Hoe ik een YouTube-feedbackloop heb gebouwd

Ik run een geautomatiseerd YouTube-kanaal. Elke dag genereert een pipeline scripts en rendert deze video's.

Maandenlang werkte het systeem in een vacuüm. De scriptgenerator produceerde content zonder te weten wat werkte of wat faalde. Ik had geen feedbackloop.

Vorige week heb ik dit opgelost met een Python-script van 330 regels. Het creëert een gesloten lus tussen prestaties en creatie.

Dit is hoe het werkt:

• Dataverzameling: Het script gebruikt de YouTube Data API v3 om de laatste 30 video's uit te lezen. • Classificatie: Het gebruikt een drempelwaarde op basis van de mediaan om video's te rangschikken.

  • HOOG: Video's met meer views dan 1,5x de mediaan.
  • LAAG: Video's met minder views dan 0,6x de mediaan (alleen als ze ouder zijn dan 72 uur).
  • De rest wordt genegeerd om ruis te voorkomen. • Patroonherkenning: Het script koppelt prestaties aan 'archetypen' zoals tutorials of vergelijkingen door woorden in de titels te matchen. • Hook-analyse: Het controleert het eerste woord van een script om te zien of het een vraag, een getal of een persoonlijke uitspraak is. • Geautomatiseerde updates: De resultaten schrijven "bias hints" naar een markdown-bestand.

De scriptgenerator leest dit bestand voordat hij het volgende script schrijft. Hij ziet welke patronen winnen en welke patronen verliezen. Hij gebruikt deze context om betere keuzes te maken voor morgen.

Waarom ik voor deze aanpak heb gekozen:

  • Mediaan boven gemiddelde: Eén virale video kan een gemiddelde verpesten. De mediaan blijft stabiel.
  • De 72-uursregel: Nieuwe video's hebben tijd nodig. Ik label een video niet als een mislukking, alleen omdat deze pas een dag oud is.
  • Simpele heuristieken: Ik gebruik voor nu detectie van het eerste woord in plaats van dure LLM-aanroepen. Het is snel en goedkoop.

Dit is geen magie. Het is een systeem dat leert van zijn eigen data.

Het doel is niet om menselijk oordeel te vervangen, maar om de generator betere context te geven. Ik bouw een systeem dat elke 24 uur slimmer wordt.

Bron: https://dev.to/morinaga/how-i-built-a-youtube-performance-classifier-that-adjusts-tomorrows-video-script-bias-19ba

Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi