Nischly – YouTube-Nischen mit Daten finden

Ausgangslage

• Wer einen neuen YouTube-Kanal plant, steht vor derselben Frage: Gibt es in dieser Nische Nachfrage – und ist noch Platz für Neue?
• Übliche Tools zeigen Zahlen einzelner Kanäle. Für eine Entscheidung braucht man den Vergleich ganzer Nischen: Wie viele Neulinge sind zuletzt durchgestartet, wie viel sieht ein typischer Kanal, wie aktiv ist die Konkurrenz?
• Die Grundlage hatte ich bereits: eine eigene Datenbank aus einem früheren Projekt mit über 211.000 geprüften Musik-, Kinder- und Trendkanälen.

Was ich gebaut habe

1. Nischen-Radar mit Chancen-Score

• Filter über alle 304.625 Kanäle: Genre, Nische, Land, Abonnenten, Aufrufe pro Monat, Kanalalter und Upload-Tempo – dazu Schnellansichten wie „Aufsteiger“ oder „Ausreißer“.
• Chancen-Score von 0 bis 100 für jede Nische: 40 % Neulinge, die in höchstens zwei Jahren 100.000 Aufrufe im Monat erreicht haben, 35 % Nachfrage (Aufrufe eines typischen Kanals), 25 % Aktivität (Anteil mit Upload in den letzten 30 Tagen, gezählt dort, wo der letzte Upload bekannt ist).
• Kanalkarte mit Größe, Wachstum und Kennzahlen pro Video – und ähnlichen Kanälen nach Nische, Größe und Wachstum.

2. KI-Auswahl: 100 Kanäle, die sich lohnen

• Der Score kombiniert fünf Signale: Momentum der neuesten Videos (30 %), Reichweite über die eigenen Abonnenten hinaus (20 %), Wachstumstempo junger Kanäle (20 %), Konstanz (10 %) und den Chancen-Score der Nische (20 %).
• In die Auswahl kommen nur aktive Kanäle mit frisch analysierten Videos, höchstens acht pro Genre – damit die Liste vielfältig bleibt.
• Zu jedem Kanal schreibt die KI (Claude) eine kurze Notiz auf Deutsch und Englisch: was der Kanal macht, warum es funktioniert und wo die Risiken liegen.

3. Young Hunter: junge Kanäle, die schon durchstarten

• Der Hunter durchsucht die meistgesehenen neuen Videos – 169 Suchanfragen in 30 Nischen und mehreren Sprachen – und prüft über die YouTube Data API das Gründungsdatum jedes Kanals.
• Ergebnis: 6.514 Kanäle unter sechs Monaten, davon 1.006, die noch in keiner meiner Datenbanken standen.
• Potenzial-Score aus Aufrufen pro Tag, Median neuer Videos, Reichweite über die Abonnenten hinaus, Alter und Upload-Tempo; filterbar nach Alter, Nische und Tempo – ohne Begrenzung der Liste.

4. Chrome-Erweiterung direkt auf YouTube

• Auf jeder Kanalseite: Live-Zahlen des Kanals, die Nische mit Chancen-Score, ähnliche Kanäle und ein Hinweis, wenn der Kanal in der KI-Auswahl steht.
• Kanäle mit einem Klick auf die eigene Liste setzen; im Popup gibt es die Nischensuche mit Score und die Liste.
• Manifest V3, Deutsch und Englisch; das Panel liegt im Shadow DOM und stört das Layout von YouTube nicht.

5. Öffentliche Demo, private Vollversion

• Die Demo ist ohne Anmeldung offen: Alle Filter laufen über die ganze Datenbank, sichtbar sind jeweils die ersten zehn Ergebnisse.
• Kennzahlen neuer Videos, KI-Auswahl, Young Hunter und CSV-Export liegen im privaten Arbeitsbereich. Der Zugang ist nur für mich: Passwort-Hash und Sitzungsschlüssel als Worker-Secrets, signierte Sitzungs-Cookies (HMAC), Rate-Limit beim Login, Origin-Prüfung gegen CSRF und eine strenge Content-Security-Policy.
• Datensparsam: keine Besucherkonten, keine Datenbank mit Personendaten, kein Tracking. Ein Einladungssystem mit Konten (PBKDF2 im Browser, Cloudflare D1) war gebaut und getestet – für das Portfolio habe ich es wieder abgeschaltet.
• Geschützte Daten liefert der Worker nur mit gültiger Sitzung aus – nach dem Abmelden auch nicht aus dem Browser-Cache.

Technik und Daten

• Daten-Pipeline in Python: Aus der SQLite-Datenbank entsteht ein kompaktes Format (Base64-Codes, Zahlen mit drei signifikanten Stellen) – 304.625 Kanäle in rund 11,8 MB (gzip). Gefiltert wird komplett im Browser, ohne Server-Abfragen.
• Sparsam mit der API: Die Statistik kommt über die YouTube Data API in Paketen zu 50 Kanälen – 209.223 Kanäle für 4.226 Quota-Einheiten, weniger als die Hälfte des kostenlosen Tageskontingents. 2.070 gelöschte oder gesperrte Kanäle fliegen automatisch raus.
• Quellen: YouTube-Suche, Trendsuchen und die Toplisten von Social Blade (nach YouTube-Kategorien und „Made for Kids“ für 244 Länder) – die Zahlen selbst kommen immer direkt aus der YouTube Data API.
• Jede Zahl mit Datum: Die App zeigt, von wann Statistik und Video-Kennzahlen stammen.
• Monatliches Update: Ein Skript sichert die Datenbank, holt frische Statistik und neue Videos, sucht junge Kanäle, baut den Snapshot neu und veröffentlicht ihn – automatisch über die Aufgabenplanung.
• Hosting: ein Cloudflare Worker mit statischen Assets – schnell, günstig, ohne eigenen Server und ohne Datenbank für Besucher.
• Video-Anleitung per Code: Ein Playwright-Skript klickt den Rundgang durch und zeichnet den Bildschirm auf, ElevenLabs spricht den Text mit meiner Stimme, FFmpeg setzt Bild, Ton, Untertitel und das Popup der Erweiterung zusammen – auf Deutsch und Russisch.