YouTube कमेंट स्क्रैपर

एक YouTube कमेंट स्क्रैपर आपके लिए वीडियो के कमेंट सेक्शन को पढ़ता है और इसे अनंत स्क्रॉल के बजाय संरचित, सॉर्ट करने योग्य पंक्तियों के रूप में लौटाता है। AllyHub वही काम शोध के लिए बनाया गया करता है — बड़े पैमाने पर, और इस तरह व्यवस्थित कि कमेंट सेक्शन एक ऐसी चीज़ बन जाए जिस पर आप काम कर सकें, न कि एक पेज जिसे आप स्किम करें।

हाँ। एकल वीडियो के कमेंट्स स्क्रैप करना मुफ्त योजना पर चलता है। कई वीडियो या पूरे चैनल में बल्क पुल, निर्धारित दोबारा रन, और सहेजी गई रेसिपीज़ भुगतान वाली योजनाओं में शामिल हैं।

Shorts और सामान्य वीडियो एक ही तरह से काम करते हैं — समान कमेंट संरचना, समान पुल। एक पिछला लाइव स्ट्रीम भी अपना कमेंट सेक्शन रखता है, इसलिए वे सामान्य रूप से खिंचते हैं; प्रसारण के दौरान लाइव चैट एक अलग, अल्पकालिक स्ट्रीम है और कमेंट्स के समान नहीं है।

हाँ। AllyHub पूरी थ्रेड संरचना को संरक्षित करता है — शीर्ष-स्तरीय कमेंट्स और उनके नीचे नेस्टेड जवाब — साथ ही पिन किए गए और क्रिएटर-हार्टेड फ़्लैग, ताकि आप प्रत्येक बातचीत को ठीक वैसे ही पुनर्निर्मित कर सकें जैसे वह वीडियो पर दिखाई दी थी।

शोध, विश्लेषण और ब्रांड निगरानी के लिए सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाले कमेंट्स को खींचना आम बात है, और अदालतों ने आम तौर पर सार्वजनिक वेब डेटा तक पहुँच को बरकरार रखा है। AllyHub केवल वही पढ़ता है जो कोई भी आगंतुक देख सकता है और YouTube के सामान्य पेज एक्सेस के भीतर रहता है — यह किसी लॉगिन को नहीं तोड़ता और किसी निजी डेटा को नहीं छूता। पहचान योग्य उपयोगकर्ताओं की टिप्पणियों को पुनः प्रकाशित करने पर अलग दायित्व हो सकते हैं, इसलिए प्रकाशित करने से पहले YouTube की शर्तें और अपने स्थानीय नियम जांचें।

हाँ, और आप दोबारा स्क्रैप नहीं करते। उसी पुल को AllyHub के YouTube Comment Downloader को पोर्टेबल फ़ाइल के लिए भेजें, या YouTube Sentiment Analysis को मूड और उसके चालकों को स्कोर करने के लिए भेजें। इस स्क्रैपर का काम कमेंट्स प्राप्त करना और उन्हें संरचित करना है; वे दो इसे अंतिम मील तक ले जाते हैं।

अधिकांश स्क्रैपर हर रन पर पेज को फिर से हल करते हैं, प्रति पुल एक समान दर चार्ज करते हैं, और एक कच्ची फ़ाइल लौटाते हैं। AllyHub आपके पुल को एक Recipe के रूप में सहेजता है, इसलिए दूसरा रन अन्वेषण को छोड़ देता है और हर बार तेज़ हो जाता है — और यह आपके अगले निर्णय के अनुसार आउटपुट तैयार करता है, बजाय आपको खुद से सुलझाने के लिए पंक्तियों का ढेर छोड़ने के।