Ich habe einen AUTOMATISIERTEN KI Youtube Channel für passives Einkommen erstellt

Summary

In diesem Video zeigt der Creator, wie man ein automatisiertes System zur Erstellung und Veröffentlichung von YouTube-Videos mit KI-Tools entwickelt. Unter Verwendung der OpenAI GPT-API für Textgenerierung, der Pexels-API für Bilder und der Whisper-API für Sprachsynthese wird ein Video aus zufällig gewählten Themen erstellt. Die Videos werden dann automatisch alle vier Stunden hochgeladen, um passives Einkommen zu erzielen. Trotz anfänglichem Erfolg, mit über 1.000 Views und 27 Abonnenten, zeigt sich, dass YouTube KI-generierte Inhalte zunehmend unterdrückt. Dennoch bleibt das Konzept vielversprechend für die Erstellung skalierbarer, automatisierter Inhalte.

Takeaways

• 😀 Der Traum von passivem Einkommen wird durch das Erstellen und Hochladen von YouTube-Videos automatisiert.
• 😀 Das Hauptziel des Projekts ist es, eine Methode zu finden, wie man mit minimalem Aufwand Videos erstellen und monetarisieren kann.
• 😀 Mithilfe von APIs wie Pexels, GPT-3 und Whisper wird der gesamte Prozess der Videoerstellung automatisiert.
• 😀 Die Pexels API wird genutzt, um passende Bilder zu einem gewählten Thema zu finden und herunterzuladen.
• 😀 Mit der GPT-3 API werden interessante Fakten zu einem Thema generiert, die für das Video verwendet werden.
• 😀 Die Whisper API wandelt den generierten Text in eine MP3-Datei um, die für das Voiceover des Videos verwendet wird.
• 😀 MoviePy wird verwendet, um die Bilder und das Audio zu einem Video zusammenzuführen und Untertitel hinzuzufügen.
• 😀 Die YouTube API ermöglicht das automatische Hochladen der fertigen Videos auf einen YouTube-Kanal.
• 😀 Ein CLI-Tool wurde entwickelt, um den gesamten Prozess der Videoerstellung und des Uploads zu vereinfachen.
• 😀 Durch die Nutzung von Cron-Jobs wird der gesamte Prozess alle vier Stunden automatisch wiederholt, um kontinuierlich neue Videos zu veröffentlichen.
• 😀 Die Ergebnisse der ersten Tests zeigen, dass die Videos anfangs erfolgreich sind, aber YouTube scheint KI-generierte Inhalte zu erkennen und zu unterdrücken.

Q & A

Was ist das Hauptziel des Projekts im Video?

Das Ziel ist es, ein automatisiertes System zu erstellen, das regelmäßig Videos mit passivem Einkommen generiert und auf YouTube hochlädt.

Welche APIs werden im Projekt verwendet und warum?

Es werden die OpenAI API, die Pexels API, die Whisper API und die YouTube API verwendet, um Text zu generieren, Bilder herunterzuladen, Audio zu erstellen und Videos hochzuladen.

Wie werden die Bilder für das Video ausgewählt?

Die Bilder werden mit der Pexels API heruntergeladen. Anschließend werden sie in das erforderliche Format für YouTube Shorts (1080 x 1920 Pixel) konvertiert.

Wie wird der Text für das Video generiert?

Der Text wird mithilfe der OpenAI GPT API generiert, indem fünf interessante Fakten zu einem Thema abgefragt werden. Diese Fakten werden dann als Text ausgegeben.

Wie wird der Text in Audio umgewandelt?

Der generierte Text wird an die Whisper API geschickt, um eine MP3-Datei mit der Sprachausgabe zu erzeugen.

Warum ist das Timestamp-Format im Transcript wichtig?

Das Timestamp-Format ermöglicht es, den Text im Video synchron zur gesprochenen Sprache anzuzeigen, was eine bessere Verständlichkeit und Zuschauerbindung sicherstellt.

Welche Bibliothek wird für die Videoerstellung verwendet?

Die MoviePy-Bibliothek wird verwendet, um aus Bildern, Audio und Text automatisch ein Video zu erstellen.

Wie wird die Dauer des Videos an die Länge des MP3 angepasst?

Die Dauer des Videos wird dynamisch an die Länge der MP3-Datei angepasst, wobei die Bilder gleichmäßig über die gesamte Länge des Videos verteilt werden.

Wie wird der Upload des Videos auf YouTube automatisiert?

Der Video-Upload auf YouTube erfolgt automatisch über die YouTube API, wobei der Titel, die Beschreibung und der Datenschutzzustand für jedes Video festgelegt werden.

Welche Herausforderungen traten nach einer Woche auf?

Nach einer Woche wurden 27 Abonnenten und einige Videos mit über 1000 Aufrufen erreicht. Allerdings scheint YouTube KI-generierten Content zu erkennen und diese Videos zu unterdrücken, was das Erreichen des Ziels erschwert.