある形式を示します
  • 投稿頻度：週あたりの動画数。投稿頻度が高いクリエイターは、動画1本あたりの平均値が低い場合があります。

チャンネル分析のフィードバックループ

競合分析はループの半分にすぎません。チャンネル自身の分析データにアクセスできる場合は、公開後に候補となるパッケージングを実際のパフォーマンスと比較してください。

パッケージを提案する前に：

  • トピック、タイトルのパターン、サムネイルのパターン、長さ、公開日時、形式ごとにチャンネルの基準値を取得します。
  • インプレッション数、クリック率、平均視聴時間、視聴維持率の推移、総再生時間、獲得登録者数、コメント、トラフィックソースを確認します。
  • 提案するタイトル／サムネイル／フックを、類似する過去の動画や競合の外れ値と比較します。

公開後：

  1. 動画 ID、タイトル、サムネイルのコンセプト、フック、トピック分類、視聴維持の仕掛け、公開日を記録します。
  2. 選択した確認期間の後に分析データを取得します。
  3. 基準値と候補の結果を比較します。
  4. 候補の成果が上回った場合に限り、タイトルの型、サムネイルのルール、フックのパターン、視聴維持の展開、チャプター構成、Shorts の選定、または再利用の指針を更新します。

確認期間：

  • クリック率と初期の視聴維持率は24～48時間
  • 平均視聴時間と総再生時間は7日間
  • トピックの持続性と登録者の獲得数は28日間

分析データを確認するまで、パッケージングが実証されたとは判断しないでください。確認しなければ、白衣を着た脚本にすぎません。

パッケージングのひな型（実績のある形式）

長尺動画：

  • 「Xをわかりやすく解説」
  • 「Y時間分のXをZ分で」
  • 「Xする一番楽な方法」
  • 「X分ください。Yします」
  • 「Yのとんでもない活用法X選」

Shorts：

  • 「2024年 vs 2025年のX」（年の比較）
  • 「悪い・良い・最高のX」（段階別の評価）
  • 「Xするのはやめて、代わりにYをしよう」（逆張り）

コメント

Markdown 対応