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Come Garfunkel analizza un video

Incolla un link e Garfunkel trasforma il video in un report strutturato: cosa viene detto, cosa si vede, l’hook, gli stessi tag assegnati a ogni post e, se lo chiedi, le reazioni delle persone. Ecco tutti i passaggi, in ordine.

Copia questa pagina in formato Markdown, pronta da incollare in un assistente AI.

  1. Passaggio 01 di 08

    Recupero del post

    Apriamo il link e recuperiamo il video insieme alle informazioni che la piattaforma mostra: la didascalia, chi l’ha pubblicato e il numero di visualizzazioni, like, commenti e condivisioni. Conserviamo questi numeri esattamente come vengono mostrati, così poi puoi ordinare e confrontare i post in base a essi. Conserviamo il file video solo per il tempo necessario a elaborarlo e lo eliminiamo al termine dell’analisi.

    Recupero del postUn link video diventa una scheda del post con miniatura, creator, didascalia e numero di visualizzazioni, Mi piace e commenti.Link…/video/1842@creator1.2M84K1.1K
  2. Passaggio 02 di 08

    Separazione del video

    Verifichiamo se il video ha una traccia audio, poi separiamo l’audio dalle immagini per analizzarli singolarmente. L’audio viene trascritto e le immagini vengono campionate; i due elementi vengono riuniti nel riepilogo del post.

    Separazione del videoIl video si divide in due: una sequenza di fotogrammi per le immagini e una forma d’onda per l’audio.VideoImmagineAudio
  3. Passaggio 03 di 08

    Trascrizione dell’audio

    Un modello di riconoscimento vocale trascrive tutto ciò che viene detto nel video e aggiunge un timestamp a ogni riga, così puoi vedere cosa è stato detto e quando. Non analizziamo mai un video con parlato senza trascriverlo: se questo passaggio non riesce, riproviamo invece di saltarlo. I post per cui l’analisi non va a buon fine non vengono mai addebitati.

    Modello: Qwen3-ASR-0.6B · un modello open source di riconoscimento vocale

    La trovi nella scheda Trascrizione del risultato

    Trascrizione dell’audioLa forma d’onda diventa tre righe di trascrizione, ciascuna con un timestamp.0:000:030:07Trascrizione0:00
    Ecco il trucco…
    0:03
    scalda prima la padella,
    0:07
    poi aggiungi l’olio.
  4. Passaggio 04 di 08

    Selezione dei fotogrammi

    Usiamo un algoritmo di campionamento per ridurre il numero di fotogrammi, mantenendo intatto il significato complessivo del video. Nei passaggi successivi, il modello AI esamina quelli selezionati insieme alla trascrizione.

    Selezione dei fotogrammiUna lunga sequenza di fotogrammi quasi identici si riduce a pochi fotogrammi, ognuno dei quali mostra qualcosa di diverso.Tutti i fotogrammiFotogrammi selezionati
  5. Passaggio 05 di 08

    Riepilogo

    Un modello AI legge la trascrizione e la didascalia mentre esamina i fotogrammi, così comprende il post nel suo insieme e non un elemento alla volta. Scrive un breve riepilogo e ricostruisce la storia in ordine, momento per momento, collegando ogni momento a una parte del video.

    Modello: gpt-6.1-sol · esamina insieme la trascrizione e i fotogrammi selezionati

    RiepilogoLe righe della trascrizione e i fotogrammi confluiscono in una scheda riassuntiva che elenca i momenti chiave della storia nell’ordine in cui avvengono, con i relativi timestamp.Trascrizione0:000:030:07FotogrammiRiassuntoStoria in ordine0:00
    Introduce il trucco
    0:04
    Scalda prima la padella
    0:09
    Mostra il risultato
  6. Passaggio 06 di 08

    Individuazione dell’hook

    Il modello esamina con attenzione i primi secondi per individuare l’hook: le parole o l’immagine che catturano l’attenzione, il tipo di hook e il momento in cui compare. Indica anche quale promessa fa a chi guarda, come il video la mantiene e perché funziona.

