유튜브 레퍼런스 채널 분석 자동화하기

소개

유튜브 채널을 성공적으로 운영하려면 경쟁 채널의 콘텐츠 전략과 트렌드를 파악하는 것이 매우 중요합니다. 하지만 매번 수작업으로 인기 채널의 영상 제목, 설명, 키워드 등을 분석하는 것은 시간도 오래 걸리고 비효율적입니다.

특히 여러 채널을 동시에 비교하거나 반복적으로 분석해야 할 경우, 업무 부담은 더 커집니다.
그래서 AI를 활용해 인기 유튜브 채널의 데이터를 자동으로 수집하고, 공통 키워드와 주제를 추출하려고 합니다.
이를 통해 유사 채널의 전략을 빠르게 이해하고, 내 채널에 맞는 방향을 설정할 수 있습니다.
또한 데이터 기반의 콘텐츠 기획이 가능해져 조회수 향상에도 효과를 기대할 수 있을 것으로 생각됩니다.

목표 : 경쟁 유튜브 채널의 인기 영상 데이터를 자동으로 수집 → 제목/설명/태그/길이 등 핵심 정보를 추출 → GPT로 키워드 및 주제 분석

진행 방법

어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요? "chat CPT" 를 통해 자동화를 할 수 있는 업무가 어떤것이 있는지 파악

1. 16기 유튜브채널 스터디장님(by 스마트대디)이 만든 "튜브스터터 gpts"를 통해 채널 컨셉을 잡았습니다.

2. 자동화를 할 수 있는 업무를 파악하고 어떤 툴이 필요한지 정리

3. 자동화 할 업무를 정하고 자동화를 구축하는 전체 흐름을 단계별로 정리

✅ [1단계] 인기 영상 데이터 수집 (자동화)

📌 수집 항목:

영상 제목 / 설명 /태그 (가능하면) / 영상 길이 (duration) /조회수 /업로드 날짜 / 좋아요 수 (optional)

🛠️ 도구:

YouTube Data API v3 (무료, 일일 사용량 제한 존재)
Python 또는 Google Apps Script

✅ [2단계] 데이터 정제 및 전처리

🎯 해야 할 일:

ISO 8601 형태의 duration → 분단위로 변환
태그 리스트 → 문자열로 통합
제목·설명 길이 측정
불용어(stopword) 제거, 한글 형태소 분석 (필요시)

📌 사용할 도구:

Python의 pandas, re, datetime
konlpy 또는 spaCy (한국어/영문 텍스트 분석 시)

✅ [3단계] GPT로 주제·패턴 분석 자동화

📌 분석 목적:

자주 나오는 키워드
콘텐츠 주제/톤
제목 작성 패턴
공통된 길이/형식 스타일

📌 프롬프트 예시

📌 자동화 방식:

OpenAI API (gpt-4, gpt-3.5-turbo)
또는 Google Sheets + AppScript + GPT 연동으로 매일 분석

✅ [4단계] 결과 요약 자동화 및 시각화

🧰 도구 조합 추천

목적

🙋‍♀️ 당신이 해야 할 것

경쟁 채널 리스트 5~10개 정하기 (채널 ID or 링크)
수집 범위 설정: 최신 영상 10개? 20개?
어떤 분석 항목이 가장 중요한지 결정 (제목 패턴, 키워드, 길이 등)

결과와 배운 점

이번 첫주에는 유튜브 채널 운영의 반복적인 업무를 자동화할 수 있는 다양한 방법을 파악해 보았습니다. 특히 경쟁 채널의 인기 영상 데이터를 YouTube API로 수집하고, GPT를 활용해 주제 및 키워드를 분석하는 방식을 알게 되었습니다. 영상 제목, 설명, 태그, 길이 등 핵심 요소를 자동화하면 콘텐츠 기획의 효율이 크게 향상될 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한 자동 보고서 생성, 댓글 분석, 썸네일 제작 등도 AI로 가능하다는 점을 새롭게 알게 되었습니다.

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