事例研究：精密なYouTube発見—一貫性のある「マクロ」クリエイターを見つける
By khoanc, at: 2026年2月23日19:00
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YouTubeは、ソーシャルメディアの「長期戦」です。他のプラットフォームが一時的な瞬間に依存しているのに対し、YouTubeは持続的で予測可能な出力を評価します。
このケーススタディでは、「マクロ」ステータスを達成し、高頻度の公開スケジュールを維持しているYouTubeチャンネルを特定するために開発した、堅牢な自動化パイプラインを探求します。
私たちの使命：20万+の登録者を持ち、厳格な毎週の投稿スケジュールを遵守しているチャンネルを特定する。
課題：コンテンツの海での一貫性の解析
大規模チャンネルの特定は簡単ですが、「一貫性」の検証は技術的に複雑です。YouTubeのデータは、相対的な形式（例：「3週間前」）で日付を表示することが多く、プログラム的に分析するのが困難です。これを解決するために、Glintecoは、相対的な時間を線形データに変換して、クリエイターのアップロード履歴のギャップを検出するロジックエンジンを構築しました。
ソリューション：2段階の検証パイプライン
streamers/youtube-scraperとstreamers/youtube-channel-scraperの組み合わせを利用して、フィルタリングされたファネルを作成しました。これにより、初期のサイズ要件を満たしているチャンネルのみを詳細にスクレイピングするためにリソースを費やすことができます。
ステップ1：広範囲な検索とサイズフィルタリング
まず、特定のニッチにわたって広範囲なネットを投じます。基本的なチャンネルメタデータをプルし、登録者数を正規化する解析関数を適用します（「200K」または「1.5M」を純粋な整数に変換します）。
# Glinteco Logic: Normalizing Subscriber Strings
def parse_subscribers(sub_value):
sub_str = str(sub_value).upper().replace(",", "").strip()
if "M" in sub_str:
return int(float(sub_str.replace("M", "")) * 1_000_000)
elif "K" in sub_str:
return int(float(sub_str.replace("K", "")) * 1_000)
return int(sub_str)
ステップ2：毎週の一貫性のための時間分析
20万以上の登録者を持つチャンネルのショートリストができたら、その動画と「Shorts」履歴を詳細に調査します。スクリプトはアップロード日をISO週番号に変換します。チャンネルは、アクティブな週のギャップが最小限の場合（WEEKLY_TOLERANCE_GAPで定義）にのみ「認定」されます。
# Glinteco Logic: Detecting Gaps in Weekly Posting
def is_weekly_poster(videos):
active_weeks = set()
for vid in videos:
dt = parse_relative_date(vid.get("date"))
if dt:
year, week, _ = dt.isocalendar()
active_weeks.add((year, week))
# Sort and check for linear gaps
sorted_weeks = sorted(list(active_weeks), reverse=True)
# If the gap between week X and week Y > 1, the streak is broken
return check_gaps(sorted_weeks)
結果：高価値のクリエイターインテリジェンス
Glintecoで日付解析と線形ギャップ分析を自動化することにより、1週間かけていた手動での審査プロセスを10分間の自動実行に変換しました。
毎週の一貫性が重要な理由
ブランドにとって、毎週投稿する人は信頼できる「コンテンツの鼓動」を表します。これらのクリエイターは、予測可能なオーディエンスのピークを持っており、時間的制約のある製品の発売やスポンサー付きの統合に最適なパートナーです。私たちのスクリプトは、クライアントのマーケティング予算が、定期的な制作を停止した「フェードアウト」チャンネルに費やされることがないようにします。