    Modello: gpt-6.1-sol · lo stesso modello e la stessa elaborazione del riepilogo

    La trovi nella scheda Hook del risultato

    Individuazione dell’hookUna linea del tempo dei primi secondi, con l’hook evidenziato, il suo tipo e la citazione, seguita da righe sulla promessa, il risultato e perché funziona.Primi secondi0:000:010:020:030:04Dimostrazione
    “Ecco il trucco…”
    PromessaFriggere senza che il cibo si attacchi alla padella.
    RisultatoAlla fine, il cibo scivola via senza lasciare residui.
    Perché funzionaMostra il metodo invece di raccontarlo.
  7. Passaggio 07 di 08

    Assegnazione dei tag e analisi

    Usando il riepilogo, la trascrizione e i fotogrammi, il modello assegna a ogni post gli stessi tag: formato, tema, emozione, tono, persone e brand, luoghi, oggetti, montaggio e riferimenti culturali o ai meme. Verifichiamo che le etichette principali siano coerenti. Poiché ogni post riceve gli stessi tag, puoi confrontare facilmente due post.

    Modello: gpt-6-luna · assegna i tag e verifica i riferimenti culturali e ai meme

    Trovi i tag nel risultato

    Assegnazione dei tag e analisiUna scheda riassuntiva alimenta una griglia di nove tag: formato, tema, emozione, tono, persone e brand, luoghi, oggetti, montaggio e cultura.Riassunto
    FormatoTutorial
    TemaCibo e bevande
    EmozioneGioia
    TonoGiocoso
    Persone e brandUn creator
    LuoghiCucina di casa
    OggettiPadella, olio
    MontaggioStacchi netti
    CulturaAudio di tendenza
  8. Passaggio 08 di 08

    Analisi dei commenti

    Se chiedi di analizzare i commenti, li raccogliamo e il modello li legge uno per uno nel contesto del post: didascalia, riepilogo e trascrizione. Così valuta ogni risposta in base a ciò che il video dice e mostra davvero. Il report indica chi è d’accordo, chi non lo è, cosa chiedono le persone e cosa è piaciuto loro.

    Modello: gpt-6-luna · legge ogni commento nel contesto del post

    Aggiungi i commenti al risultato

    Analisi dei commentiTre commenti, ciascuno etichettato come d’accordo, contrario o con una domanda, sopra una barra che mostra le diverse opinioni.
    Finalmente qualcuno che l’ha spiegato bene.È d’accordo
    Però non funziona così.Contesta
    Dove hai preso quella padella?Chiede
    Dove si posizionano le persone

Come si costruisce il contesto

Ogni passaggio si basa su quello precedente, così i passaggi successivi non analizzano mai solo il video originale. Ecco cosa legge ciascuno.

  1. 01TrascrizioneLeggeL’audio
  2. 02Riassunto e hookLeggeTrascrizione, didascalia e fotogrammi selezionati
  3. 03TagLeggeRiassunto, trascrizione, didascalia e fotogrammi selezionati
  4. 04Analisi dei commentiLeggeCommenti, didascalia, riassunto e trascrizione

La stessa struttura per ogni post

Ogni post viene analizzato e restituito secondo uno schema fisso: gli stessi campi, nello stesso formato, per ogni post. Così i risultati sono coerenti e confrontabili, facili da ordinare e filtrare e semplici da esportare in un foglio di calcolo, tramite API o MCP.

{
  "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 }
}

I nomi dei campi qui sono a scopo illustrativo; nella documentazione trovi quelli effettivi.

Cosa ottieni

  • Un riassunto e la storia in ordine
  • Una trascrizione con indicazione dei tempi
  • L’hook: cos’è, quando arriva e perché funziona
  • Gli stessi tag usati per tutti i post
  • Un’analisi dei commenti, se la richiedi
  • Ricerca per significato: trova i post in base all’argomento, non solo alle parole che contengono
  • Esporta in fogli di calcolo, tramite API e MCP

Il file video viene eliminato al termine dell’analisi.