Beste YouTube-Datensätze: Bright Data, Oxylabs & Grepsr
YouTube hat sich zu einer primären Quelle für das Training fortschrittlicher multimodaler KI und großer Sprachmodelle (LLMs) entwickelt. Die Beschaffung von YouTube-Daten im großen Maßstab bleibt jedoch aufgrund von Anti-Bot-Maßnahmen und erheblichen Bandbreitenanforderungen schwierig.
Diese Überprüfung untersucht wichtige Unternehmen im Bereich der YouTube-Daten: Bright Data, Oxylabs, Decodo und Grepsr. Jedes Unternehmen bedient ein spezifisches Marktsegment, von vorindizierten Metadaten bis hin zu Lösungen für den Download von Videos im großen Maßstab.
Preisvergleich der besten YouTube-Datensätze
Anbieter | Primäre Datenformate | Startpreis | Preisgestaltungsmetrik |
|---|---|---|---|
JSON, CSV, Parquet, NDJSON | 250 $ | Pro 100.000 Datensätze | |
MP4/MKV Transkripte | 5.000 $ | Monatliches Abonnement | |
Strukturierte MP4 MP3-Dateien | 4.000 $ | Pro 10 Terabyte (TB) | |
Grepsr | CSV, JSON, Parquet, XML | 350 $ | Pro Einmalprojekt |
Bright Data vs Grepsr: Vergleich der Felder des YouTube-Kanaldatensatzes
Wir haben exemplarische YouTube-Kanaldatensätze von Bright Data und Grepsr untersucht. Beide Anbieter verfügen über alle grundlegenden Kanalinformationen, die Sie in einem Basis-YouTube-Profil-Datensatz erwarten würden, wie z. B. die Kanal-ID, den Namen, die URL, die Beschreibung, das Datum der Einrichtung, die Abonnentenzahl, die Anzahl der hochgeladenen Videos, die URL des Profilbildes und die URL des Bannerbildes.
Der Unterschied besteht jedoch darin, dass die Bright Data-Stichprobe viel mehr Details zu jedem Kanalprofil enthält, während Grepsr stärkere Informationen zu Kategorien, dem Verifizierungsstatus des Kanals, der Webseite und Links zu ihren Social-Media-Konten bietet.
Detaillierte Überprüfung der führenden YouTube-Datensatzanbieter
Bright Data ist ein führender Anbieter von einsatzbereiten Datensätzen und bietet Zugang zu einer umfangreichen, vorindizierten YouTube-Datenbibliothek. Dieser Service eignet sich gut für Unternehmenskunden, die große Mengen an sauberen, strukturierten Metadaten ohne Programmierung benötigen.
Hauptmerkmale
- Massive Skalierbarkeit: Milliarden von Datensätzen unterstützen eine umfassende historische Analyse.
- Formatflexibilität: Unterstützt JSON-, CSV- und Parquet-Formate für Big-Data-Workflows.
- Anpassung: Fordern Sie spezifische Delta-Updates an oder wählen Sie Datenpunkte aus, die auf Ihr Projekt zugeschnitten sind.
Preisgestaltung:
- Die Preisgestaltung beginnt bei 2,50 $ pro 1.000 Datensätze oder 250 $ für eine 100.000-Datensatz-Stichprobe.
- Monatliche Aktualisierungen bieten Rabatte von bis zu 80 % und bieten eine kosteneffiziente Lösung für die laufende Überwachung.
Oxylabs bietet Videodatenlösungen für YouTube, einschließlich Proxy mit hoher Bandbreite, einer YouTube-API und vor-gescrappten Datensätzen. Sie können Standard- oder benutzerdefinierte Datensätze wählen. Zu den Standarddatensätzen gehören Transkripte und Untertitel in JSON sowie Videoformate wie mp4 und Audioformate wie M4A.
Mit benutzerdefinierten Datensätzen wählen Sie Ihre bevorzugte Video- oder Audioqualität und definieren den Inhaltsumfang und die Art. Sie können strukturierte Medienassets in folgenden Formaten erhalten:
- Transkripte und Untertitel (.json): Die Bereitstellung in JSON stellt sicher, dass sie sofort in Vektordatenbanken eingespeist werden können.
- Videomaterial (.mkv oder .mp4): Standardisierte Videoformate, die mit fast allen Computer-Vision-Frameworks (wie OpenCV oder PyTorch) kompatibel sind.
- Audio-Assets (.m4a oder .mp3): Hochwertige Audioextraktion für Speech-to-Text (STT)-Modelltraining oder akustische Analyse.
Preisgestaltung:
- Standarddatensätze beginnen bei 5.000 $ pro Monat.
Decodo ist ein verwalteter Service, der Benutzern hilft, große Mengen an Inhalten zu sammeln. Er ist für Personen gedacht, die bereits Video-IDs haben und viele Dateien an ihre eigenen Server liefern müssen.
- Funktionsweise: Sie geben Decodo eine Liste von YouTube-Video-IDs und den Ort, an den die Dateien gesendet werden sollen, an. Decodo übernimmt das Herunterladen, Formatieren und Liefern der Dateien.
- Technische Details: Decodo extrahiert Sprache, visuelle Elemente und Audio aus Videos. Standardmäßig werden Dateien in MP4- und MP3-Formaten bereitgestellt, die direkt in Machine-Learning-Projekten verwendet werden können.
