LikePulse
LikePulse 利用 AI 实时分析 YouTube 评论，生成观众反应热力图和关键时刻，帮助创作者优化内容。
Maker 说
Hey Product Hunt！
我是 Adrián，我做了 LikePulse 是因为一直想不通：为什么我不能看到人们到底在看 YouTube 视频的哪一秒有反应？
不只是观看次数——而是观众爆发的精确秒数。
所以我就做了它。LikePulse 分析公开评论，提取时间戳，为任何 YouTube 视频生成实时的观众反应热力图。再结合 YouTube 自带的「最多回放」数据，你就有了双重信号，清楚看到视频在哪些部分真的有效。
除此之外：Claude Haiku 会阅读评论，告诉你每个瞬间为什么引起共鸣——是哪种情感驱动的，创作者可以改进什么。
免费。无需账号。不收集数据。
温馨提示：Chrome 可能会显示「谨慎访问」警告——新扩展没有用户历史记录时很正常。代码干净且完全可审计。
非常期待你的真实反馈——还缺什么？怎样能让你觉得非用不可？
热门评论
太棒了，迫不及待想试试看。那个“为什么”正是大多数YouTube分析工具所押注的东西！Claude Haiku在解释“为什么这个内容引起共鸣”时输入了什么？是评论文本、时间戳处的转录、视频画面，还是三者都有？祝贺发布！
将评论峰值叠加到YouTube自家的“最高回放”数据上是明智之举——这两个信号并不总是一致，而它们之间的差异可能才是最有意思的部分。当某个时刻被大量回放但评论却寥寥，或者反过来，LikePulse是直接呈现这种分歧，还是只展示两条曲线让我自己观察？真正的洞察通常就藏在这些不一致之处。
非常有趣的概念。大多数分析工具展示观看量和留存率，但LikePulse聚焦于观众反应时刻，这对创作者和营销人员来说实际得多。参与度热力图加上AI解释，这个组合非常巧妙。祝贺在Product Hunt上发布！
产品检测功能感觉和其他部分有点格格不入。热力图和关键时刻显然是为创作者和研究者准备的，而亚马逊产品检测则像是完全不同的用户——联盟营销人员或品牌分析师。在你心目中，这些真的是同一个人吗？还是说这个功能来自你正在测试的另一个用例？我很好奇，因为这很大程度上改变了你为之构建的用户群体。
知道观众在视频的哪个具体时刻产生反应，比单纯看总播放量有用得多。这基本上就是你每发布一个视频，就免费得到一个焦点小组。
很喜欢把评论峰值和Most Replayed叠加展示的思路——这两个信号反映的内容不同，而它们之间的差异才是真正有趣的地方。我运营着金融建模方面的Mod3Loop YouTube频道，人们评论的时刻几乎从来不是单靠观看留存率就能预测到的。能快速揭示这种不匹配的工具会改变我剪辑的方式。关注了。