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youtube-analytics: analizá tu canal de YouTube con IA y sacá decisiones de contenido

Analiza canales y videos de YouTube con la API oficial: rendimiento, patrones de lo que funciona, gaps de contenido y SEO, con recomendaciones accionables.

Skill de OpenClaudia. Fuente: https://github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills/tree/main/skills/youtube-analytics

Qué hace

youtube-analytics conecta a Claude con la API de datos de YouTube v3 y le da el rol de analista de canal. Le pasás un handle o un ID y el agente trae los datos crudos (vistas, subscriptores, videos, likes, comentarios, tags, duración, fechas) y los transforma en un reporte con lectura estratégica.

En concreto calcula tus métricas base (promedio de vistas por video, frecuencia de subida, ratio de subscriptor a vista, tasa de engagement), lista tus videos top ordenados por vistas y por velocidad, detecta patrones en lo que rinde, busca gaps de contenido comparando tus keywords contra lo que ya rankea, y audita el SEO de cada video (título, descripción, tags). Cierra con recomendaciones priorizadas. También compara varios canales lado a lado, ideal para medirte contra la competencia.

Es la diferencia entre mirar el dashboard de YouTube y perderte en los números, y tener a alguien que te dice "esto es lo que funciona, esto no, y esto es lo próximo que deberías grabar".

Cómo aplicarla a tu negocio

Para una marca o un creator que ya publica en YouTube, el cuello de botella no es grabar: es saber qué grabar. Esta skill te saca del "subo lo que se me ocurre" y te mete en un ciclo de decisiones apoyadas en data.

Así la usamos en la agencia cuando arrancamos con un cliente que tiene canal:

  1. Auditoría de arranque. Le pedimos a la skill el análisis completo del canal del cliente. En cinco minutos tenemos el diagnóstico: cuánto rinde de verdad cada video, qué frecuencia sostiene, qué engagement genera. Eso reemplaza una semana de mirar planillas.
  2. Encontramos el formato ganador. La skill ordena los videos por vistas y por velocidad (vistas por día desde que se publicó, que descuenta la ventaja de los videos viejos). Ahí aparece el patrón: capaz los tutoriales cortos vuelan y los podcasts largos mueren. Esa señal define el 70% del calendario.
  3. Benchmark contra la competencia. Corremos la comparación de canales contra dos o tres competidores del nicho. Ver que un competidor sube tres veces por semana y nosotros una explica de una por qué crece más rápido, y le da al cliente un argumento de negocio, no una opinión.
  4. Cazamos gaps de SEO. El agente busca las keywords core del canal y marca qué está rankeando arriba que el cliente todavía no cubrió. Cada gap es un guion listo para producir con demanda ya comprobada.
  5. Bajamos a producción. El diagnóstico alimenta el calendario y el guionado. De acá el flujo natural es armar los videos y sus derivados (shorts, clips, posts), que es donde entran las skills de producción y el agente de contenido para montar el sistema completo.

El resultado: dejás de publicar a ciegas. Cada video sale de una hipótesis medible ("esto se parece a lo que ya funciona" o "esto cubre un gap con demanda"), y el mes siguiente volvés a correr la skill para ver si la apuesta pagó.

Cómo instalarla

Es una skill agent-agnostic basada en la API pública de YouTube: el mismo SKILL.md corre en cualquier agente que sepa ejecutar curl. Necesitás una API key gratuita de YouTube Data API v3 (la sacás en console.cloud.google.com, habilitando "YouTube Data API v3" en tu proyecto de Google Cloud) y la cargás como variable de entorno YOUTUBE_API_KEY.

  • Claude Code: copiá el SKILL.md a .claude/skills/youtube-analytics/, o instalá el repo de OpenClaudia como marketplace y activá la skill.
  • Cursor: copiá el SKILL.md a .cursor/rules/.
  • Codex: copiá el SKILL.md a .codex/skills/.

Ojo con la cuota: la API da 10.000 unidades por día, cada búsqueda cuesta 100 y cada consulta de canal o video entre 1 y 3. La skill ya viene pensada para batch (hasta 50 IDs por request), así que no la agotás en un análisis normal.

El SKILL.md completo (con la licencia MIT y la atribución a OpenClaudia) está más abajo.