Preisgestaltung:
Die Preisgestaltung basiert auf der Datenmenge in Terabyte, nicht auf der Anzahl der Dateien:
- 10 TB-Plan: 4.000 $ pro Monat (0,40 $ pro GB)
- 50 TB-Plan: 6.500 $ pro Monat (0,13 $ pro GB)
- 100 TB-Plan: 8.000 $ pro Monat (0,08 $ pro GB)
Grepsr
Grepsr ist ein verwalteter Scraping-Service. Benutzer legen ihr Ziel fest, zum Beispiel „Alle YouTube-Videos unter der Kategorie „Erneuerbare Energien“, die in den letzten 30 Tagen hochgeladen wurden". Grepsr verwaltet Proxy-Rotation und Bot-Erkennung. Es sammelt Standardmetadaten und Engagement-Metriken mit einem Schwerpunkt auf häufigen Aktualisierungen.
- Zu den Videodaten gehören Titel, URL, Dauer, Upload-Datum und Beschreibung.
- Zu den Metriken gehören Echtzeit-Ansichtszahlen, Likes und Kommentare. Kanalinformationen umfassen Abonnentenzahlen, Gesamtzahl der Videos und Kanalbeschreibung.
Zu den verfügbaren Formaten gehören CSV, JSON und XML. Daten können direkt an Google Drive, Dropbox, Amazon S3, Azure oder per FTP geliefert werden.
Preisgestaltung:
- Das Starter-Paket für Einmalprojekte beginnt bei 350 $. Es ist für Forscher oder Unternehmen konzipiert, die einen einzelnen, spezifischen Schnappschuss von YouTube-Daten benötigen, wie z. B. eine einmalige Extraktion von 50.000 Videodatensätzen für ein bestimmtes Keyword.
- Das Growth-Paket bietet individuelle Preisgestaltung für laufende Datenbedürfnisse, wie z. B. wöchentliche Aktualisierungen zur Leistung von Wettbewerberkanälen oder zu Trendthemen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWelche Arten von Daten sind in YouTube-Datensätzen enthalten?
1. Videometadaten (strukturelle Daten)
Diese Datenpunkte unterstützen eine effiziente Indexierung und Organisation von Inhalten.
- Video-ID & URL: Eindeutige Identifikatoren für jeden Datensatz.
- Titel und Beschreibung: Vollständige Textmetadaten für jedes Video, die häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Keyword-Analyse verwendet werden.
- Dauer: Die Länge des Videos, angegeben in Sekunden oder im ISO 8601-Format.
- Upload-Datum und Zeitstempel: Das genaue Datum und die Uhrzeit der Veröffentlichung des Videos
- Kategorie und Tags: Klassifizierungen, die von Benutzern oder der Plattform zugewiesen wurden, wie z. B. Bildung oder Gaming.
- Lizenztyp: Gibt an, ob der Inhalt die Standard-YouTube-Lizenz oder Creative Commons verwendet. Privatsphärenstatus: Gibt an, ob ein Video öffentlich, nicht gelistet oder altersbeschränkt ist.
2. Engagement- & Leistungsmetriken
- Ansichtszahl: Die Gesamtzahl der Aufrufe zum Zeitpunkt der Datensammlung.
- Anzahl der Likes: Die Anzahl der Likes, die ein Video erhalten hat. Anzahl: Gesamtzahl der Top-Level- und verschachtelten Antworten.
- Anzahl der Favoriten: Wenn verfügbar, zeigt an, wie oft ein Video als Favorit gespeichert wurde.
3. Kanal- & Creator-Profile (Firmografische Daten)
Diese Daten unterstützen Influencer-Marketing und die Analyse der Creator-Wirtschaft.
- Kanal-ID & Handle: Eindeutige Kanalidentifikatoren.
- Anzahl der Abonnenten: Die Gesamtzahl der Personen, die dem Kanal abonniert sind
- Gesamtzahl der Videos: Die Gesamtzahl der Videos in der Bibliothek des Creators.
- Beitrittsdatum: Das Datum der Erstellung des Kanals.
- Land und Sprache: Der primäre Standort und die Sprache des Creators.
- Banner- und Profilbild-URLs: Links zu den Banner- und Profilbildern des Kanals.
- Verifizierungsstatus: Gibt an, ob der Kanal offiziell von der Plattform verifiziert ist.
4. Kommentar- & Interaktionsdaten
Diese Daten sind wertvoll für die Sentiment-Analyse und das Verständnis von Community-Feedback.
- Kommentartext: Der Inhalt, den Benutzer in Kommentaren schreiben.
- Autor-Handle: Die eindeutige Kennung des Kommentators.
- Kommentar-Likes: Die Anzahl der Likes, die ein Kommentar erhalten hat.
- Anzahl der Antworten: Die Anzahl der Antworten innerhalb eines Kommentars
- Sentiment-Score: In einigen Datensätzen gibt dieser KI-generierte Wert an, ob ein Kommentar positiv, negativ oder neutral ist.
Diese Forschung zitieren
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author = {Karatas, Gulbahar},
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year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/youtube-datasets}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 11. Mai 2026}
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