소개
시도하고자 했던 것 (목표)
유튜브 채널의 성장을 돕는 '데이터 기반의 분석 대시보드'를 제작했습니다. 많은 영상 중에서 어떤 영상이 실제로 인기가 있는지, 구독자가 좋아하는 콘텐츠가 무엇인지를 숫자로 한눈에 보여주는 도구입니다.
시도의 이유 (배경)
복잡한 정보의 단순화: 유튜브 스튜디오의 복잡한 데이터를 일반 사용자도 이해하기 쉬운 핵심 수치(성과도, 기여도)로 바꾸어 보여주고 싶었습니다.
맞춤형 자료관(Library): 단순히 영상을 보는 것을 넘어, 나중에 참고할 우수 사례들을 체계적으로 저장하고 키워드로 검색할 수 있는 기능을 만들고자 했습니다.
보안과 편의성: 별도의 회원가입이나 서버 없이도 개인의 PC에서 안전하게 작동하도록 설계하여 사용자의 프라이버시를 보호했습니다.
진행 방법
핵심 활용 도구
Antigravity (AI 에이전트): 이 프로젝트의 핵심 파트너입니다. 기획안을 제시하면 실제 작동하는 화면을 그려주고, 복잡한 계산 공식(성과도 산출 등)을 대신 작성해 주었습니다.
React & Zustand (대시보드 기술): 화면이 멈추지 않고 부드럽게 움직이며, 사용자가 설정한 검색 조건들이 페이지를 이동해도 유지되도록 뼈대를 잡았습니다.
YouTube API (공식 데이터 소스): 유튜브에서 실시간으로 제공하는 공식 조회수, 구독자 수 등의 정보를 안전하게 가져오는 통로로 활용했습니다.
Supabase & Git (데이터 저장 및 관리): 향후 데이터 저장소를 확장하거나 프로젝트의 변경 이력을 안전하게 관리하기 위한 기반을 마련했습니다.
AI 협업 방식
대화형 설계: "이런 기능이 필요해"라고 말하면 AI(Antigravity)가 구현 방법과 디자인을 제안하고, 저는 이를 검토하여 최종 결정을 내리는 방식으로 진행했습니다.
디자인 최적화: "사용자가 보기 편한 다크 모드와 툴팁을 만들어줘"와 같은 사용자 경험(UX) 중심의 피드백을 통해 결과물의 완성도를 높였습니다.
결과와 배운 점
주요 결과 (성과)
직관적인 지표 확인: 성과도, 기여도 등
체계적인 보관 서비스: 지역과 언어별로 결과를 나누어 볼 수 있고, 자신만의 검색어로 저장된 영상을 다시 찾을 수 있는 '라이브러리'를 완성했습니다.
배운 점과 나만의 꿀팁
AI와의 대화 기술: AI에게 명령할 때 '누가 이 도구를 사용할 것인가'와 '어떤 문제가 해결되어야 하는가'를 명확히 정의하는 것이 결과물의 질을 바꿉니다.
사용자 눈높이 맞춤: 기술적으로 뛰어난 것보다, 사용자가 궁금해하는 질문(예: "이 영상은 구독자 수 대비 조회수가 잘 나왔나?")에 바로 답을 주는 기능이 가장 중요하다는 것을 배웠습니다.
시행착오 (어려움과 해결)
데이터 필터링: 한국어로 검색해도 외국 영상이 섞여 나오는 문제를 해결하기 위해, 언어와 지역 정보를 한 번 더 확인하여 걸러내는 정교한 로직을 AI와 함께 만들었습니다.
앞으로의 계획
더 똑똑한 분석: AI가 데이터를 읽고 직접 "이 영상의 성공 요인은 OO입니다"라고 브리핑해 주는 기능을 추가하고 싶습니다.
모바일 연동: 스마트폰에서도 동일하게 분석 내용을 확인할 수 있도록 화면을 최적화할 예정입니다.
