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Extracting YouTube Comments for Research

提取YouTube评论用于研究

Pulls YouTube video comments for sentiment analysis, question mining, and product feedback. YouTube comments are more considered than TikTok — viewers invest more time before commenting.

获取YouTube视频评论以进行情感分析、问题挖掘和产品反馈。YouTube评论比TikTok评论更具深思性——观众会投入更多时间后才发表评论。

Prerequisites

前提条件

```
APIFY_TOKEN
```
environment variable set
Optional: Apify MCP server installed

已设置
```
APIFY_TOKEN
```
环境变量
可选：已安装Apify MCP服务器

Inputs

输入参数

Parameter	Type	Required	Default	Notes
`startUrls`	array	Optional	`[]`	YouTube URLs — channels, playlists, Shorts, search results
`youtubeHandles`	array	Optional	`[]`	YouTube channel handles (e.g. `@kurzgesagt` )
`getTrending`	boolean	Optional	`false`	Retrieve trending videos
`keywords`	array	Optional	`[]`	Search keywords
`gl`	string	Optional	`us`	Country code for results (e.g. `US` , `GB` )
`hl`	string	Optional	`en`	Language code (e.g. `en` , `de` )
`uploadDate`	string	Optional	`all`	Upload date filter: `any` , `hour` , `today` , `week` , `month` , `year`
`duration`	string	Optional	`all`	Duration filter: `any` , `short` , `long`
`features`	string	Optional	`all`	Feature filter: `4k` , `hd` , `live` , `cc` , `3d` , `hdr` , etc.
`sort`	string	Optional	`r`	Sort order for search results
`maxItems`	number	Optional	Unlimited	Maximum videos to return
`customMapFunction`	string	Optional	—	JavaScript function to transform each output object

参数	类型	是否必填	默认值	说明
`startUrls`	数组	可选	`[]`	YouTube链接——频道、播放列表、Shorts、搜索结果
`youtubeHandles`	数组	可选	`[]`	YouTube频道标识（例如 `@kurzgesagt` ）
`getTrending`	布尔值	可选	`false`	获取热门视频
`keywords`	数组	可选	`[]`	搜索关键词
`gl`	字符串	可选	`us`	结果对应的国家代码（例如 `US` 、 `GB` ）
`hl`	字符串	可选	`en`	语言代码（例如 `en` 、 `de` ）
`uploadDate`	字符串	可选	`all`	上传日期筛选： `any` 、 `hour` 、 `today` 、 `week` 、 `month` 、 `year`
`duration`	字符串	可选	`all`	时长筛选： `any` 、 `short` 、 `long`
`features`	字符串	可选	`all`	功能筛选： `4k` 、 `hd` 、 `live` 、 `cc` 、 `3d` 、 `hdr` 等
`sort`	字符串	可选	`r`	搜索结果的排序方式
`maxItems`	数字	可选	无限制	返回的最大视频数量
`customMapFunction`	字符串	可选	—	用于转换每个输出对象的JavaScript函数

Workflow

工作流程

Progress:
- [ ] Step 1: Scrape comments from target videos
- [ ] Step 2: Filter and clean dataset
- [ ] Step 3: Analyze by research goal
- [ ] Step 4: Extract top themes and insights
- [ ] Step 5: Deliver comment research report

进度:
- [ ] 步骤1：从目标视频中抓取评论
- [ ] 步骤2：筛选并清理数据集
- [ ] 步骤3：根据研究目标进行分析
- [ ] 步骤4：提取核心主题和洞察
- [ ] 步骤5：交付评论研究报告

Step 1: Scrape Comments

步骤1：抓取评论

Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):

bash

undefined

推荐方式 — run_actor.js（自动处理等待、输出和文件保存）：

bash

undefined

Quick answer (prints table to chat)

快速结果（在聊天中打印表格）

node scripts/run_actor.js
--actor "apidojo~youtube-comments-scraper"
--input '{"param": "value"}'

Save as CSV

保存为CSV格式

node scripts/run_actor.js
--actor "apidojo~youtube-comments-scraper"
--input '{"param": "value"}'
--output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

Save as JSON

保存为JSON格式

node scripts/run_actor.js
--actor "apidojo~youtube-comments-scraper"
--input '{"param": "value"}'
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json

> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.

