纸面上的频道
每次运行都会返回该频道自己的核心数据,以及它为自己撰写的简介——即一目了然的身份信息——以统一的一行呈现,让你可以据此对整个频道列表排序。
你已经有了这些频道——AllyHub 会把它们的公开页面变成可排序、可重复运行的数据集,无需一个标签页一个标签页地复制粘贴。
每次运行都会返回该频道自己的核心数据,以及它为自己撰写的简介——即一目了然的身份信息——以统一的一行呈现,让你可以据此对整个频道列表排序。
不只是频道资料——AllyHub 会抓取该频道完整的公开上传列表,每一个已发布视频及其观看量、发布日期和时长,让你掌握的是完整的上传记录,而不只是排名前三的缩略图。
基于这份视频列表,AllyHub 会算出他们的发布频率以及平均观看量的变化——这些数字是从公开视频列表计算得出的,并非 YouTube 直接提供的字段。
公开了商务邮箱或关联了其他社交账号?这些都会随记录一并返回。创作者设为私密的内容不会出现在这一行里——留空处理,绝不猜测。
输入一整份频道列表,每一个都会以相同的列返回——一次可处理数百个频道,合并成一个可排序、可筛选、可对比的数据集。
下载 JSON 或 CSV,或直接读取到仪表盘或数据库中。无需申请 YouTube API 密钥,也无需编写代码。
从一个频道 URL——或一整份列表——到一个结构化、可导出的数据集。
用自然语言告诉 AllyHub 一个频道 URL、一个 @handle,或一整份列表。整个设置就这么简单。
对于每个频道,它会捕获名称、订阅者数和观看量、视频数量、加入日期、简介、认证状态、完整视频列表及每个视频的数据,以及任何公开列出的联系链接。
下载 CSV 或 JSON,导入仪表盘,或将数据集交给更深入的分析。将这次运行保存为 Playbook,它就会按你的计划自动重新运行。
大多数抓取工具把频道资料和视频列表拆成两个独立任务——你得运行两个工具,再手动把结果拼接起来。AllyHub 一次运行就同时返回两者,并且已经对应同一个频道,之后无需再拼接任何内容。
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原始抓取工具给你的是页面当天碰巧呈现的样子,下个月某个字段一改名,你的表格就悄悄失效了。AllyHub 每次运行都返回相同的带类型列,因此基于上一季度抓取结果搭建的仪表盘,依然能与这次的对接得上。
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基于官方 API 构建的工具受制于 Google 每日配额或按调用计费的 token 账单,一次大批量抓取到一半就卡住了。AllyHub 改为读取公开页面,所以规模只是时间问题,而不是要不断充值的额度余额。
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需要把频道数据作为数据集而非截图的研究人员、代理商、创作者和数据团队。
你需要一份包含两百个频道的数据集,却要一个标签页一个标签页地把字段复制进电子表格。把列表交给 AllyHub,数据集就会自动生成——每个频道都是相同的列,一落地就能立即做数据透视。
客户要求周五前给出四十位创作者的资料,而半周时间都花在收集上。一次运行就抓取全部四十个——频道资料、完整视频历史、公开联系方式——让演示文稿从一个数据集出发,而不是从四十个浏览器标签页开始。
你能看出某个对手正在胜出,却不知道他们多久发布一次,或哪些视频真正撑起了这个频道。抓取他们完整的视频列表,发布节奏和表现最好的视频就变成了可以据此规划的数字,而不是凭感觉。
你的仪表盘需要新鲜的 YouTube 频道数据,而 API 配额却在同步到一半时耗尽——偏偏还是个周五。把频道交给 AllyHub,每次运行都会落地相同的带类型结构,无需盯着配额。
YouTube 频道抓取工具会把频道的公开数据提取为结构化记录,而不是让你手动阅读的页面——包括频道资料字段、视频列表,以及任何已公开的联系链接。AllyHub 接收一个频道 URL 或一整份列表,返回一个你可以排序、导出或导入自己工具的数据集。
是的。在免费方案上抓取单个频道不花分文。针对长频道列表的批量运行、定时跟踪,以及把结果导入仪表盘或数据仓库,则属于付费方案。
只能获取创作者已公开的那些。当 About 页面显示商务邮箱或社交账号时,它们会进入数据集;若没有,该单元格就保持为空——AllyHub 绝不会用猜测来填充它。
不能。AllyHub 只读取频道页面上公开可见的内容——任何未登录访客都能看到的那份数据。私密账号、隐藏的订阅者数量以及不公开列出的视频都无从获取,这是设计使然。
频道页面无需登录即可被任何人看到,而 AllyHub 只读取该访客能看到的内容。你能否存储或复用所收集的内容是另一个问题——这由 YouTube 的条款和当地隐私法规决定,并因你运营所在地而异。请将此视为一个起点,而非法律建议,商业用途请咨询你自己的律师。
大多数抓取工具只给你单个频道的原始字段,运行结束后什么也不留下。AllyHub 以稳定的数据结构同时返回频道资料和视频历史,把运行本身保留为 Playbook,并按计划重新运行——因此跟踪一批频道会随每次任务不断积累,而不是每次都从头开始。