Je schrijft de maandelijkse podcastupdate op dezelfde plek als waar je tegenwoordig alles schrijft: met een assistent open in het volgende tabblad. De cijfers die hij nodig heeft, staan in Springcast. Dus je leest een getal, wisselt van tabblad, typt het over, wisselt terug. Daarna begin je aan het deel waar jij voor nodig was: wat de cijfers betekenen.
Sinds 15 september is die tussenstap optioneel. Springcast spreekt het Model Context Protocol, via een Content API en een Analytics API. Koppel Claude, of een andere assistent die MCP ondersteunt, en je kunt je eigen data vragen stellen in je eigen woorden. De MCP-koppeling zit op Scale en hoger.
Deze deepdive gaat over waar die koppeling voor is: de twee API's, drie vragen die je in je eerste week kunt stellen, wat de koppeling niet doet, en hoe je hem instelt. Wat MCP is, uitgelegd zonder jargon, lees je in wat MCP betekent voor podcasters. Een volledige sessie, van één prompt tot een ingeplande aflevering, staat in je podcast beheren vanuit ChatGPT of Claude. Dit stuk begint waar die twee ophouden.
De screenshots tonen onze eigen show, Rainmakers, en onze eigen Springcast-workspace. Je eigen schermen zien er anders uit.
Wat er op 15 september live ging: twee API's, één koppeling
De koppeling heeft twee kanten, en het helpt om te weten met welke je praat.
De Content API gaat over wat er in je show zit: afleveringen, beschrijvingen, transcripten. Daarmee kan je assistent shownotes uit een transcript opstellen, of een beschrijving schrijven in de toon die je al gebruikt.
De Analytics API gaat over de cijfers: welke aflevering de aandacht het langst vasthield, waar het afhaken begint, hoe het luisteren is verdeeld per platform en per regio. Aan die kant besteedt dit artikel de meeste tijd.
Beide kanten lezen het account waarmee je inlogt, op het moment dat je iets vraagt.
Je week, ervoor en erna
Ervoor: Analytics in het ene tabblad, de update in het andere. Je weet welke cijfers je nodig hebt, want die veranderen niet van maand tot maand, en je typt ze een voor een over. Stelt iemand in het overleg een vervolgvraag, dan is het antwoord “dat zoek ik even op”.
Erna: de update en de cijfers staan in één venster. Je vraagt, leest het antwoord en bepaalt wat erin gaat. De vervolgvraag uit het overleg gaat de chat in, in dezelfde woorden als waarin hij gesteld werd.
Je bepaalt nog steeds wat de cijfers betekenen en wat er in het verslag hoort. Je bent alleen niet meer de kopieer-en-plakstap tussen twee tabbladen.
Welke aflevering hield vorige maand de aandacht het langst vast?
Je weet al welke aflevering de meeste downloads had. Die staat bovenaan de lijst, en het is meestal de aflevering waar je het hardst voor hebt gepromoot. Wat je niet weet, is bij welke aflevering mensen bleven luisteren. Dat is een andere lijst, en het is de lijst die je vertelt waar je meer van moet maken.
Wat je vraagt. “Welke aflevering hield vorige maand de aandacht het langst vast?” Dat is de hele prompt. Voeg “en met hoeveel” toe als je de cijfers in het antwoord wilt.
Wat er terugkomt. De afleveringen van vorige maand, gerangschikt op hoe lang mensen bleven luisteren, met de cijfers achter die volgorde. Het is de data die je in Analytics zou vinden; het verschil is dat de assistent hem voor je heeft gelezen.
Wat je ermee doet. Zet die ranglijst in je update naast de downloadlijst. Waar de twee lijsten van elkaar afwijken, heb je iets gevonden: een aflevering die mensen binnenhaalde en niet vasthield, of een die weinig mensen vonden en de meesten van hen uitluisterden. Kijk daarna wat de topafleveringen gemeen hebben: onderwerp, gast, lengte, de dag waarop je publiceerde.
Waar begint het afhaken?
Je vermoedt waarschijnlijk iets over je opening. Te lang, of de gast pas op minuut zes geïntroduceerd. Controleren betekent de afleveringspagina openen en een curve lezen, dus blijft het een vermoeden.
Wat je vraagt. “Waar begint het afhaken in de nieuwste aflevering?” Vraag daarna “en in die daarvoor”, en je bent aan het vergelijken.
