# 怎么用 AI 看 YouTube 评论区里观众在抱怨什么？

把 SocialToAI 通过 MCP 接进你的 AI 客户端，然后用大白话问就行。这次录制里，AI 客户端回答了“YouTube 上新款 Kindle 测评的评论区，观众在抱怨什么？”：在 YouTube 上发了 1 次请求，读了 184 条内容，用时 28.6 秒，共 50 积分（$0.17）。录制于 2026-10-18。

- 页面：https://socialtoai.com/zh/docs/guides/analyse-youtube-comments/
- 最近更新：2026-10-18

## 问题

> YouTube 上新款 Kindle 测评的评论区，观众在抱怨什么？

测评视频动辄几百条评论，YouTube 先给你看的是最热的那几条，常常是玩笑或夸奖，抱怨散在后面。人工读完这次返回的内容约 19 分钟（4,561 词，按每分钟 240 词）。

## AI 做了什么

调用哪些工具是它自己选的：在 YouTube 上共 1 次请求。下面每一行是客户端显示的一次工具调用：发了什么、返回多少、花了多少。

| 平台 | 工具 | 发了什么 | 请求数 | 返回 | 积分 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| YouTube | [`comment_insights`](https://socialtoai.com/zh/tools/comment-insights.md) | `targets: ["https://www.youtube.com/watch?v=f13Y9H7zooU","https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js"] · focus: "what people think of the Kindle" · scale: "small"` | 1 | 184 条评论 | 50 |
| **合计** |  |  | 1 | 184 条 | **50** |

## 回答

客户端读完之后给出的回答。每个结论下面的那一行，是它读到的一条原话，或者从这些内容里算出的一个数字。

录制于 2026-10-18

读了 2 条测评视频下的 184 条评论，能判断的 181 条里有 77 条在抱怨，最多的是：

1. **价格贵，像被宰** (13%，24 条评论)：[“this new one feels like a robbery.”](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js)
2. **没有暖光** (10%，19 条评论)：[“No warm light is a crime”](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js)
3. **亚马逊的做法** (7%，12 条评论)：[“they locked their ecosystem and stole my books”](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js)

本次共 50 积分 · $0.17. 每个结论都能点回原帖.

### 回答依据的内容

读到的内容里的一部分，标出的词句是结论的依据。没有链接的条目会标明。

- YouTube · 评论：“this new one feels like a robbery.” ([打开原帖](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js))
- YouTube · 评论：“No warm light is a crime” ([打开原帖](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js))
- YouTube · 评论：“t my business the moment they pulled the rug under me, when they locked their ecosystem and stole my books.” ([打开原帖](https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js))

## 花了多少

共 1 次请求，50 积分，按 $10 档计 $0.17。API 的每次返回都写明这次扣了多少、还剩多少，所以你的 AI 能直接告诉你这个问题花了多少。调用失败不扣。

| 档位 | 每美元积分 | 这次回答 |
| --- | --- | --- |
| $10 = 3,000 积分 | 300 | $0.17 |
| $50 = 20,000 积分 | 400 | $0.13 |
| $200 = 100,000 积分 | 500 | $0.1 |

## 自己问一遍

先把 SocialToAI 接进你的 AI 客户端，只用接一次（[每个客户端的接法](https://socialtoai.com/zh/mcp.md)），然后把问题贴进去。不用点名工具或参数，客户端会自己选。

**提问**

```
YouTube 上新款 Kindle 测评的评论区，观众在抱怨什么？
```

用代码做同一件事：这次运行发出的调用，写成 API 请求就是这样。

**tool.comment_insights**

```
curl https://api.socialtoai.com/v1/tools/comment_insights \
  -H "Authorization: Bearer $SOCIALTOAI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "targets": ["https://www.youtube.com/watch?v=f13Y9H7zooU","https://www.youtube.com/watch?v=GW-FpfCx0Js"],
    "focus": "what people think of the Kindle",
    "scale": "small"
  }'
```

## 接下来可以试试

- 接着问：“列出大家问的问题”
- 接着问：“哪些评论想买？”
- 问哪些评论想买、在犹豫什么。
- 对竞品的测评也跑一次。
- 这件事有现成的工具，一次请求做完：[评论分析](https://socialtoai.com/zh/tools/comment-insights.md)。帖子评论区在说什么：话题及占比、提问、想买、投诉，并附原话。

- [YouTube MCP 服务器](https://socialtoai.com/zh/mcp/youtube.md)：你的 AI 在 YouTube 上能读什么，怎么接。
- [YouTube API](https://socialtoai.com/zh/platforms/youtube.md)：YouTube 上的每个调用、它的积分和可以照抄的请求。