YouTube 評論採集器
AI 驅動的輿情數據挖掘助手
無需複雜的 Python 腳本，輕鬆穿透數據迷霧。 結合 DICloak 專業的指紋防關聯技術，您只需通過自然語言指令，即可安全、高效地採集指定 YouTube 視頻下的評論內容。 將用戶反饋瞬間轉化為結構化數據，助力深度的市場調研與情感分析。
無需複雜的 Python 腳本，輕鬆穿透數據迷霧。 結合 DICloak 專業的指紋防關聯技術，您只需通過自然語言指令，即可安全、高效地採集指定 YouTube 視頻下的評論內容。 將用戶反饋瞬間轉化為結構化數據，助力深度的市場調研與情感分析。
將繁瑣的數據抓取工作簡化為一次簡單的對話交互。 通過MCP協定連接您的 AI 編輯器（如 Cursor/Claude）與 DICloak 指紋瀏覽器。 AI 理解您的採集需求（如數量、排序方式），自動指揮瀏覽器類比真人滾動與提取，無需配置 API 即可獲取真實的用戶聲音。
建立 AI 連接 在 Claude Desktop 或 Cursor 中一鍵配置 DICloak MCP Server。 確保 DICloak 用戶端已啟動，並準備好用於存取 YouTube 的指紋環境。
自然語言控制 直接描述您的採集目標。 例如： “请調用 'US_Analyst_02' 環境，訪問 YouTube 視頻 [插入URL]。 幫我把評論區按 『最新』 排序，採集前 50 條評論。 請重點提取評論者的使用者名、評論內容和點讚數，並過濾掉包含 emoji 的純表情評論，最後整理成表格給我。 "
自動化採集與清洗 AI Agent 將接管瀏覽器，模擬人類的閱讀與滾動行為，抓取評論數據。 採集完成後，AI 可直接在對話視窗中對數據進行清洗、分類或生成情感分析報告，實現 「採集-分析」 一步到位。
利用 MCP RPA 更智能地工作 —— 立即開始使用 DICloak！
立即試用解決痛點：輿情監控。 快速採集競品視頻下的用戶評價，分析消費者對特定功能或產品的真實態度，發現潛在的市場機會或痛點。
解決痛點：粉絲互動管理。 批量匯出自己熱門視頻的評論，利用 AI 快速篩選出高品質的觀眾提問或建議，作為下一期 Q&A 視頻的素材來源。
解決痛點：語料獲取困難。 獲取真實、鮮活的社交媒體語料庫。 通過採集大量評論數據，訓練或微調情感分析模型，洞察公眾情緒趨勢。
解決痛點：需求驗證。 在相關產品的評測視頻下採集使用者討論，瞭解目標受眾對產品的具體槽點（如 “電池不耐用”）和期望，輔助產品改進與選品。
傳統爬蟲需要處理複雜的 AJAX 載入和反爬策略。 MCP RPA 讓您只需像跟助理說話一樣下達命令，AI 會自動處理頁面滾動載入（Infinite Scroll）和 DOM 元素定位。
大規模抓取評論容易觸發Google的驗證碼。 工具運行在 DICloak 指紋環境內，配合擬人化的滾動速度和滑鼠軌跡，極大降低了被識別為機器人的風險，保障業務連續性。
所有的採集過程均在您的本地設備上運行，原始數據直接進入您的 AI 編輯器上下文，不經過任何第三方雲端存儲，確保您的調研數據和商業機密安全。
完美適配 Claude Desktop 和 Cursor。 您不再需要 「採集數據 -> 匯出 Excel -> 匯入 AI」 的繁瑣流程。 採集到的評論立刻就能被 AI “閱讀” 並進行總結分析。