**If Apify MCP is available:**

Tool: apify:run-actor Actor: "apidojo~youtube-comments-scraper" Input: { "startUrls": [{"url": "[VIDEO_URL_1]"}, {"url": "[VIDEO_URL_2]"}], "type": "comments", "maxComments": 500 }


**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-comments-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"startUrls": [{"url": "[VIDEO_URL]"}], "type": "comments", "maxComments": 500}'

node scripts/run_actor.js
--actor "apidojo~youtube-comments-scraper"
--input '{"param": "value"}'
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json

> 必须在环境变量或`.env`文件中设置`APIFY_TOKEN`。

**如果Apify MCP可用：**

Tool: apify:run-actor Actor: "apidojo~youtube-comments-scraper" Input: { "startUrls": [{"url": "[VIDEO_URL_1]"}, {"url": "[VIDEO_URL_2]"}], "type": "comments", "maxComments": 500 }


**REST API备选方案：**
```bash
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-comments-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"startUrls": [{"url": "[VIDEO_URL]"}], "type": "comments", "maxComments": 500}'

Step 2: Clean Dataset

步骤2：清理数据集

Remove comments < 8 words (usually emoji-only or "great video!")
Remove self-promotional comments (contain external links)
Remove creator's own replies (match
```
authorName
```
to channel name)
Apply
```
min_likes_on_comment
```
filter if set

删除字数少于8个的评论（通常仅含表情或类似"很棒的视频！"的内容）
删除含自我推广内容的评论（包含外部链接）
删除创作者自己的回复（将
```
authorName
```
与频道名称匹配）
如果已设置，则应用
```
min_likes_on_comment
```
筛选条件

Step 3: Analyze by Goal

步骤3：根据目标进行分析

Questions: Contains "?", "how do you", "what is", "can you" Pain points: "I struggle", "I can't", "problem is", "doesn't work" Product feedback: Product mentions + opinion signals Sentiment: Standard lexical classifier (positive/negative/neutral)

comment_importance = likeCount * 0.60 + replyCount * 10 * 0.40

问题类： 包含"?"、"how do you"、"what is"、"can you" 痛点类： 包含"I struggle"、"I can't"、"problem is"、"doesn't work" 产品反馈类： 提及产品+带有观点的表述 情感分析： 使用标准词汇分类器（正面/负面/中性）

comment_importance = likeCount * 0.60 + replyCount * 10 * 0.40

Step 4: Edge Cases

步骤4：边缘情况处理

Comments disabled: Note; try different video from same channel
Mostly non-English: Report language distribution; filter to English if needed
Spam invasion: Filter where same username appears > 3 times
Brigaded comment section: > 50% share coordinated theme → flag as BRIGADED

评论已禁用：记录该情况；尝试同一频道的其他视频
多数为非英语评论：报告语言分布情况；如有需要筛选出英语评论
垃圾评论泛滥：筛选掉同一用户名出现超过3次的评论
评论区被操控：超过50%的评论存在协调一致的主题 → 标记为BRIGADED

Output Format

输出格式

undefined

undefined

YouTube Comment Analysis

YouTube评论分析

Videos: [N] | Comments analyzed: [N] | After filtering: [N] | Date: [DATE]

视频数量: [N] | 分析的评论数: [N] | 筛选后评论数: [N] | 日期: [DATE]

Sentiment (if goal = sentiment)

情感分析结果（如果目标为情感分析）

Positive: [X%] | Negative: [X%] | Neutral: [X%]

正面: [X%] | 负面: [X%] | 中性: [X%]

Top 10 Most-Liked Comments

点赞数Top10评论

#	Comment (excerpt)	Likes	Replies

序号	评论（节选）	点赞数	回复数

Key Themes

核心主题

Theme	Frequency	Avg Likes	Example

主题	出现频次	平均点赞数	示例

Most Asked Questions

最常见问题

"[question]" — [N] viewers

undefined

"[问题内容]" — [N]位观众

undefined

Troubleshooting

故障排除

Few comments returned: YouTube limits access for some videos; try high-comment video from same channel. Mostly surface-level praise: Use

min_likes_on_comment = 5

to filter for substantive comments. Research goal not present: Audience may not engage that way on YouTube; try Reddit or TikTok for this niche.

返回评论数量极少：YouTube对部分视频的访问有限制；尝试同一频道中评论较多的视频。 多数为表面夸赞的评论：使用

min_likes_on_comment = 5

筛选出有实质内容的评论。 未找到符合研究目标的内容：该受众群体可能不会在YouTube上以这种方式互动；针对该细分领域可尝试Reddit或TikTok。