유튜브 컨텐츠 기획 단계 자동화를 위한 워크플로우 구축하기

소개

유튜브 썰 채널을 시작한 지 얼마 되지 않았고, 이제 막 첫 영상을 업로드한 상태입니다.
지금까지는 제가 머릿속에서 떠올린 키워드를 기반으로 주제를 정하고, 관련 사례들을 수집하는 딥리서치를 진행한 후, 제가 가진 대본 생성 GPTs를 이용해 이야기를 제작해왔습니다.

그런데 곧 문제를 느꼈습니다:

• 내가 떠올린 키워드가 실제로 조회수나 반응이 나올만한 주제인지 확신이 없었고

• 딥리서치를 통해 모은 사례들도 오래됐거나 흥미도가 떨어지는 경우가 많았으며,

• 결과적으로 기획의 방향성이 주관적이고 불안정하다는 느낌이 강했습니다.

그래서 '대본 작성 전 단계'까지를 자동화 할 수 있는 워크플로우 설계를 시작했습니다.

진행 방법

스마트대디 스터디장님의 GPTs를 활용해 자동화 가능성을 도출하고,
실제 워크플로우를 어떻게 구현할 수 있을지 구체적으로 설계했습니다.

🗣️ 가장 처음, 이렇게 물었습니다 (프롬프트 1)

나는 실화를 재미있게 각색해서 나누는 썰채널을 운영하고 있어. [&구체적으로 어떤 종류의 썰채널인지 상세 설명-자세한 내용은 생략하겠음] / 지금은 어떤 키워드가 생각나면 그 키워드를 유튜브에 검색해보고, 조횟수가 많이 나올 것 같은 키워드면, 그것을 소재로 한 이야기를 딥리서치해서 찾은 뒤, 내가 가지고 있는 대본 작성기에 넣어서 이야기를 뽑고 있어. / 그런데 내가 생각해낼 수 있는 키워드가 한정되어 있고, 생각해 내더라도 그 키워드가 그리 많은 조회수를 기록하진 않았을 때가 많아. 또 딥리서치하면 10~15개 정도의 이야기를 찾아달라고 하는데, 나오는 사례들 중에서 사람들이 흥미를 가질만한 이야기가 많지는 않은 것 같아. 가끔은 너무 오래된 사례가 나오기도 하고. 물론, 사례가 오래되었어도 이야기가 강력하면 괜찮을텐데, 나에게는 재미있어 보이지만 그 이야기가 다른 사람들에게도 재미있을지는 미지수잖아. / 그래서 내 생각엔, 이슈가 되고 있는 키워드나 유행되고 있는 어떤 소재를 결정하고, 그것과 관련한 재미있는 이야기들을 발굴하는 딥리서치용 프롬프트를 정교하게 만들어서 딥리서치를 시킨 다음, 발굴된 이야기가 사람들에게 얼마나 흡입력있고 강력하게 받아들여질 수 있는지 판단하는 것을 자동화 하는 작업이 필요할 것 같아. / 일단 이런 내 방향성에 대해서 어떻게 생각하는지, 정확하게 어떤 부분에서 자동화가 가능하고 어떤 부분이 불가능한지 말해줘. / 그리고 많은 사람들이 내 이야기를 좋아하게 만들기 위해서, 내가 다른 방향으로 자동화를 이룰 수 있는 더 좋은 아이디어나 방법이 있다면 알려줘.

🧩 이 프롬프트의 핵심 구조 요약:

• 내 채널 유형 설명

• 현재 콘텐츠 기획방식 설명

• 현재의 콘텐츠 기획 방식의 어려움이나 문제점 언급

• 내가 생각하는 가능한 자동화 방식 설명

• 내가 생각한 방식에 대한 피드백 & 내가 생각하지 못한 자동화 방법 추천 부탁

📊 그래서 도출된 자동화 워크플로우

❗ 하지만 고민이 생겼습니다

막상 이 워크플로우를 실제로 구현하려고 하니, 각 단계에서 실무적으로 어떤 준비가 필요한지 불확실했습니다. 그래서 GPT에게 이렇게 물었습니다.

🗣️ 이렇게 다시 물었습니다 (프롬프트 2)

워크 플로우를 실제적으로 구현하기 위해서 내가 또 각 단계에 대해서 알아야 하는 게 있니? 왜냐하면, 각 단계를 막상 구현하려고 했을 때, 네가 정리해준 표에서 없는 내용이 있다든가, 어려움이 생겨서 또 다시 새로운 것에 대해 알아가야 한다든가, 하면 좀 힘들 것 같아서.

이 질문 하나로 GPT는 단계별 실행 전 알아야 할 구체적인 체크포인트들을 알려주었습니다:

✅ 각 단계별 체크포인트 요약

이 부분은 GPT가 도출한 자동화 워크플로우 이상으로 중요한 실행 전략이 되었습니다.

결과와 배운 점

✨ 질문을 자세하게 하면 답도 잘 나온다

이번 실험에서 가장 크게 느낀 건 프롬프트 설계의 중요성이었습니다.

처음 프롬프트에는 제 채널 성격, 현재 워크플로우, 자동화를 원하는 지점, 그리고 해결하고 싶은 문제를 상세히 담았고, 그 덕분에 GPT가 단순한 아이디어 수준이 아닌, 실제 구현 가능한 자동화 흐름을 제안해주었습니다.

게다가 저는 여기서 멈추지 않고,

“이걸 실제 구현하려면 각 단계에서 또 알아야 할 게 있지 않을까?”

라고 되물었고,
그 질문 하나로 각 단계에 필요한 준비사항까지 알게 되었습니다. (예: API 키 발급, 호출 제한, 프롬프트 길이, 결과 정리 템플릿 등)

💡 유튜브 댓글 분석의 확장성

특히 놀라웠던 건 GPT와의 대화 중 알게 된 “유튜브 댓글 분석”이라는 새로운 자동화 아이디어였습니다.
GPT는 이 댓글 분석을 두 가지 방식으로 나눠 설명해주었는데요.

이 두 방식은 서로 다른 자동화 시나리오를 필요로 하지만,
결과 데이터를 동일한 Notion DB에 저장할 수 있다는 것도 알게 되어 구조적 부담이 크게 줄었습니다.

그래서 저는 일단 ①번, 사전 키워드 리서치 보조용 댓글 분석 자동화부터 먼저 도입하기로 결정했습니다.

자동화 플로우를 정하면서 얻게 된 인사이트가 있어서, 최종적으로는 대본작성 단계까지 자동화를 이룰 수도 있겠다는 생각이 듭니다.

도움 받은 도구

• 스마트대디 스터디장님의 GPTs

• 개발자F의 사례 게시글 만들기 GPTs

마무리 한마디

GPT에게 질문할 때는 그냥 “도와줘요”보다,
“내가 어떤 상황에 있고, 뭘 바라고 있고, 뭘 힘들어하는지”를 먼저 말해주는 게 중요합니다. 프롬프트를 잘 작성하면 GPT는 답변기계가 아니라, 기획 파트너가 됩니다.
그리고 앞서 가시는 분들이 만들어주신 GPTs를 활용하는 것이 좋은 것 같습니다. GPTs를 활용할 때는, 그 GPTs에 수동적으로 기대어 결과를 도출하기 보다, 마치 그 GPTs가 범용 GPT인 것처럼 가능성을 열어 두고, 이것 저것 묻고, 요청하면, 본래의 기능 이상의 것을 수행할 수 있는 것 같습니다.