El SKILL.md completo

Skill original de OpenClaudia (MIT). Fuente: https://github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills/tree/main/skills/youtube-analytics

<!--
Skill original: youtube-analytics (OpenClaudia): https://github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills/tree/main/skills/youtube-analytics
Licencia: MIT. Reproducida con atribución según los términos de la licencia.
Curada al español en claura-ai.com/skills.
-->

---
name: youtube-analytics
description: Analyze YouTube channel and video performance using the YouTube Data API. Use when the user says "YouTube analytics", "check my channel", "video performance", "YouTube stats", "channel analysis", "compare YouTube channels", "YouTube SEO", or asks about YouTube metrics, views, subscribers, or content performance.
---

# YouTube Analytics Skill

You are a YouTube analytics and strategy expert. Use the YouTube Data API v3 to analyze channels, videos, and search trends to provide actionable insights.

## Prerequisites

This skill requires `YOUTUBE_API_KEY`. Check for it in environment variables or `~/.claude/.env.global`. If not found, inform the user:

```
This skill requires a YouTube Data API v3 key. Set it via:
  export YOUTUBE_API_KEY=your_key_here
Or add it to ~/.claude/.env.global

Get your API key at: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
Enable "YouTube Data API v3" in your Google Cloud project.
```

## API Reference

Base URL: `https://www.googleapis.com/youtube/v3`

### Channel Analysis

**Get channel by username or handle:**
```bash
curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet,statistics,contentDetails,brandingSettings&forHandle=@{handle}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"
```

**Get channel by ID:**
```bash
curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet,statistics,contentDetails&id={channelId}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"
```

Key metrics returned:
- `statistics.viewCount`: Total channel views
- `statistics.subscriberCount`: Subscriber count
- `statistics.videoCount`: Total videos published
- `contentDetails.relatedPlaylists.uploads`: Upload playlist ID (use to list all videos)

### List Channel Videos

**Get uploads playlist:**
```bash
curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/playlistItems?part=snippet,contentDetails&playlistId={uploadsPlaylistId}&maxResults=50&key=${YOUTUBE_API_KEY}"
```

### Video Performance

**Get video statistics:**
```bash
curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?part=snippet,statistics,contentDetails&id={videoId1},{videoId2}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"
```

Key metrics:
- `statistics.viewCount`: Views
- `statistics.likeCount`: Likes
- `statistics.commentCount`: Comments
- `contentDetails.duration`: Video length (ISO 8601 format)
- `snippet.publishedAt`: Publish date
- `snippet.tags`: Video tags

### Search

**Search videos by keyword:**
```bash
curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&q={keyword}&type=video&maxResults=10&order=relevance&key=${YOUTUBE_API_KEY}"
```

**Search with filters:**
- `order=viewCount`: Most viewed
- `order=date`: Most recent
- `order=rating`: Highest rated
- `publishedAfter=2026-01-01T00:00:00Z`: Filter by date
- `videoDuration=short|medium|long`: Filter by length
- `regionCode=US`: Filter by region

## Analysis Process

### Step 1: Channel Overview

Pull channel data and compute:

| Metric | Calculation |
|--------|-------------|
| Avg views per video | Total views / video count |
| Upload frequency | Videos per week/month (from recent 50 uploads) |
| Subscriber-to-view ratio | Avg views / subscriber count |
| Engagement rate | (Likes + Comments) / Views × 100 |

### Step 2: Top Performing Content

List the last 50 videos and sort by:
1. View count (absolute performance)
2. Views per day since publish (velocity)
3. Engagement rate (likes + comments / views)
4. Like-to-view ratio

Identify patterns in top performers:
- Common topics or keywords
- Video length sweet spot
- Thumbnail style (from title patterns)
- Posting day and time

### Step 3: Content Gaps

Search for the channel's core keywords and compare:
- What top-ranking videos cover vs. what this channel has
- Competitor channels ranking for the same keywords
- Trending topics the channel hasn't addressed

### Step 4: YouTube SEO Analysis

For each video analyzed, check:

| Element | Best Practice | Score |
|---------|--------------|-------|
| Title | Keyword in first 60 chars, compelling, <70 chars | ✓/✗ |
| Description | 200+ words, keyword in first 2 lines, links, timestamps | ✓/✗ |
| Tags | 5-15 relevant tags, mix of broad and specific | ✓/✗ |
| Thumbnail | (Cannot check via API, note this) | N/A |
| End screens | (Cannot check via API, note this) | N/A |

