Beste YouTube-Datasets: Bright Data & Oxylabs
YouTube ist zu einer primären Quelle für das Training fortschrittlicher multimodaler KI und Large Language Models (LLMs) geworden. Das Beschaffen von YouTube-Daten in großem Maßstab bleibt jedoch schwierig aufgrund von Anti-Bot-Maßnahmen und Bandbreitenanforderungen.
Dieser Test untersucht wichtige Unternehmen im YouTube-Datensektor: Bright Data, Oxylabs, Decodo und Grepsr. Jedes zielt auf ein bestimmtes Marktsegment ab, von vorindexierten Metadaten bis hin zu groß angelegten Video-Download-Lösungen.
Preisvergleich der besten YouTube-Datasets
Anbieter | Primäre Datenformate | Einstiegspreis | Preismetrik |
|---|---|---|---|
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: YouTube-Kanal-Dataset-Feldvergleich
Wir haben uns Beispiel-YouTube-Kanal-Datasets von Bright Data und Grepsr angesehen. Beide Anbieter enthalten alle grundlegenden Kanalinformationen, die man in einem Basis-YouTube-Profil-Dataset erwarten würde, wie Kanal-ID, Name, URL, Beschreibung, Erstellungsdatum, Abonnentenzahl, Anzahl der hochgeladenen Videos, Profilbild-URL und Bannerbild-URL.
Aber der Unterschied besteht darin, dass die Stichprobe von Bright Data mehr Details zu den Profilen der einzelnen Kanäle enthält, während Grepsr bessere Informationen zu Kategorien, zum Verifizierungsstatus, zur Website und zu den Social-Media-Konten bietet.
Detaillierte Bewertung der führenden YouTube-Dataset-Anbieter
Bright Data ist ein führender Anbieter von gebrauchsfertigen Datasets und bietet Zugriff auf eine umfangreiche, vorindexierte YouTube-Datenbibliothek. Dieser Service eignet sich besonders für Unternehmensanwender, die große Mengen sauberer, strukturierter Metadaten ohne Programmierung benötigen.
Hauptmerkmale
- Massive Skalierbarkeit: Milliarden von Datensätzen ermöglichen eine umfassende historische Analyse.
- Formatflexibilität: Unterstützt JSON-, CSV- und Parquet-Formate für Big-Data-Workflows.
- Anpassung: Fordern Sie spezifische Delta-Aktualisierungen an oder wählen Sie Datenpunkte, die auf Ihr Projekt zugeschnitten sind.
Preise:
- Die Preise beginnen bei $2.50 pro 1.000 Datensätze oder $250 für eine Stichprobe mit 100.000 Datensätzen.
- Monatliche Aktualisierungen bieten Rabatte von bis zu 80 % und sind damit eine kostengünstige Lösung für kontinuierliches Monitoring.
Oxylabs bietet Videodatenlösungen für YouTube, darunter Proxys mit hoher Bandbreite, eine YouTube-API und bereits gescrapte Datasets. Sie können zwischen Standard- und benutzerdefinierten Datasets wählen. Standard-Datasets enthalten Transkripte und Untertitel in JSON sowie Videoformate wie MP4 und Audioformate wie M4A.
Bei benutzerdefinierten Datasets wählen Sie Ihre bevorzugte Video- oder Audioqualität und definieren den Umfang und Typ des Inhalts. Sie erhalten strukturierte Medien-Assets in den folgenden Formaten:
- Transkripte und Untertitel (.json): Die Bereitstellung in JSON stellt sicher, dass sie sofort in Vektordatenbanken eingespeist werden können.
- Videoinhalte (.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 das Speech-to-Text-Model-Training (STT) oder für akustische Analysen.
Preise:
- Standard-Datasets beginnen bei $5.000 pro Monat.
Decodo ist ein verwalteter Dienst, der Benutzern hilft, große Mengen an Inhalten zu erfassen. Er richtet sich an Personen, die Video-IDs haben und viele Dateien an ihre eigenen Server liefern müssen.
- So funktioniert es: Sie geben Decodo eine Liste mit YouTube-Video-IDs und das Ziel, an das die Dateien gesendet werden sollen. Decodo übernimmt das Herunterladen, Formatieren und Zustellen der Dateien.
- Technische Details: Decodo extrahiert Sprache, visuelle Inhalte und Audio aus Videos. Standardmäßig werden die Dateien in den Formaten MP4 und MP3 geliefert, bereit für den Einsatz in Machine-Learning-Projekten.
