利用人工智能逆向工程分析YouTube的增长模式

最近的 SEO 和 GEO 研究证实了一件事，那就是 YouTube 现在是 LLM 引用最多的域名之一。

人们更喜欢观看视频回答而不是阅读文字，据 Datos 称，YouTube 的搜索量并未停滞不前，反而显著增长，稳步将用户的搜索意图从以文字为主的平台转移出去。

那么，为什么这么多营销专业人士都在回避这个在 YouTube 上实现增长的机会呢?

大多数 B2B 营销人员面临的问题并非投资不足，而是他们把 YouTube 当作创意实验，而不是它所拥有的强大分销系统。

所以他们灵感来了就发帖，追逐自己只懂一点点的格式，把 47 次观看称为“早期进展”，而竞争对手却积累了数千次观看。

差距不在于创造力，而在于研究。

在YouTube上真正获得关注的品牌，并非只是制作更多视频。他们会反向分析哪些方法有效，了解其背后的原因，并系统地应用这些经验。而人工智能让这个过程变得更加轻松。

以下是如何在不雇佣视频团队、不追求创作影响力、也不把 YouTube 变成第二份全职工作的情况下做到这一点的方法。

一、大多数“YouTube增长策略”只不过是多此一举的猜测而已

随便走进一个B2B营销团队，问问他们的YouTube增长策略。你会听到很多关于“思想领导力”和“互动内容”的讨论。但你绝对听不到任何关于如何系统地了解哪些内容真正有效的方法。

典型的流程是：集思广益想主题，拍摄任何你觉得相关的内容，优化标题以提升搜索引擎排名，发布，然后祈祷一切顺利。也许一周后查看一下分析数据，对低播放量耸耸肩，然后继续制作下一个视频。

问题在于，传统的YouTube竞争分析方法非常繁琐。你可以手动浏览频道、截取观看次数的屏幕截图、制作电子表格，然后试图找出规律。但这需要花费数小时，而且最终得到的洞察通常也只是表面现象。

但现在(借助人工智能)，您无需每分钟都观看，即可大规模分析绩效模式。这不仅仅是阅读文字记录：您可以让人工智能实际观看内容，并告诉您哪些方面有效。

这为大多数精益团队开启了两项以前无法获得的研究能力：

• 表现模式分析：哪些内容支柱和主题目前正获得关注。

• 视频结构分析：为什么某些视频在节奏、视觉效果、呈现方式和叙事元素方面优于其他视频，而这些元素往往是文字稿完全忽略的。

让我们来详细分析一下这两点。

1、找出哪些方法有效（无需使用繁琐的电子表格）

AI视频分析的第一步是找出哪些内容主题在你的频道中真正能引起共鸣。不是你认为应该有效的内容，而是数据表明真正有效的内容。

我们以 HubSpot 营销渠道为例，测试了使用 ChatGPT 的两种分析方法。

尝试 1：ChatGPT 代理

理论上，这很完美——派一名代理人访问 YouTube 频道，提取视频数据，生成洞察。

实际上，该代理难以可靠地提取视频数据，完成基本任务也需要异常长的时间。

那就执行B计划吧。

尝试 2：ChatGPT Atlas（OpenAI 的网页浏览器）

我们手动导航到该频道，并让 ChatGPT 分析最近的视频。这次成功了。数据提取干净，模式识别可靠。

以下是我们使用的框架：

• 只关注近期发布的视频。去年表现良好的老视频并不一定能反映出现在的流行趋势。查看竞争对手近期上传的视频，能更清晰地了解哪些主题和形式目前更受欢迎。

• 使用中位数观看次数，而不是平均值。平均值具有误导性。一个爆款视频就能拉高平均值，让人对频道的真实基准表现产生错误的印象。而中位数观看次数则能反映典型视频的实际观看量，从而更真实地展现视频的典型表现。