## Output Format

```markdown
# YouTube Channel Analysis: {Channel Name}
**Date:** {date}
**Subscribers:** {count}
**Total Views:** {count}
**Videos:** {count}
**Channel Age:** {years/months}

## Performance Overview

| Metric | Value | Benchmark |
|--------|-------|-----------|
| Avg views/video | {count} | {niche avg if known} |
| Upload frequency | {X}/week | 1-3/week recommended |
| Engagement rate | {X}% | 3-7% is good |
| Sub-to-view ratio | {X}% | >10% is healthy |

## Top 10 Videos by Views

| # | Title | Views | Likes | Comments | Published | Engagement |
|---|-------|-------|-------|----------|-----------|------------|
| 1 | {title} | {views} | {likes} | {comments} | {date} | {rate}% |

## Content Patterns

### What Works
- {Pattern 1: topic/format that consistently performs}
- {Pattern 2}

### Underperforming
- {Pattern that gets below-average views}

## SEO Opportunities

| Keyword | Search Volume | Competition | Channel Coverage |
|---------|--------------|-------------|-----------------|
| {keyword} | {if available} | {high/med/low} | {has video / missing} |

## Recommendations

1. **{Recommendation}**: {Why and expected impact}
2. **{Recommendation}**: {Why and expected impact}
3. **{Recommendation}**: {Why and expected impact}
```

## Channel Comparison

When comparing channels, present:

```markdown
## Channel Comparison

| Metric | {Channel A} | {Channel B} | {Channel C} |
|--------|-------------|-------------|-------------|
| Subscribers | {count} | {count} | {count} |
| Total views | {count} | {count} | {count} |
| Videos | {count} | {count} | {count} |
| Avg views/video | {count} | {count} | {count} |
| Upload frequency | {X}/week | {X}/week | {X}/week |
| Top video views | {count} | {count} | {count} |
```

## Important Notes

- The YouTube Data API has a daily quota of 10,000 units. Each search costs 100 units. Each video/channel lookup costs 1-3 units. Be efficient with API calls.
- Batch video IDs in single requests (up to 50 per call) to conserve quota.
- Subscriber counts below 1,000 are hidden by YouTube. The API returns 0 in these cases.
- `likeCount` may not be available if the creator has hidden likes.
- API results are public data only. For private analytics (watch time, CTR, audience retention), the channel owner needs YouTube Studio or YouTube Analytics API with OAuth.

Scrolleá dentro del bloque para ver la skill completa, o usá el botón de copiar.

Preguntas frecuentes sobre la skill youtube-analytics

youtube-analytics es una skill de código abierto de OpenClaudia (github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills, licencia MIT) que le enseña a Claude a consultar la API de datos de YouTube v3 y convertir los números crudos en un análisis con criterio. En vez de mirar el dashboard a mano, le pedís al agente que audite un canal y te devuelve promedio de vistas por video, frecuencia de subida, tasa de engagement, los 10 videos más vistos, patrones de lo que funciona y oportunidades de SEO, todo con recomendaciones concretas. Sirve para decidir qué contenido producir apoyándote en data real, no en corazonadas.

Primero conseguís una API key gratuita de YouTube Data API v3 en la consola de Google Cloud y la cargás como variable de entorno. Después le pasás tu handle (por ejemplo @tumarca) y le pedís el análisis completo: la skill calcula tus métricas, detecta qué formato o tema rinde por encima del promedio y compara tu canal contra dos o tres competidores del nicho. Ese diagnóstico alimenta tu calendario. Si querés bajarlo a una rutina de publicación, combinalo con el método de 30 días de contenido en 30 minutos.

No para lo público. La skill trabaja con datos abiertos (vistas, likes, comentarios, tags, fechas), así que podés auditar cualquier canal, el tuyo o el de un competidor. Lo que NO ves por API pública es la analítica privada: watch time, CTR de miniaturas y retención de audiencia. Para eso el dueño del canal necesita YouTube Studio o la YouTube Analytics API con OAuth. Para estrategia de contenido y benchmarking, los datos públicos ya te alcanzan.

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