【2024年最新】AIが作成したYouTube動画でお金を稼ぐ方法とは？

AIが作成したYouTube動画でお金を稼ぐ方法
まとめ

AIとPythonを使ってYouTubeで動画を作り、お金を稼ぐ方法を説明します。

AIで動画のアイデアを考え、編集して、人気のトピックを分析しましょう。

動画作成の具体的なソフト名も紹介するので、すぐに動画を作成できます。初心者でもわかるように、AIで動画作成のコツを紹介します。

AIが作成したYouTube動画でお金を稼ぐ方法

いまボクは、海外YouTuberの動画企画、日本語の字幕、サムネイル、Google Analytics分析、日本向けプロモーション、AIの活用などを担当しています。この経験から、AIが作成したYouTube動画でお金を稼ぐ方法をわかりやすく解説します。

AIを使ってYouTube動画を作り、お金を稼ぐ手順は、下記の通りです。

チャンネルの目標を決める：
動画を作る前に、AIを使ってあなたのYouTubeチャンネルのテーマを決めます。何が人気かを調べたり、動画のアイデアを考えたりするのに役立ちます。

AIで動画内容を作る：
ChatGPTなどのAIを使って、それぞれの動画のテーマを決めて、脚本を書きます。脚本は、動画の大事なポイントやスタイルに合わせて作ります。
これから始める人には、Cohesive AIというツールがおすすめです。動画の脚本や字幕、音声を作るのに役立ちます。

AIで動画を編集：
Descript AIというソフトウェアを使って動画を編集します。動画を文字に変えて、必要ない部分を削除したり、あなたの声を使って音声を作ったりできます。

視聴者を増やす：
InstagramやWhatsApp、Telegram、TikTok、XなどのSNSでYouTubeチャンネルを宣伝して、たくさんの人に見てもらいます。

Pythonでトレンドを分析して内容を整理：
Pythonを使って、流行っているトピックを見つけたり、動画の内容を上手にまとめたりします。VidIQやTubeBuddyなどのツールも役立ちます。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data representing video trends and performance
data = {
    "VideoTitle": ["Video 1", "Video 2", "Video 3", "Video 4", "Video 5"],
    "TrendScore": [70, 85, 55, 90, 60],  # Hypothetical trend score
    "Views": [1200, 3000, 1500, 4000, 1800],
    "Likes": [110, 250, 100, 350, 120]
}

# Create a DataFrame from the sample data
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the relationship between Trend Score and Views
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df["VideoTitle"], df["TrendScore"], color='blue', alpha=0.7, label='Trend Score')
plt.xlabel("Video Title")
plt.ylabel("Trend Score")
plt.title("Trend Score Analysis of YouTube Videos")
plt.legend(loc='upper left')

# Create a secondary y-axis to plot Views
ax2 = plt.twinx()
ax2.plot(df["VideoTitle"], df["Views"], color='green', marker='o', label='Views')
ax2.set_ylabel("Views")
ax2.legend(loc='upper right')

plt.show()

【2024年最新】AIが作成したYouTube動画でお金を稼ぐ方法とは？ | YouTube動画のトレンドスコアと視聴数の関係を分析 — YouTube動画のトレンドスコアと視聴数の関係を分析

上記のコードは、Pythonを使用してYouTube動画のトレンドスコアと視聴数の関係を分析するサンプルコードです。どの動画がトレンドに合っているか、トレンドスコアが視聴数にどのように影響しているかを把握するのに役立ちます。

コードではまず、動画のタイトル、トレンドスコア、視聴数、いいね数を含むサンプルデータを作成しています。
トレンドスコアを青い棒グラフで、視聴数を緑色の折れ線グラフで表しています。トレンドスコアが高い動画が多くの視聴数を得ているかどうかを視覚的に比較できます。

Pythonによる分析は、現在流行っているトピックや動画コンテンツのパフォーマンスの理解に役立ち、動画制作の方向性を決定できます。VidIQやTubeBuddyのようなツールは、この種のデータを提供し、より効果的なコンテンツ戦略を立てるのに役立ちます。

YouTubeでお金を稼ぐ方法：
YouTubeパートナープログラムに参加してお金を稼ぎます。YouTubeが決めた登録者と視聴時間が必要です。プログラムに入ると、動画に出る広告からお金をもらえます。

Pythonでより良い動画を作る：
Pythonを使って、高度な動画を作ったり、動画の編集を自動化しましょう。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Sample data representing video views and engagement
data = {
    "VideoTitle": ["Video 1", "Video 2", "Video 3", "Video 4", "Video 5"],
    "Views": [1000, 500, 2000, 2200, 3000],
    "Likes": [100, 300, 150, 350, 500],
    "Comments": [10, 11, 30, 46, 90]
}

# Create a DataFrame from the sample data
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the relationship between Views and Likes
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(data=df, x="Views", y="Likes", size="Comments", sizes=(20, 200), hue="VideoTitle", palette="viridis")
plt.title("YouTube Video Engagement Analysis")
plt.xlabel("Views")
plt.ylabel("Likes")
plt.legend(title="Video Title")
plt.show()