Okouにビデオリンクを与えます。パブリック コメント スレッドを読み取り、サンプリング制限を指定して、テーマ、感情、繰り返しの質問、コンテンツのリクエスト、有益な批判、次のアクションを返します。
コメント分析では、感情とその背後にあるトピックや行動を組み合わせます。単一の肯定的なスコアだけでは十分ではありません。役に立つのは、視聴者がお互いに何を賞賛し、質問し、反対し、要求し、繰り返し説明しているかを知ることです。
スレッドには、次の制作概要を含めることができます。つまり、チャプターがないために視聴者がタイムスタンプを書き込んだり、クリップになるはずの行を繰り返したり、同じ未回答の質問をしたりすることです。これらのシグナルを読み取ると、コメント セクションが実用的なバックログに変わります。
再生回数ではできない 4 つのこと。
視聴者が何を議論しているか、それについてどう感じているか、意見の相違が平均スコアよりも重要である場合。
繰り返される質問、明示的な質問、何かが欠けていたために視聴者が構築した回避策。
スパムや有害性を実際のフィードバックから切り離して、対処する価値のある特定の混乱や反対意見。
コンテンツのアイデア、固定コメントの機会、会話を前進させる可能性が最も高い返信。
実際のパブリック コメント スレッドには 3 つの方法があり、サンプリングのバイアスが記載され、コメント投稿者のハンドルは省略されています。
オリジナルのサンプルドキュメントは英語です。
40 件の実際のコメントにわたって 6 つの行動ベースのクラスターが作成され、ビデオの欠落しているタイムスタンプを 5 人の視聴者が手動で作成したことが判明しました。
誰もリクエストとして表現していないものも含め、証拠によってランク付けされた 5 つのリクエストと、視聴者から直接取得したチャプター リスト。
6 年間にわたるコメント到着曲線、メンテナンスに関して常緑の形状がどのように変化するか、デフォルトの並べ替えが最近の量を過小評価している理由。
以前の分析ファイルまたはソース ファイルを新しいタスクに持ち込みます。レポートまたは比較を共有する前に確認できます。
コンテンツのパターン、観察されたエンゲージメント、証拠のギャップ、提案されたテストについて、クライアントが確認できる文書で説明します。
同じ期間、サンプル ルール、利用可能な公開指標を使用して、アカウントを最大 3 つのピアと比較します。
AI タスクにはサインインとクレジットの使用が必要です。
チャンネルに接続し、Okouに同じ方法で新しいコメント スレッドを読み取らせ、質問、リクエスト、リスク、変更されたコンテンツのアイデアを送信します。
YouTube
Notion
Slack
Google Sheets最新の元データが入っているアプリを接続してください。同じ手順はワークフローとして再利用できます。自動化を足すのは、トリガーやスケジュールで動かしたいときだけで十分です。
スレッドが公開する数だけ、プラットフォームが並べ替える順序で。出力には、国勢調査を意味するのではなく、読み取られた件数と、ソートによってサンプルがどのように偏るかが示されます。
いいえ。コメント テキストは公開されているため引用されています。ハンドルは分析に何も追加しないため省略されます。
はい。両方のリンクを設定し、テーマ、感情、質問、リクエスト、またはそれらの間で視聴者がどのように変化したかなど、比較している内容を述べます。
OkouにはyouTube チャンネル監査、動画文字起こしツールもあります。
チャンネルに接続し、Okouに同じ方法で新しいコメント スレッドを読み取らせ、質問、リクエスト、リスク、変更されたコンテンツのアイデアを送信します。
