这个n8n工作流旨在帮助YouTube内容创作者在特定领域内识别趋势主题。通过利用YouTube的搜索和数据API，它收集并分析过去两天的视频性能指标，以提供关于哪些内容正在获得关注度的见解。
工作流程：
触发设置：工作流在用户通过chat_message_received节点发送查询时开始。如果未提供领域，AI会提示用户选择或输入一个。
AI代理（语言模型）：中央节点使用基于GPT的AI代理来：
– 理解用户的领域或内容偏好
– 生成与领域相关的定制搜索词
– 处理YouTube API响应并使用见解（如常见主题、标签和受众参与度指标）总结趋势
YouTube搜索：youtube_search节点运行一个辅助工作流来查询过去两天内发布的相关视频。它检索基本视频数据，如视频ID、相关性分数和发布日期。
视频详细信息检索：工作流获取每个视频的额外详细信息：
– 视频片段：元数据如标题、描述和标签
– 视频统计：指标如观看次数、点赞数和评论数
– 内容详细信息：视频时长，确保只分析超过3分钟30秒的内容
数据处理：
– 视频元数据被清理、净化并存储在内存中
– 分析标签、标题和描述以识别多个视频中的模式和趋势
输出：工作流编译见解并向用户呈现，突出显示：
– 领域内最常见的主题或模式
– 趋势视频及其各自频道的URL
– 参与度统计，帮助用户了解内容的受欢迎程度
设置关键注意事项：
– API密钥：确保在get_videos、find_video_snippet、find_video_statistics和find_video_data节点中配置有效的YouTube API凭据
– 内存缓冲区：window_buffer_memory节点确保AI代理在分析期间保留上下文，提高生成见解的质量
– 搜索词定制：AI代理根据用户的领域动态创建搜索词以提高搜索精度
使用案例：
此工作流非常适合寻求数据驱动灵感的YouTuber或营销人员，以创建符合当前趋势的内容，最大化吸引受众的潜力。
示例输出：
对于”数字营销”领域：
– 趋势主题：关于”心理触发”和”心理营销”的视频
– 标签：”SEO”、”转化率”、”社会证明”
– 参与度：观看次数超过200K且点赞/评论比率高的视频是领先趋势
– 视频链接：
https://www.youtube.com/watch?v=video_id1
https://www.youtube.com/watch?v=video_id2
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