Turn scraped video
içine text you can use.

A different approach to scraping video from websites.

Bir web sitesi video kazıyıcısı, bir sayfadan video dosyalarını veya video URL’lerini çeker: bir kazıma komut dosyası, bir tarayıcı uzantısı veya bir sayfanın manuel olarak yazılması yerine sunduğu şeyi kopyalayan bir kazıma hizmeti. Pazarlamacılar, araştırmacılar ve analistler, bir sitede oturan daha fazla video olduğunda (bir rakibin webinar kütüphanesi, bir konferans arşivi, bir ortağın kaynak merkezi) bunu izlemek için kimsenin zamanı olmadığında buna başvurur. Speak AI bir kazıyıcı değildir. Onu videoya sahip olduktan sonra gösterdiğiniz şeydir.

Why a scraped video library stalls

Kazıma işlemi genellikle kolay kısımdır. Sıkıntı sonrasında başlar: bir klasörde kırk adet MP4 veya indirme bağlantısı, transkript yok, dizin yok, kimin ne söylediğini araştırmanın hiçbir yolu yok. Birisi bir avuç dosya açar, önemli kısımları hızla tarar ve gerisini görmekten vazgeçer. O kütüphanede duran her türlü içgörü, fiyat anlaşmaları, rakip iddiaları, tekrarlanan temalar, kimsenin baştan sona izlemek için zamanı olmayan dosyalar içinde kilitli kalır.

Reading the footage, not just the audio track

Speak AI treats a batch of scraped video the way a research analyst would, at machine speed. Each file is transcribed in your language, with 100+ supported, and then the recording itself is analyzed: three layers, not one, the words that were said, the tone and energy behind them, and what is visible on screen. Speakers, timestamps, and recurring themes are extracted into structured fields your team can filter and export.

Sonra sorular başlar. AI sohbeti ile tüm toplu iş üzerinde sorun, ekiplerin bir zamanlar dosya dosyasına göre çalıştırdığı aynı istem iş akışlarını, şimdi ChatGPT, Claude ve Gemini’nin içine yerleştirilmiş şekilde tüm kütüphane üzerinde çalıştırılıyor.

What teams ask their scraped video library

• “Hangi oturumlar fiyatlandırmadan bahsediyor ve konuşmacı tam olarak ne dedi?”
• “Show me every video that name-drops a specific competitor.”
• “Hangi oturumlar 30 dakikayı aştı ve o ek zamanı hangi konular doldurdu?”
• “Kırk video arasındaki yinelenen temaları tek bir raporda özetleyin.”
• “Hangi konuşmacı en sık görünüyor ve genellikle neyi kapsar?”

From a folder of files to a searchable archive

Sonuç, dosyaların mezarlığı olmaktan çıkıp sorgu yapabileceğiniz bir arşiv olmaya başlayan kazılmış bir video kütüphanesidir. Temalar manuel izleme olmadan ortaya çıkar, alıntılar zaman damgaları eklenerek geri gelir ve özelleştirebileceğiniz ve white-label oluşturabileceğiniz kontrol panelleri bu temaların sürümden sürüme nasıl değiştiğini takip edin, böylece bu çeyreğin konferans oturumları geçen çeyreğinkiyle ölçülsün. İlgili bir medya markası, kazındığı konferans görüntülerini bu iş akışından geçirdi ve 500 hours of conference video into high-performing content, without watching it all by hand.

Ve video nadiren yalnız yaşadığından, aynı motor çağrıları, toplantıları ve kayıtları aynı kriteerlere göre puanlandırarak arşivi bağlar arama puanlaması and the rest of your knowledge base through MCP.