このガイドでは、最適化されたタイトル、説明文、タグなど、YouTube動画に欠かせないメタデータの生成を自動化する方法を解説します。カスタムGPT「YouTube Sidekick」を活用することで、コンテンツ制作のワークフローを効率化し、動画の検索性を高めることができます。
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始めるには、動画の文字起こしデータ（テキスト）が必要です。
ChatGPTアプリ内のカスタムGPT「YouTube Sidekick」に移動します。
テキストファイルをチャットウィンドウに直接ドラッグして、動画の文字起こしデータをアップロードします。
以下のプロンプトを入力して、最初のメタデータパッケージを生成します： 以下の動画の文字起こしに基づいて、YouTubeに最適化された動画タイトル、2文構成の説明文、カンマ区切りのタグを作成してください。タグはカンマ区切りのリスト形式で、合計500文字未満にする必要があります。最後に、各動画の最後でチャンネル内の他の2つの動画を紹介しています。私が言及しているその2つの動画のタイトル候補と、どちらを先に紹介しているかを教えてください。
生成されたタイトル、説明文、タグを確認します。AIは、終了画面に使用できる、動画内で言及した他の動画も特定します。
タイトルをさらに練り上げるために、気に入った候補を1つコピーします。
さらにバリエーションを生成するために、次のような新しいプロンプトを入力します： 「[ここに選択したタイトルを貼り付け]」のようなタイトルを他に10個提案してください。
YouTubeでA/Bテストを行うのに適した強力なタイトルの候補がいくつか得られるまで、このプロセスを繰り返します。
最良の結果を得るには、既存の動画やチャンネルのスタイルをカスタムGPTに学習させてください。これにより、AIがあなたの独自のトーンやフォーマットの好みを学習し、より一貫性のある効果的なメタデータを生成できるようになります。
この記事では、カスタム学習させたGPTを使用してYouTube動画のメタデータ作成を自動化する方法を説明しました。動画の文字起こしと特定のプロンプトを提供することで、最適化されたタイトル、説明文、タグ、終了画面の動画提案を素早く生成でき、公開ワークフローを大幅にスピードアップできます。
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