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So analysiert Garfunkel ein Video

Füge einen Link ein und Garfunkel erstellt daraus einen übersichtlichen Bericht: was gesagt und gezeigt wird, den Hook, dieselben Tags wie für jeden anderen Post und auf Wunsch auch die Reaktionen der Leute. Hier siehst du alle Schritte der Reihe nach.

Kopiert diese Seite als Markdown, das du direkt in einen KI-Assistenten einfügen kannst.

  1. Schritt 01 von 08

    Post abrufen

    Wir öffnen den Link und rufen das Video samt den Angaben ab, die die Plattform dazu zeigt: Beschreibung, Creator und die angezeigten Aufrufe, Likes, Kommentare und geteilten Inhalte. Diese Zahlen übernehmen wir genau so, wie die Plattform sie angibt. So kannst du Posts später danach sortieren und vergleichen. Die Videodatei speichern wir nur während der Bearbeitung. Sobald die Analyse fertig ist, löschen wir sie.

    Post abrufenAus einem Videolink wird eine Karte zum Post mit Vorschaubild, Creator, Text sowie Aufrufen, Likes und Kommentaren.Link…/video/1842@creator1.2M84K1.1K
  2. Schritt 02 von 08

    Video aufteilen

    Wir prüfen, ob das Video Ton hat, und trennen dann Ton und Bild, damit wir beides einzeln untersuchen können. Den Ton transkribieren wir, aus dem Bild wählen wir Einzelbilder aus. Bei der Zusammenfassung führen wir beides wieder zusammen.

    Video aufteilenEin Video wird in zwei Teile zerlegt: einen Filmstreifen mit den Bildern und eine Wellenform für den Ton.VideoBildTon
  3. Schritt 03 von 08

    Ton transkribieren

    Ein Sprachmodell schreibt alles mit, was im Video gesagt wird, und versieht jede Zeile mit einem Zeitstempel. So siehst du, was wann gesagt wurde. Videos mit Sprache analysieren wir immer mit Transkript. Schlägt dieser Schritt fehl, versuchen wir es erneut. Für einen Post, dessen Analyse fehlschlägt, zahlst du nichts.

    Modell: Qwen3-ASR-0.6B · ein quelloffenes Spracherkennungsmodell

    Im Tab „Transkript“ eines Ergebnisses ansehen

    Ton transkribierenAus einer Wellenform werden drei Transkriptzeilen, jeweils mit Zeitstempel.0:000:030:07Transkript0:00
    Und jetzt kommt der Trick …
    0:03
    Erst erhitzt du die Pfanne,
    0:07
    dann gibst du das Öl dazu.
  4. Schritt 04 von 08

    Einzelbilder auswählen

    Ein Algorithmus wählt eine kleinere Zahl an Einzelbildern aus, ohne die Gesamtaussage des Videos zu verändern. Das KI-Modell sieht sich diese Bilder in den nächsten Schritten zusammen mit dem Transkript an.

    Einzelbilder auswählenAus einer langen Reihe fast gleicher Bilder bleiben nur wenige übrig, die jeweils etwas anderes zeigen.Alle FramesAusgewählte Frames
  5. Schritt 05 von 08

    Zusammenfassen

    Ein KI-Modell liest das Transkript und die Beschreibung und sieht sich gleichzeitig die Einzelbilder an. So versteht es den Post als Ganzes. Es erstellt eine kurze Zusammenfassung und erzählt den Ablauf Schritt für Schritt. Jeder Moment ist dabei einer Stelle im Video zugeordnet.

    Modell: gpt-6.1-sol · liest Transkript und ausgewählte Einzelbilder gemeinsam

    ZusammenfassenTranskriptzeilen und Bilder fließen in eine Zusammenfassungskarte. Sie listet die Handlungsschritte der Reihe nach mit Zeitstempeln auf.Transkript0:000:030:07FramesZusammenfassungHandlung in Reihenfolge0:00
    Leitet den Trick ein
    0:04
    Erhitzt zuerst die Pfanne
    0:09
    Zeigt das Ergebnis
  6. Schritt 06 von 08

    Hook finden

    Das Modell untersucht die ersten Sekunden genau und beschreibt den Hook: die Worte oder das Bild, die Aufmerksamkeit wecken, die Art des Hooks und den Moment, in dem er wirkt. Außerdem hält es fest, was der Hook dem Publikum verspricht, wie das Video dieses Versprechen einlöst und warum es funktioniert.

