1. 프로젝트 배경 및 필요성
"유튜브 분석 도구가 필요한데… 너무 비싸네요"
많은 유튜브 크리에이터들이 느끼는 공통 고민일 텐데요.
저 역시도 뷰트랩 등 유료 분석 도구의 가격(월 6만 원~최대 300만 원)이 부담스러워,
무료로 제공되는 YouTube Data API만으로 분석 도구를 직접 만들어보기로 했습니다.
시장 분석 도구 비용 부담 (❗️)
기존 유료 분석 도구(예: 뷰트랩)는 최소 6만 원~최대 300만 원까지 소요
개인이나 소규모 팀 입장에서는 큰 경제적 부담
무 료 YouTube Data API 활용 (✅)
조회수, 좋아요 수, 댓글 수 등 기본 지표 제공
비용 부담 없이 서비스 직접 구축 가능
2. 기능 정의 및 설계: Claude와의 티키타카 기획 회의
2-1. 초기 아이디어 리스트업 (💡)
클로드에게 “유튜브 분석 도구를 만들고 싶다”고 물었습니다.
클로드가 제안한 주요 기능은 다음과 같았습니다:
한국의 Google 검색 페이지의 스크린 샷
트렌드 분석
인기 동영상 패턴 분석
시청자 참여도 트래킹
성장 트렌드 예측
컨텐츠 최적화, 타이틀·태그 추천
최적 업로드 시간 제안
썸네일 효과성 분석
경쟁력 분석, 유사 채널 벤치마킹
블루오션 키워드 발굴, 시장 포지셔닝 분석
2-2. 현실적 제약 검토 및 기능 도출 (⚙️)
위의 기능들은 첫눈에 보기에 화려해보이고 좋은데, YouTube Data API 문서를 검토해보니 구현이 어려운 기능도 있었습니다.
예를 들어,
트렌드 예측: 역사적 데이터 접근 제한
블루오션 키워드: 검색 볼륨 데이터 부재
수익성 분석: 광고 데이터 접근 불가
⇒ Claude와 대화를 거쳐, 무료 API로 구현 가능한 기능을 확정했습니다.
(1) 키워드 분석 기능
전화로 한국어의 스크린 샷
(2) 채널 분석 기능
휴대폰에 있는 한국어 스크린샷
2-3. 우선순위 설정 (⭐️)
1순위: 기본 데이터 수집 & 분석 (API 연동, 데이터 수집, 기본 지표 표시)
특히 키워드 분석 기능 중심
2순위: 인사이트 도출 (채널 분석 기능 추가 → 업로드 간격·요일·평균 길이 등 분석 및 벤치마킹)
3순위: UI/UX 개선 (시각화 및 사용자 편의성 강화)
핵심 포인트
AI(클로드)와의 티키타카로, 무료 API 제약 내에서 핵심 기능을 선별
키워드 분석 & 채널 분석을 중심으로 구체적 기획 확정
3. 코드 구성 및 모듈화 전략
3-1. 초기 모듈화 제안 (📝)
클로드 AI는 향후 유지보수 용이성을 위해 기능별 6개 모듈 분리를 제안
(메인 기능 모듈, 시트 관리 모듈, API 모듈, 테스트 모듈 등)
한국어 Google 검색 페이지의 스크린샷
3-2. 실제 작업에서의 고민과 결정 (🤔)
비개발자인 제가 여러 모듈을 왔다 갔다 하는 것은 복잡함
최종적으로 구글 시트 기반 초기 프로젝트에서는
메인 기능(키워드·채널 분석 로직)을 한 파일에 통합
결과
구조 단순화로 코드 관리가 훨씬 쉬워짐
기능 추가 & 버그 수정도 빠르게 진행 가능
4. 개발 및 디버깅의 반복 과정
반복적 수정의 어려움 (🔄)
AI(클로드, ChatGPT)와의 티키타카로 코드 작성
복사·붙여넣기, 오류 로그 확인, 수정 요청을 여러 차례 반복
한국어 텍스트가 있는 페이지의 스크린샷
얻은 교훈 (✨)
반복적인 개발·디버깅을 통해 문제 해결 감각을 키움
AI 제안도 완벽하지 않음 → 직접 판단·개선이 중요
여기까지 google sheet 기반 프로그램은 완성
한국 TV 채널 한국 TV 채널 한국 TV 채널 한국 t
Google sheet로 기능들은 동작하지만, UI가 너무 마음에 안들어 웹앱으로 전환 시도
전환 동기 (➡️)
구글 시트 UI는 디자인 & 사용성에 한계
웹앱 전환을 통해 직관적이고 세련된 인터페이스 제공
5. 웹앱 전환 과정
5-1. 원본 보호 & 사본 제작 (🔒)
기존 구글 시트 기반 프로그램은 그대로 유지하기 위해 (혹시 기존 코드도 망가질 수 있으니)
별도의 사본을 만들어 웹앱 전환 작업을 진행
5-2. 웹앱 구현 구조 재구성 (💻)
클로드 AI와 상의하며, 웹앱 전용 HTML 인터페이스 & 서버(엔트리) 모듈 추가 방법 구체화
약 3일 동안 수정·피드백을 반복하며 사용자 친화적인 깔끔한 UI 구현
5-3. 최종 구조 (💻)
최종적으로 아래 3개의 메인 모듈로 구성
메인 분석 모듈 : Youtube data 수집/분석/시트 관리
웹앱 관리 모듈 (중간 매개체) : 사용자 요청 <-> 메인 분석모듈 간 연결, 분석지시, 결과 데이터 가공 등
웹앱 프론트엔드 모듈 (사용자 화면) : UI 구성, 사용자 경험
한국 웹 사이트의 스크린 샷
에피소드: 썸네일 “액박” 문제 (🖼️🚫)
채널 분석 탭에서 썸네일이 계속 깨져서 표시
한국 앱 스크린샷
Claude도 GPT도 답을 못찾아서 수십번 코드복사/붙여넣기/수정/실행/협박?을 반복
결국 그들이 준 수많은 답변 중 힌트를 얻어, 여러 번 시도 끝에 썸네일 이미지를 가져올 때 “HQ Default” 대신 “MQ Default”를 사용하도록 해서 해결
가끔은 비개발자의 인간지능 or 감이 더 나을때도 있더라.
6. 최종 서비스 개발 결과 및 회고
최종 결과 (✅)
기획 - 코딩 - 반복 디버깅 - 수정을 거쳐, 안정적이고 사용성 좋은 유튜브 분석 서비스 완성
배운 점 (🌱)
AI와 협업으로 비용 부담 없이 원하는 분석 도구 직접 구현
이정도 수준의 서비스는 개발보다 니즈 기반의 세부적인 기획이 정말 중요
반복 작업으로 “코드 수정 감각” 향상
향후 계획 (🚀)
지속적인 개선: 기능 업데이트 & UI/UX 개선
추가 기능 확장 (예: 개인화, 추가 API 통합 등) 검토
더 궁금하신 점이나 수정이 필요한 부분이 있다면 언제든 말씀해 주세요.
이 사례글이 이번 스터디 진행에 도움이 되시길 바랍니다.
