Jak zvládnout tisíce videí na YouTube ročně?

Pomocí AI pro hromadnou přípravu metadat

V rámci správy LEGO YouTube kanálu pro celou Evropu, jižní Ameriku, východní Asii a Tichomoří nám rukama projdou tisíce videí ročně. A ruku v ruce s nimi i spousta metadat – tedy názvů, popisů, klíčových slov, jazykových nastavení a dalších parametrů, které musí odpovídat jak technickým požadavkům platformy, tak interním pravidlům značky. A to vše v desítkách jazykových verzí.

Právě příprava metadat patří u takto velkých objemů k nejvíce opakovaným a citlivým částem publikačního procesu. Je potřeba zachovat jednotnost napříč trhy, sériemi i formáty, a zároveň zajistit, aby výstup odpovídal SEO i brandovým pravidlům.

Tentokrát jsme se zaměřili na to, jak tento proces zjednodušit – propojením nástrojů, které již máme k dispozici. Otestovali jsme, jak lze propojit zavedené nástroje a nové technologie, jako je AI, abychom zjistili, kde dokážeme proces zautomatizovat a urychlit. Vyzkoušeli jsme kombinaci zavedeného bulk uploadu (nahrávání videí v balících spolu se strukturovanými metadaty pro všechny najednou) s AI (ChatGPT) a otestovali jsme, jak automatizace při přípravě metadat může ušetřit čas.

Co nás k tomu vedlo

LEGO YouTube kanály spravujeme od roku 2014 (o tom si můžete přečíst i v naší případové studii). S rostoucím objemem obsahu a jazykových verzí bylo čím dál zřejmější, že příprava metadat video po videu není dlouhodobě udržitelná.

Metadata jsme sice už dříve připravovali hromadně – ale ručně, pomocí Excel šablon, kopírování a úprav pro každý jazyk zvlášť. I když byl celý systém funkční, zabíral čím dál víc času a bylo v něm i dost prostoru pro chyby.

Na YouTube pravidelně publikujeme obsah k řadám jako LEGO Ninjago, LEGO Friends nebo LEGO DREAMZzz, ve formátech od krátkých sestřihů (YT Shorts) po celé seriálové epizody.

Každá z těchto sérií má přitom vedle obecných brandových pravidel LEGO také vlastní sadu textových konvencí – specifické názvy postav, lokací nebo způsob, jakým se o dané sérii mluví v titulcích a popiscích. Tyto názvy a výrazy je potřeba používat konzistentně a přesně pro všechny epizody a všechny jazykové verze. A k tomu vše přizpůsobujeme také pro SEO a přehlednost kanálu. 

To je spousta pravidel a požadavků, které je třeba dodržovat u všech nahraných videí. Ale tím, že se opakují, se nabízí možnost všechny propojit a nechat je aplikovat automaticky.

‍

Jak jsme zpřehlednili komplexní proces

Celý tento přístup byl součástí testování, jak co nejefektivněji propojit nové nástroje a technologie, abychom dokázali automatizovat a zrychlit přípravu metadat, aniž bychom se museli bát, že utrpí kvalita. A právě kombinace strojové přípravy, která proces zrychluje, a kroků, které stále děláme ručně a přirozeně v nich zapojujeme lidskou kontrolu, nám dává ještě větší jistotu, že výstupy jsou skutečně kvalitní a konzistentní.

Navrhli jsme postup, který spojuje:

• Strukturovaný datový vstup (Excel s informacemi o epizodách),
  
  
• Na míru nastavený ChatGPT, který generuje názvy a popisy podle předem daných pravidel,
  
  
• a výstupní strukturu připravenou pro bulk upload, kterou lze jednoduše projít, popř. upravit, a nahrát přes YouTube Content Manager.
  
  

Hlavní přínos nebyl v samotné technologii, ale v tom, že jsme ji dokázali nastavit tak, aby odpovídala specifickým potřebám LEGO kanálů – od potřebného formátu přes brandová pravidla až po SEO.

‍

Jak taková změna ovlivní každodenní práci?

Zrychlení a částečná automatizace opakujících se kroků v procesu nám daly možnost:

• Připravit metadata pro více jazykových verzí najednou.
  
  
• Zajistit jednotnost výstupů napříč všemi trhy a formáty.
  
  
• Snížit množství ručních úprav a riziko chyb.
  
  
• Omezit závislost na externích překladech a korekturách. A nutnost si je předávat a čekat na ně.

Tým pak získá více času na práci, která přináší větší hodnotu – na kreativitu, kontrolu a strategii.

Co jsme si ověřili?

Tato zkušenost nám ukázala, že i běžně dostupné nástroje mohou přinést reálnou úsporu, když se propojí rozumným způsobem. Nešlo nám o to ukázat, co všechno zvládne AI. Šlo nám o to zjistit, kde opravdu pomáhá.

U úkolů, které jsou objemné, opakovatelné a náročné na důslednost, dává smysl najít systém, který vám práci zpřehlední a urychlí – bez ztráty kontroly nad výsledkem.

‍

Zajímá vás, jak si zefektivnit správu obsahu?

Pokud řešíte podobný typ práce – velké množství obsahu, jazykových verzí nebo opakujících se kroků – rádi se podíváme i na váš případ. Možná už máte vše potřebné. Stačí jen promyslet, jak to lépe propojit.