「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 Google 和 AWS 辦過幾場演講,緩下腳步的同時找了份跨領域工作。偶而慢跑、愛跟小動物玩耍。曾立過很多志,最近是希望當一個有細節的人。」
這篇是 Python - 數位行銷的 Youtube 分析教學系列文章的第 6 篇,也是我參加 2021 iThome 鐵人賽中系列文章的第 6 天。YouTube Data API 的開放是劃時代的改變,我們有了更加彈性的資料運用方式,能夠更靈活的追蹤每一部 Youtube 影片的觀看次數、留言數、,時時刻刻分分秒秒的,追尋著資料的變動。
系列文章:Python — 數位行銷分析與 Youtube API 教學
昨日回顧:Youtube Data API - 抓取你的金鑰 API key
再接續 Google-api-python-client 的 Library介紹後。接下來將要開始介紹 Search 中的類別分佈,在 Youtube 上,我想要追蹤一個頻道,或是說一部影片他的影片點擊次數、流量追蹤、想要追蹤留言內容,都會有其不同的追蹤方式,我們在一開始就需要很明確地去定義要抓取怎麼樣子的資料類型,一般來說我們分為五大類:
接下來關於 part 分類,我以我最喜歡的 Youtuber 葉式特工 (Yes Ranger) 來做範例,這邊以“Minecraft Real POV 創世神第一人稱真人版”這部影片為範例,我們可以從網址列中知道這部影片的網址,我們從網址後面的 v 可以知道,這一部影片的 Video ID 即是 K10nXmru-4 。
影片的基本資訊需要藉由 Snippet 來取得,這也是我們最常使用的 part 方法,通常要取得跟影片有關聯的資訊都需要這個 part 來獲得根據這個基本資訊可以回傳到的內容包含:影片的發佈時間(publishedAt)、頻道序號(channelId)、頻道名稱(channelTitle)、影片標題(title)、影片描述(description)、影片的縮圖、影片 Tag 標籤資料(tags)
request = youtube.videos().list(
part= "snippet",
id= "-K10nXmru-4"
)
詳細內容資訊 contentDetails 是用來取得進一步的資訊,其中最常被取得的會是影片的定義方式,包含影片畫質(definition)、還有憑證(licensedContent)
request = youtube.videos().list(
part= "contentDetails",
id= "-K10nXmru-4"
)
嵌入回應式影片的方法被普遍應用在網頁設計的領域中,在YouTube 原先所設定的嵌入語法中可以看到該部影片的寬度(width)和高度(height),我們也能夠獲得嵌入回應的網址(src),得到影片框架的相關資訊,藉由這方法可以快速的建立影片部署。
request = youtube.videos().list(
part= "player",
id= "-K10nXmru-4"
)
影片的統計資料通常會藉由 statistics 的方法來取得,這是我們最常使用的 part 方法,通常要取得跟影片有關的數值統計資料都會需要使用到這個 part ,根據這部影片的資料,我們可以得到的內容包含:影片的觀看次數(viewCount)、喜歡數(likeCount)、不喜歡(dislikeCount)、留言次數(commentCount),本部影片的點擊次數即為 258,882,029 次,會抓取你使用這個 API 時的影片次數為基準。
request = youtube.videos().list(
part= "statistics",
id= "-K10nXmru-4"
)
影片的性質有許多種,甚至包含了公開非公開的影片,status 這個方法能夠知道這部影片的發布狀態,以及一些影片基本設定,通常來說較少做使用。
request = youtube.videos().list(
part= "status",
id= "-K10nXmru-4"
)
整體來說大概會是這樣子,這五種方式是我們在抓取 Data API 時,能夠使用的設定類型方法。
謝謝你的閱讀,如果有時間也歡迎看看我的夥伴們的文章:
lu23770127 — SASS 基礎初學三十天
10u1 — 糟了!是世界奇觀!
juck30808 — Python — 數位行銷分析與 Youtube API 教學
HLD — 淺談物件導向與Design Pattern介紹
SiQing47 — 前端?後端?你早晚都要全端的,何不從現在開始?
【鮭魚均】 現職是 200 多萬訂閱 Youtuber 的數據分析師,專長在 Python 的開發與使用,大學雖然是資訊背景但總是斜槓跑到商管行銷領域,以工作角度來說的話,待過 FMCG、通訊軟體、社群影音產業,也算是個數位行銷體系出生的資訊人。這 30 天鐵人挑戰賽會從數位行銷角度去重新切入數據分析這件事情,期待這個資本主義的社會中,每個人能在各個角力間不斷沖突而漸能找到一個平衡點回歸最初的統計建立最終的初心。
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