得到中位数后，将最近上传的内容分为四类：

• 热门视频：显著高于中位数

• 表现稳健：略高于中位数

• 平均水平：接近中位数。

• 表现不佳者：低于中位数

这种分类方法可以让你聚焦于表现突出和稳健的内容，确定它们的内容主题和支柱，然后构建你自己的、明显有效的内容版本。

你还可以发现热门视频的缩略图模式。这一点至关重要：如果你的缩略图无法吸引观众并促使他们点击，那就没人会看。就这么简单。

输出结果会根据实际的视频表现分析，而非凭感觉，为您提供内容路线图。这样您就能了解哪些主题引起共鸣，哪些形式更受欢迎，以及下一步应该创作什么内容。

2、理解视频的运作原理（除了文字稿之外）

了解哪些主题表现良好对 YouTube 的增长很有帮助，但要真正提升水平，就要理解为什么某些内容比其他内容表现得更好。

因为问题从来不仅仅在于话题本身。

视频效果取决于视频结构、脚本流畅度、视觉叙事、节奏把控、主持人活力、动画风格和音乐选择。所有这些元素共同决定了视频的吸引力，使其不至于让观众在12秒后就跳过。

挑战在于：大多数人工智能工具只能对文字稿进行总结，它们实际上并不观看视频。

现在，Gemini 3可以直接分析视频——不仅能读取视频内容，还能解读其呈现方式。这开启了视频内容分析的全新境界。

测试 1：Gemini 网络应用程序

我们首先尝试通过 Gemini 网络应用程序访问它。

输出结果缺乏准确性。该模型未能完全处理视频内容，导致出现幻觉和泛泛而谈的结论。

测试2：Google AI Studio

然后我们尝试使用 Google AI Studio 并输入新的提示信息。这一次，输出结果准确、一致且可靠。

注意：开始之前，您需要设置 API 密钥并启用计费功能。分析一段简短的 YouTube 视频通常只需几美分。非常值得。

我们在我自己的一个视频上测试了这一点，该视频的观看次数超过了我频道的平均观看次数——这是一段关于多邻国连续学习的视频，其中包含了大量的视觉元素和音频提示。

目标：看看该工具能否检测到其工作原理并解释其原因。

视频开头，我播放了一些Reddit帖子，人们在帖子里讨论如何努力保持连胜记录，背景音乐是 皇后乐队的《Under Pressure》。Gemini认为这段剪辑非常精彩，是绝佳的开场。

视频后面，我将保水比作漏水的桶，并用视觉方式演示了这个概念。

Gemini 也注意到了这一点，并将其列为引人入胜的视觉元素之一。

其中最实用的一点是：Gemini 不仅评估视频内容，还分析我在镜头前的表现。它指出了我做得好的地方，哪些地方可以在未来的视频中借鉴，甚至还指出了我错失的机会。

这意味着你可以利用这些见解来重现成功的模式，随着时间的推移改进你的镜头前表现，或者改进那些效果不佳的特定元素。

测试3：CXL YouTube 视频

接下来，我们测试了CXL YouTube频道上的一段演示视频，该视频讲解了如何为LinkedIn创建AI驱动的B2B用户画像。我们想看看它是否能够识别教学形式并提供有用的建议。

它准确地指出了演示有效的原因：清晰的屏幕截图、分步骤的讲解、对关键界面元素的视觉强调。

报告还指出了可以改进的地方：设置部分节奏需要加快，步骤之间的过渡需要更加明确，以及可以添加视觉标注来突出重要细节。

这些都是非常有用的反馈——通常是从经验丰富的视频剪辑师或 YouTube 顾问那里得到的那种反馈。

你可以使用我们的 AI 视频分析提示来分析任何视频，包括你自己的视频，并准确地发现你可以在哪些方面提升自己。

3、接下来该做什么

这并非是要利用人工智能来批量生产通用内容，而是要利用人工智能研究工具来完成大多数团队因为过于耗时而忽略的工作。

以下是您的实施路径：

• 在你的细分领域中找出 3-5 个竞争对手频道。选择那些活跃发布内容且互动量稳定的频道。不活跃的频道和数据异常值过高的频道无法提供有效的参考信息。

• 使用 ChatGPT Atlas 提取近期视频表现数据。重点关注最近 20-30 个视频。计算观看次数中位数。将视频分为表现突出、稳定、一般和表现不佳四类。提取表现最佳视频的主题和形式。

• 使用 Google AI Studio 中的 Gemini 3 分析 2-3 个分组讨论视频。不要仅仅阅读视频内容，还要理解其呈现方式。寻找视频的结构模式、节奏把控、视觉叙事技巧、演讲者的能量以及缩略图式的呈现方式。记录下这些视频成功的原因。

• 根据行之有效的模式制定内容路线图。借鉴竞争对手的成功主题和形式，并根据自身品牌的视角和专长进行调整。不要照搬：要学习其背后的原理，并将其应用于自身实际情况。

• 使用同样的分析方法测试并改进你自己的视频。发布后，用 Gemini 分析你的视频。看看哪些有效，哪些无效，以及你遗漏了什么。根据数据迭代，而不是凭感觉。

所需投入：拍摄前需要花几个小时进行研究。

回报是：视频制作遵循已被证明有效的模式，而不是随机猜测什么可能会引起共鸣。

4、工具能增强执行力，研究则决定它是否重要。

说到YouTube，很容易被层出不穷的AI工具分散注意力，这些工具都声称可以帮你创作内容。脚本生成器、缩略图生成器、自动编辑器——选择实在太多了。

但这完全是另一个话题了。

然而，风险显而易见：最终得到的内容会显得千篇一律，人工智能生成的千篇一律的内容很容易被淹没在背景中。

我们现在讨论的是另一回事。

这是利用人工智能进行更有效的研究，以了解哪些方法有效、为什么有效，以及如何将这些见解应用到你自己的频道中。

扎实的研究仍然是最坚实的基础之一。因此，与其专注于使用最花哨的AI视频工具，不如在录制视频之前，先做好前期调研，了解哪些内容能够引起共鸣。

YouTube的发展势头依然强劲。问题在于，你是会把它当作一个真正的频道来经营，还是继续靠运气勉强获得47次观看。