YouTube 标题与描述海外本地化

它解决的问题

YouTube 的标题和描述直接决定搜索曝光与点击预期。但中文创作者常把标题逐字翻译成英文,结果要么读起来生硬机械,要么忽略了不同英语地区在搜索意图、拼写和语气上的差异。更麻烦的是,为点击率放大承诺的做法,会让标题偏离视频实际内容,甚至触碰平台的误导性规则。这个技能针对的就是「多地区分发时,元数据既要本地化、又不能失真」这一痛点。

核心能力与工作流

技能不从标题出发编造内容,而是先收集中文标题、视频脚本或字幕、目标观众、品牌语气、必须保留的专有名词等信息,建立一份事实底稿。

核心步骤:

• 事实底稿:列出视频明确展示或证明的内容,把没有素材支撑的数字、排名和唯一性承诺标记为待核实;
• 搜索意图提炼:从素材中提炼一个主主题、核心搜索短语和自然同义词,不做关键词堆砌;
• 三地本地化:先写中性国际英文母版,再按 references/locale-guide.md 生成美国、英国、澳新三个版本;
• 标题候选:每个地区输出 3 个候选,分别标注搜索型、利益型、好奇型定位;
• 唯一描述:前两行自然说明价值,随后是内容概览、章节、必要披露和一个主要 CTA;
• 合规审查:按 references/claims-check.md 审查所有版本,给出风险表达的原句、风险类型与更稳妥的改写;
• 结构校验:按 references/output-schema.md 交付,并运行 python3 scripts/lint_youtube_metadata.py output.json。

本地化遵循当地拼写和语气差异,但不虚构本地经历、认证或用户评价;标题不超过 100 字符,描述不超过 5,000 字符。

适用边界

• 章节时间码只能使用用户明确提供的,没有时输出章节标题草案,不编造时间;
• 标签仅用于拼写变体和专有名词,关键词作为研究建议单独列出;
• 医疗、金融、法律、政治、儿童、受管制商品等高风险行业只做语言和元数据初筛,需人工专业审查;
• 技能只负责元数据层面的初筛与优化,不声称已获得平台合规批准,也不替代对目标市场法规的人工确认。