YouTube Comment Sentiment Analyzer（YouTube评论情感分析器）
该工作流自动从Google表格读取YouTube视频链接，实时抓取评论数据，并利用AI模型对评论进行情感分析，分类为正面、中性或负面。分析结果会更新回Google表格，确保数据管理的统一性与时效性。通过支持分页获取评论和灵活的更新频率，极大提高了内容创作者和品牌团队对观众反馈的洞察能力，助力优化内容策略和市场应对。
流程图
工作流名称
YouTube Comment Sentiment Analyzer（YouTube评论情感分析器）
主要功能和亮点
本工作流自动读取Google表格中的YouTube视频链接，实时抓取对应视频的评论数据，利用OpenAI的GPT-4o-mini模型对评论内容进行智能情感分析（正面、中性、负面分类），并将分析结果与评论详情同步回Google表格。支持分页获取评论，保证数据完整。通过自动更新时间戳，保证数据抓取的时效性和连续性。
解决的核心问题
- 自动化批量抓取YouTube视频评论，避免手工繁琐操作
- 利用先进的AI模型进行准确的情感分类，帮助用户快速洞察观众反馈倾向
- 统一管理评论数据及情感分析结果，便于后续数据分析和决策支持
- 实现定时或手动触发，灵活控制数据更新频率
应用场景
- 内容创作者和营销人员监控视频评论反馈，优化内容策略
- 品牌和公关团队分析用户情感倾向，及时响应负面信息
- 数据分析师收集用户反馈数据，支持市场调研和用户行为分析
- 教育和研究机构研究社交媒体舆情动态
主要流程步骤
- 从Google Sheets（Sheet2）读取YouTube视频URL及上次抓取时间
- 判断是否满足下一次抓取时间条件，避免重复抓取
- 调用YouTube Data API批量获取视频的评论数据，支持分页
- 使用OpenAI GPT-4o-mini模型对每条评论文本进行情感分析，分类为正面、中性或负面
- 格式化评论信息及情感结果，包括评论ID、作者、点赞数、回复数、发布时间等字段
- 将评论数据及情感分析结果追加或更新回Google Sheets（Sheet1）
- 更新抓取时间戳，确保下次抓取的准确时机
涉及的系统或服务
- Google Sheets：存储视频链接和评论数据，实现数据读取与写入
- YouTube Data API v3：获取视频评论信息
- OpenAI API（GPT-4o-mini模型）：进行评论文本的情感分析
- n8n自动化平台：协调各步骤自动执行，支持手动触发及逻辑判断
适用人群或使用价值
- YouTube内容创作者和运营团队，希望快速了解观众情绪反馈，优化视频内容和互动策略
- 市场营销及品牌管理人员，需监控品牌相关视频的公众情绪，及时调整营销方案
- 数据分析师及研究人员，需系统采集社交媒体数据，进行情感趋势分析和用户行为研究
- 自动化爱好者和技术团队，寻求整合多平台API实现社交数据智能处理的解决方案
该工作流通过集成Google Sheets、YouTube API与OpenAI智能分析，实现YouTube评论情感自动化采集与分析，极大提升了数据处理效率与分析深度，助力用户精准把握视频观众的情感动态。