Ogni minuto vengono caricati 500 ore di video su YouTube. Nascosti tra quei milioni di commenti e metriche di engagement si trova oro puro: intuizioni sui clienti, strategie dei concorrenti e tendenze di mercato che la maggior parte delle aziende non sfrutta mai.
L’ho scoperto di persona quando ho estratto 198 commenti da YouTube per prevedere i comportamenti durante la pandemia.
In questo articolo uso due miei esempi per dimostrare il potere di un YouTube channel crawler per estrarre dati preziosi da analizzare, senza bisogno di competenze tecniche:
- Esportare commenti da YouTube per scoprire le reazioni a un video e aggiungere percentuali alle mie scoperte
- Creare un piano di contenuti per far crescere il mio canale YouTube
In che modo l’estrazione e l’analisi dei dati da un canale YouTube potrebbe avvantaggiare anche te?
Che cosa indica il web scraping su YouTube?
Un YouTube channel crawler copia ciò che c’è in un canale (commenti degli utenti, numeri di engagement e metadata dei video come titoli, tag e descrizioni). Questi dati possono essere utilizzati per vari scopi, come ricerca sui concorrenti, analisi delle opinioni o studio SEO.
Quando potresti usare un web scraper di YouTube?
Supponiamo che tu abbia intenzione di condurre una ricerca di mercato su 500 YouTuber per trovare i candidati migliori per un marketing di affiliazione.
Con un budget ridotto, puoi fare la cosa noiosa e copiare manualmente le informazioni dei YouTuber pagina dopo pagina, oppure puoi fare la cosa intelligente e usare uno strumento di web scraping come Octoparse. Lo strumento semplifica il tutto estraendo tutte le informazioni di cui hai bisogno dalle pagine web in modo spontaneo e le organizza in un foglio ben strutturato, ad esempio un file CSV con colonne per titolo video, numero di visualizzazioni, testo del commento, timestamp e tasso di engagement — pronto per l’analisi con una tabella pivot.
Quello che ti avrebbe richiesto giorni di lavoro manuale può essere completato in pochi secondi con un crawler.
E la parte migliore è che non devi essere un programmatore per farlo; con uno strumento puoi:
- Dire addio al copia-e-incolla manuale
- Raccogliere dati da più fonti
- Estrapolare i dati necessari in un formato ben strutturato
YouTube Crawler: la mia storia non tecnica
Devi sapere che non sono una figura tecnica. Anche se non so nulla di programmazione, sono comunque riuscita a sfruttare sia il web crawling che il web scraping con uno strumento come Octoparse, al fine di costruire il mio crawler per YouTube.
Non serve essere programmatore per eseguire un progetto di crawling di un canale YouTube. Se hai la fonte, puoi ottenere i dati!
Perché ho creato uno scraper di commenti YouTube
Motivo n. 1: soddisfare la mia curiosità personale
Sono nuova nel campo del data mining. Volevo sapere come le persone avrebbero trascorso il Giorno del Ringraziamento nell’anno strano del 2020. Le domande che mi ponevo erano: “Le persone si riuniranno ancora? Oppure temono la pandemia e pianificano invece di restarsene a casa?”
Quindi. Curiosa come sono, sono andata su YouTube per scoprire come le persone avrebbero reagito a video che mettevano in guardia contro feste del Ringraziamento sotto Covid-19. Con l’aiuto di Octoparse, ho costruito uno Scraper di Commenti YouTube per eseguire il crawling di in totale 198 commenti da 4 video e ho fatto un piccolo studio sull’argomento.
In sintesi, questo è ciò che ho scoperto eseguendo un crawl di un canale YouTube:
“Mentre classificavamo le reazioni delle persone agli avvertimenti Covid-19 riguardanti riunioni del Ringraziamento, il 10,7 % delle persone concordava sulla gravità della pandemia e dichiarava che avrebbe preso precauzioni, mentre il 61,4 % delle persone che facevano commenti accusava eccessive reazioni o derideva la stampa per ‘aver costruito questa frode’.”
Questo è un ottimo esempio di crawling di canale YouTube; sono riuscita a soddisfare la mia curiosità su ciò che le persone stavano dicendo, e attribuire una percentuale a coloro che prendevano seriamente le precauzioni e a quelli che non lo facevano, e ho potuto capire il perché.
Hai bisogno di studiare un concorrente o un prodotto? Puoi vedere dal mio esempio personale che il web crawling è un modo fantastico per studiare clienti o concorrenti.
Se stai cercando di costruire il tuo YouTube Channel Crawler da zero, Octoparse è una buona soluzione per te. Potresti essere interessato al video tutorial qui sotto. (questo video è stato realizzato anni fa, quindi mostra semplicemente l’utilizzo di Octoparse 7, mentre puoi ottenere risultati anche con Octoparse 8)
Motivo n. 2: ho analizzato il mio canale YouTube con un web crawler
Gestisco il mio canale YouTube, e un giorno mi sono imbattuta in questo sito di confronto canali e ho scoperto che i miei pari mi stavano decisamente superando sia in visualizzazioni sia in iscrizioni. Non avevo caricato nuovi video da un po’. Ma se volevo far crescere il mio canale YouTube, ho capito che avrei dovuto scoprire quale tipo di contenuto avrei dovuto produrre per catturare una parte del traffico dei miei concorrenti.
Il mio piano d’azione
Prima di tutto, dovevo elaborare un piano d’azione. Ho trovato una risorsa eccellente per fare ricerca di parole chiave per la SEO YouTube, così ho usato quell’articolo per creare un piano operativo:
- Passo 1: effettuare il crawl delle informazioni video del mio canale
- Passo 2: ordinare i tag che avevo coperto, filtrare in base alle visualizzazioni
- Passo 3: effettuare il crawl delle informazioni video dei miei concorrenti
- Passo 4: analizzare i dati del canale e trovare il gap per la mia futura creazione di contenuti
I dati che ho usato per l’analisi
Per mostrarti cosa ho fatto, userò come esempio il canale YouTube di Octoparse.
Questi sono i dati che ho usato nella mia ricerca e analisi:
- Titoli dei video
- Dettagli dei video (tag, visualizzazioni, descrizioni, commenti, date di pubblicazione)
Questo è l’informazione che ho ottenuto effettuando il crawl di quella pagina in particolare:
Analizzando i dati che Octoparse aveva raccolto per me, ho potuto quindi progettare efficacemente un piano di contenuti che il mio pubblico avrebbe apprezzato perché tutti i miei contenuti sarebbero stati basati sulle informazioni da loro fornite tramite commenti e così via.
Invece di scegliere gli argomenti dei contenuti a caso, grazie all’uso del Web Crawler di Octoparse, il mio piano era totalmente basato sui dati, che mi ha guidata nel processo di creazione e mi ha aiutata a mantenere il mio slancio.
Crea il tuo YouTube Channel Crawler
Puoi farlo in modo lungo e manuale e spendere ore per raccogliere dati a mano, oppure puoi semplicemente usare Octoparse e farlo in pochi minuti.
Noi saremo intelligenti e useremo Octoparse, così puoi vedere quanto è facile costruire il tuo web scraper:
- Andare nel sistema e configurare un nuovo task.
- Inserire l’URL del sito target.
- Creare una lista di elementi da estrarre.
- Se vuoi, puoi ora rinominare i campi come preferisci.
- Eseguire il task.
- Controllare i dati estratti.
- Esportare i dati in Excel o in un altro programma.
Facile come bere un bicchier d’acqua.
Oppure, puoi provare il modello di scraping online di Octoparse per estrarre direttamente i dati di un canale YouTube senza scaricare nulla. Basta cliccare su YouTube Channel Scraper qui sotto e inserire direttamente i parametri richiesti.
https://www.octoparse.it/template/youtube-channel-scraper
Conclusione
Octoparse rende facile il web scraping. Le aziende usano i dati per prendere decisioni migliori perché i dati non mentono!
Le informazioni che puoi ottenere con il YouTube Channel Crawler di Octoparse ti forniranno ciò di cui hai bisogno per avere un vantaggio sui tuoi concorrenti. Usare i dati per prendere decisioni è semplicemente intelligente.
Raccogliere le informazioni di cui hai bisogno per prendere decisioni brillanti non deve essere difficile; Octoparse capisce gli utenti non tecnici e perciò offre una vasta gamma di risorse per aiutare chi non è tecnico a fare cose tecniche.
Domande frequenti sul YouTube channel crawler
1. In che modo i crawler di canali YouTube estraggono dati analitici dettagliati dai canali?
I crawler di canali YouTube scansionano l’HTML di YouTube per identificare ed estrarre modelli di dati — titoli dei video, visualizzazioni, “mi piace”, commenti e metadata, ecc. Raccolgono automaticamente punti dati target per ogni video, quindi esportano in CSV o Excel per l’analisi dei tassi di engagement, identificazione di creator, strategie di contenuto, e così via. Quello che richiederebbe giorni manualmente, accade in minuti con strumenti come Octoparse, che possono elaborare interi canali senza conoscenze di programmazione.
2. Quali sono le differenze principali tra strumenti crawler YouTube gratuiti e premium?
Strumenti gratuiti: limiti di quantità di estrazione dati, dati basilari solo, frequenti interruzioni, facile divieto, e nessuna funzione avanzata (rotazione proxy, operazione cloud, bypass CAPTCHA, ecc.).
Strumenti premium: video illimitati, crawling cloud 24/7, programmazione automatica, analisi del sentiment, uptime 99 % anche durante gli aggiornamenti di YouTube. Gli strumenti premium possono estrarre dati da centinaia di video in meno di un’ora — lavoro che manualmente richiederebbe giorni.
3. Come posso usare i crawler di YouTube per trovare influencer in una nicchia o zona specifica?
Crawl canali di nicchia di successo per estrarre le loro reti di “canali correlati”. Analizza le sezioni commenti per trovare micro-influencer attivi. Per le zone geografiche, usa parole chiave come “[City] vlogger” e filtra per menzioni di località nelle descrizioni. Pro tip: i nano-influencer (1–10 k follower) raggiungono tassi di engagement del 7-8 % vs 1,7 % per mega influencer, spesso offrendo tassi di conversione del 20 % più alti a costi molto inferiori.
4. Perché i crawler basati su API sono più scalabili per l’estrazione su larga scala dei dati YouTube?
Gli strumenti di scraping YouTube basati su API eccellono in scala grazie all’accesso diretto agli endpoint di dati strutturati, eliminando la necessità di analizzare pagine HTML. Offrono controllo programmatico con limiti di velocità definiti, riducendo i rischi di blocco mentre operano all’interno del framework ufficiale di YouTube. Le risposte JSON macchina-leggibili si integrano perfettamente con pipeline di dati, e la gestione degli errori standardizzata assicura affidabilità.
5. Quali sono le principali sfide quando si estrae su larga scala dati da canali YouTube?
Le principali sfide: misure anti-bot (CAPTCHA, blocchi IP), caricamento dinamico dei contenuti, incoerenza dei dati tra regioni, gestione dei volumi (100 k video = 10 GB di dati), e aggiornamenti frequenti di YouTube. Octoparse risolve queste con la rotazione proxy, browser senza interfaccia, login automatico, bypass CAPTCHA e rilevamento automatico — mantenendo un uptime del 98 % mentre gli altri si fermano.