    Modell: gpt-6.1-sol · dasselbe Modell und derselbe Durchlauf wie bei der Zusammenfassung

    Die Hook-Karte eines Ergebnisses ansehen

    Hook findenEine Zeitleiste der ersten Sekunden. Das Hook-Fenster ist hervorgehoben und zeigt Typ und Zitat. Darunter stehen Versprechen, Einlösung und warum es funktioniert.Erste Sekunden0:000:010:020:030:04Demonstration
    “Und jetzt kommt der Trick …”
    VersprechenBraten, ohne dass etwas in der Pfanne kleben bleibt.
    AuflösungAm Ende gleitet das Essen ganz leicht aus der Pfanne.
    Warum es funktioniertZeigt die Methode, statt sie nur zu beschreiben.
  7. Schritt 07 von 08

    Tags und Analyse

    Mit der Zusammenfassung, dem Transkript und den Einzelbildern trägt das Modell für jeden Post dieselben Tags ein: Format, Thema, Emotion, Ton, Personen und Marken, Orte, Gegenstände, Schnitt sowie kulturelle Bezüge und Memes. Die wichtigsten Labels prüfen wir noch einmal auf Einheitlichkeit. Weil jeder Post dieselben Tags bekommt, kannst du Posts direkt miteinander vergleichen.

    Modell: gpt-6-luna · trägt die Tags ein und prüft auf kulturelle Bezüge und Memes

    Die Tags eines Ergebnisses ansehen

    Tags und AnalyseEine Zusammenfassung führt zu einer Übersicht mit neun Tags: Format, Thema, Emotion, Ton, Personen und Marken, Orte, Objekte, Schnitt und Kultur.Zusammenfassung
    FormatTutorial
    ThemaEssen & Trinken
    EmotionFreude
    TonVerspielt
    Personen & MarkenEin Creator
    OrteKüche zu Hause
    GegenständePfanne, Öl
    SchnittJump Cuts
    KulturTrend-Sound
  8. Schritt 08 von 08

    Kommentare lesen

    Wenn du Kommentare anforderst, sammeln wir sie. Das Modell liest jeden Kommentar im Zusammenhang mit dem Post: mit Beschreibung, Zusammenfassung und Transkript. So bewertet es Antworten danach, was im Video tatsächlich gesagt und gezeigt wird. Im Bericht siehst du, wer zustimmt, wer widerspricht, welche Fragen gestellt werden und was den Leuten gefällt.

    Modell: gpt-6-luna · liest jeden Kommentar im Zusammenhang mit dem Post

    Kommentare zu einem Ergebnis hinzufügen

    Kommentare lesenDrei Kommentare mit den Labels „Stimmt zu“, „Widerspricht“ oder „Fragt“ stehen über einem Balken, der zeigt, wie die Leute dazu stehen.
    Endlich erklärt das mal jemand richtig.Stimmt zu
    So funktioniert das aber nicht.Widerspricht
    Wo hast du diese Pfanne her?Fragt nach
    Wo die Personen stehen

So baut sich der Kontext auf

Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf. Die folgenden Schritte nutzen deshalb nie nur das unverarbeitete Video. Sie greifen jeweils auf Folgendes zurück:

  1. 01TranskriptGrundlageDie Tonspur
  2. 02Zusammenfassung und HookGrundlageTranskript, Beschreibung und ausgewählte Frames
  3. 03TagsGrundlageZusammenfassung, Transkript, Beschreibung und ausgewählte Frames
  4. 04KommentarberichtGrundlageKommentare, Beschreibung, Zusammenfassung und Transkript

Jeder Post hat denselben Aufbau

Jeder Post wird nach einem festen Schema analysiert: Alle haben dieselben Felder im selben Format. So lassen sich die Ergebnisse gut vergleichen, sortieren und filtern. Du kannst sie auch sauber in eine Tabelle, die API oder MCP exportieren.

{
  "format": "Tutorial",
  "theme": "Food & drink",
  "emotion": ["Joy"],
  "tone": ["Playful"],
  "hook": { "type": "Demonstration", "start": 0.0, "end": 2.0, "text": "So here’s the trick…" },
  "tags": ["home kitchen", "pan", "jump cuts"],
  "transcript": [{ "start": 0.0, "end": 2.4, "text": "So here’s the trick…" }],
  "comments": { "agree": 52, "push_back": 14, "questions": 18 }
}

Die Feldnamen hier sind Beispiele. Die tatsächlichen Namen findest du in der Dokumentation.

Das bekommst du

  • Eine Zusammenfassung und die Handlung in der richtigen Reihenfolge
  • Ein Transkript mit Zeitstempeln
  • Der Hook: was er ist, wann er kommt und warum er funktioniert
  • Dieselben Tags wie bei jedem anderen Post
  • Einen Kommentarbericht, wenn du einen anforderst
  • Nach Bedeutung suchen: Finde Posts danach, worum es geht, nicht nur nach den darin verwendeten Wörtern
  • Export in Tabellen und über die API und MCP

Die Videodatei wird gelöscht, sobald die Analyse abgeschlossen ist.