Wat er terugkomt. Het punt in de aflevering waar het luisteren terugloopt, en hoe steil de daling is. Vraag het voor de laatste drie afleveringen en je weet of er een patroon in zit.
Wat je ermee doet. Een daling in de eerste minuten wijst naar de montage: knip de intro, haal de gast naar voren. Een daling later in de aflevering wijst naar de inhoud. Stel in beide gevallen dezelfde vraag over de volgende aflevering en kijk of het punt is verschoven.
Een maandrapport dat je doorstuurt in plaats van bouwt
De update aan je manager of de eigenaar is de klus die het vaakst wordt overgetikt. Een handvol cijfers in een vaste opmaak, elke maand.
Wat je vraagt. “Vat vorige maand samen in een kort rapport dat ik kan doorsturen: luisteraars, de drie afleveringen die de aandacht het langst vasthielden, en waar mensen ze afspeelden, per platform. In gewone taal.” Zeg wie het gaat lezen; de toon volgt.
Wat er terugkomt. Een concept in de vorm waar je om vroeg, met de cijfers uit je account. Lees het voordat het ergens heen gaat. De cijfers komen uit Springcast, de zinnen eromheen komen van de assistent, en de eerste maand leg je allebei naast het dashboard.
Wat je ermee doet. Bewaar de prompt. Volgende maand plak je hem opnieuw en verander je één woord.
Vraag het zoals je het een collega zou vragen
Noem de periode en de aflevering. “Vorige maand” en “de nieuwste aflevering” zijn duidelijk; “laatst” en “dat interview” zijn dat niet, en het antwoord is dan op dezelfde manier vaag. Vraag om de cijfers achter een antwoord als je het wilt citeren.
Verrast een antwoord je, open dan Analytics en kijk. Of het cijfer klopt en je hebt iets geleerd, of de vraag was onduidelijk en je formuleert hem opnieuw. Die controle kost een minuut.
De andere kant op: jouw transcript, jouw toon
Het werkt ook andersom. Via de Content API kan je assistent shownotes opstellen uit het transcript, of een afleveringsbeschrijving schrijven in de toon die je al gebruikt. Je ziet elk concept voordat er iets in je show verandert.
Hoe dat er in één sessie uitziet, van de prompt tot een ingeplande aflevering, lees je in je podcast beheren vanuit ChatGPT of Claude. Dit artikel blijft bij de vragen.
Wat de koppeling niet doet
De grens vertelt je of dit in je week past, dus hier is hij.
- Er gebeurt niets tot je koppelt. De koppeling bestaat pas als je hem instelt; geen enkele assistent leest je account standaard uit.
- Hij publiceert niet uit zichzelf. Concepten komen bij jou terug om goed te keuren. De redactionele beslissingen blijven bij jou; het overtikken niet.
- Hij neemt geen audio op en uploadt geen audio. Dat blijf jij doen, in Springcast.
- Hij controleert zijn eigen werk niet. De cijfers komen uit je account, de formulering komt van de assistent. Namen, citaten en elk cijfer dat een rapport in gaat, bekijk jij eerst.
- Hij vervangt Analytics niet. Wil je kijken in plaats van vragen, dan zijn de schermen er nog, en daar controleer je een antwoord de eerste keer.
Instellen
Je koppelt één keer, en je kunt die toegang op elk moment intrekken. Vanaf dan kan de assistent je show lezen wanneer je erom vraagt.
De plek om te beginnen is de AI- en MCP-pagina. Claude is de primair ondersteunde assistent; elke andere assistent die MCP ondersteunt, koppelt ook. Stel daarna de eerste vraag hierboven.
Welk plan het heeft
- Scale heeft de MCP-koppeling, met de Content API en de Analytics API.
- Company-plannen hebben hem ook.
- Essential en Professional hebben hem niet.
Scale kost € 49 per maand, excl. btw. Betaal je per maand, dan kun je per maand opzeggen.
Zit je op Scale
Log in, stel de koppeling in en vraag welke aflevering vorige maand de aandacht het langst vasthield.
Zit je op Professional
De MCP-koppeling hoort bij de stap naar Scale, samen met social analytics en dynamic content in volle omvang. Vergelijk op de prijzenpagina wat er verandert.
Ben je hier nieuw
Start een proefperiode en zet je eigen show erin. Veertien dagen, geen creditcard, en je data blijft in de EU vanaf de eerste upload.