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Social Media Daten automatisch auslesen und analysieren mit Make und Apify

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Veröffentlicht: vor 11 Stunden 74 Ansichten 0 Kommentare

Manuelle Copy-Paste-Arbeit war gestern: Mit Apify und Make automatisierst du die Erfassung und Analyse von YouTube-Daten – ganz ohne Code. Du lernst, wie du gezielt Inhalte scrapen, strukturieren und mit KI auswerten kannst, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder Reports zu erstellen.

Ergebnis: Wenn du diesen Snip umsetzt, baust du dir einen automatisierten Workflow, der YouTube-Videos zu einem bestimmten Thema erfasst, analysiert und die Ergebnisse direkt in Google Sheets speichert – inklusive KI-Zusammenfassung.

ExpertInnen
  1. Lege ein kostenloses Konto bei Apify an (https://apify.com) und starte mit den enthaltenen $5 Guthaben.
  2. Suche im Apify Store nach einem passenden Actor (z. B. YouTube Scraper), prüfe Bewertungen & Nutzerzahlen und wähle den besten aus.
  3. Konfiguriere den Actor mit deinem Suchbegriff und der gewünschten Videoanzahl (z. B. maxResults: 50).
  4. Starte den Actor manuell oder plane regelmäßige Runs über Make (https://make.com).
  5. Erstelle in Make ein neues Szenario: a. Nutze den Trigger “Watch Actor Run” (Apify-Modul), um automatisch zu starten, wenn ein Run abgeschlossen ist. b. Füge das Modul “Get Dataset Items” hinzu, um die Scraper-Ergebnisse zu laden. c. Ergänze ein OpenAI- oder Claude-Modul, das eine Kurz-Zusammenfassung (z. B. 3 Schlagwörter) pro Video erstellt. d. Leite alle relevanten Daten (Titel, URL, Views, Summary etc.) in eine Google Sheet Tabelle weiter.
  6. Teste und speichere dein Szenario. Starte den Workflow regelmäßig oder bei Bedarf manuell.
  1. Verstehen, wie man mit Apify Webdaten automatisiert extrahiert
  2. Lernen, wie man mit Make Workflows aufbaut und automatisiert
  3. Nutzung von KI zur Datenanalyse innerhalb automatisierter Prozesse
  4. Speicherung strukturierter Daten in Google Sheets
  5. Optimierung manueller Recherche durch smarte Automatisierung
  1. Automatisierte Wettbewerbsbeobachtung durch regelmäßiges Scrapen von Social-Media-Inhalten.
  2. Trend- und Hashtag-Analysen verschiedener Plattformen durch automatisierte Datenaggregation.
  3. Marktforschung durch Erfassung und Vergleich von Produktrezensionen auf Social-Media-Kanälen.
  4. Monitoring von Kundenfeedback und Kommentaren zur Verbesserung des Kundenservices.
  5. Content-Planung durch Analyse von Top-Performern in relevanten Themenbereichen über verschiedene Netzwerke.
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