Preise:
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 ist ein verwalteter Scraping-Dienst. Nutzer legen ihr Ziel fest, zum Beispiel: „Alle YouTube-Videos in der Kategorie ‚Erneuerbare Energien‘, die in den letzten 30 Tagen hochgeladen wurden.“ Grepsr verwaltet Proxy-Rotation und Bot-Erkennung. Es sammelt Standard-Metadaten und Engagement-Kennzahlen, wobei der Schwerpunkt auf häufigen Aktualisierungen liegt.
- Videodaten umfassen Titel, URL, Dauer, Upload-Datum und Beschreibung.
- Zu den Kennzahlen gehören Echtzeit-Aufrufzahlen, Likes und Kommentare. Die Kanalinformationen umfassen Abonnentenzahlen, die Gesamtzahl der Videos und die Kanalbeschreibung.
Verfügbare Formate sind CSV, JSON und XML. Die Daten können direkt an Google Drive, Dropbox, Amazon S3, Azure oder per FTP geliefert werden.
Preise:
- Das Starterpaket für einmalige Projekte beginnt bei $350. Es ist für Forscher oder Unternehmen konzipiert, die eine einmalige, spezifische Momentaufnahme von YouTube-Daten benötigen, etwa eine einmalige Extraktion von 50.000 Videodatensätzen für ein bestimmtes Keyword.
- Das Wachstumspaket bietet individuelle Preise für laufende Datenanforderungen, z. B. wöchentliche Updates zur Performance von Wettbewerbskanälen oder zu Trendthemen.
Welche Datentypen sind in YouTube-Datasets enthalten?
Videometadaten (strukturelle Daten)
Diese Datenpunkte unterstützen eine effiziente Indexierung und Organisation von Inhalten.
- Video-ID & URL: Eindeutige Kennungen für jeden Datensatz.
- Titel und Beschreibung: Volltext-Metadaten für jedes Video, häufig verwendet für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Keyword-Analysen.
- Dauer: Die Länge des Videos, angegeben in Sekunden oder im ISO-8601-Format.
- Upload-Datum und Zeitstempel: Das genaue Datum und die genaue Uhrzeit, zu der das Video veröffentlicht wurde
- Kategorie und Tags: Von Nutzern oder der Plattform zugewiesene Klassifizierungen wie Bildung oder Gaming.
- Lizenztyp: Gibt an, ob der Inhalt die Standard-YouTube-Lizenz oder Creative Commons verwendet. Datenschutzstatus: Gibt an, ob ein Video öffentlich, nicht gelistet oder altersbeschränkt ist.
Engagement- & Leistungskennzahlen
- Aufrufzahl: Die Gesamtzahl der Aufrufe zum Zeitpunkt der Datenerfassung.
- Like-Zahl: Die Anzahl der Likes, die ein Video erhalten hat. Anzahl: Gesamtzahl der Top-Level- und verschachtelten Antworten.
- Favoritenzahl: Zeigt, sofern verfügbar, wie oft ein Video als Favorit gespeichert wurde.
Kanal- & Erstellerprofile (firmografische Daten)
Diese Daten unterstützen Influencer-Marketing und die Analyse der Creator Economy.
- Kanal-ID & Handle: Eindeutige Kanal-Kennungen.
- Abonnentenzahl: Die Gesamtzahl der Personen, die den Kanal abonniert haben
- Gesamtzahl der Videos: Die Gesamtzahl der Videos in der Bibliothek des Erstellers.
- Beitrittsdatum: Das Datum, an dem der Kanal erstellt wurde.
- Land und Sprache: Der primäre Standort und die primäre Sprache des Erstellers.
- Banner- und Profilbild-URLs: Links zu den Banner- und Profilbildern des Kanals.
- Verifizierungsstatus: Gibt an, ob der Kanal offiziell von der Plattform verifiziert wurde.
Kommentar- & Interaktionsdaten
Diese Daten sind wertvoll für die Sentimentanalyse und das Verständnis des Community-Feedbacks.
- Kommentartext: Die Inhalte, die Nutzer in Kommentare schreiben.
- Autor-Handle: Die eindeutige Kennung des Kommentators.
- Kommentar-Likes: Die Anzahl der Likes, die ein Kommentar erhalten hat.
- Antwortanzahl: Die Anzahl der Antworten innerhalb eines Kommentars.
- Sentiment-Score: In einigen Datasets gibt dieser KI-generierte Wert an, ob ein Kommentar positiv, negativ oder neutral ist.
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