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채널의 말투·톤을 그대로 닮은 AI 비서를 만들고, 제목·스크립트·설명문·댓글 응답·아이디어 발굴을 자동화하는 실전 방법을 단계별로 정리했습니다.
이 글의 목표는 유튜브 채널 전용 GPT를 설계·제작·연동하여 콘텐츠 제작과 운영을 반자동/자동화하는 것입니다. 완성 후에는 주제만 던지면 제목/썸네일 문구/스크립트 초안/해시태그, 심지어 댓글 요약과 다음 영상 아이디어까지 받는 채널 비서를 얻게 됩니다. 구현은 OpenAI의 GPTs 기능(맞춤 지시·지식 업로드)과 자동화 툴(Zapier/Make), YouTube Data API 조합으로 진행합니다. 초보자도 따라 할 수 있도록 템플릿과 체크리스트, 프롬프트 예시를 모두 포함했습니다.
우선 채널의 핵심을 문서로 고정합니다. 타깃(연령/관심/시청 맥락), 목표(구독·전환·브랜딩), 톤앤매너(밝음/냉철/위트), 콘텐츠 포맷(쇼츠/숏폼/롱폼/라이브)를 정리하세요. 그 다음 아래 자료를 수집해 하나의 폴더로 묶습니다(가능하면 CSV/Markdown/Text).
channel_kit/
├─ style_guide.md
├─ voice_rules.md
├─ top_videos.csv # title,desc,tags,views,avg_view_duration
├─ scripts/ # 과거 스크립트 txt/md
├─ hashtags.csv
├─ faq.md
└─ do_not_say.md # 금지어/민감주제/법적 주의
OpenAI의 GPTs 만들기 화면에서 아래 요소를 채웁니다. 핵심은 일관된 톤과 재현 가능한 출력입니다.
당신은 유튜브 채널 <채널명>의 전담 AI 비서입니다. 채널의 말투·가치·금지사항을 준수하며 제목·썸네일 문구·스크립트·설명문·해시태그·댓글 응답·아이디어 리서치를 생성합니다. 항상 간결한 표로 키 포인트를 먼저 요약한 뒤, 확장 버전을 제시합니다.
{
"deliverables": ["titles","thumb_copy","script","description","hashtags","chapters"],
"tone": "밝고 위트있음 / 정보 신뢰도 우선",
"constraints": {"duration":"6-8분","target":"초보자","cta":"구독/댓글 유도"},
"formatting": {"use_headings": true, "table_first": true}
}
준비한 channel_kit를 GPT의 지식에 업로드합니다. 중요한 문서는 파일명에 접두어를 달아 우선순위를 암시하세요(예: 01_style_guide.md). GPT가 자료를 바탕으로 답변할 수 있도록 “자료 없으면 요청” 원칙을 명시하면 환각을 줄일 수 있습니다. 민감 주제·법적 문구는 별도 파일(do_not_say.md)로 분리해 항상 교차검증하도록 지시합니다.
역할: 유튜브 CTR 최적화 전문가
입력: 주제(한 줄), 핵심 키워드(3~5개), 톤, 금지어
출력: 클릭률 높은 제목 10개(30자/40자/영문 버전), 근거 포인트(후킹 요소)
제약: 3~5단어, 강한 대비, 숫자/명사 위주, 구두점 최소
출력: 썸네일 문구 8개 + 대체안 + 피해야 할 표현
구조: 훅(10초) → 문제/공감 → 핵심 3포인트 → 데모/예시 → 요약/CTA
출력: 타임코드 포함, 말하기 문장(구어체), 컷/자막 제안
출력: 1) 3줄 요약 2) 상세 설명(링크 자리표시자) 3) 장면별 요점 4) 해시태그(15~20개, 경쟁·롱테일 혼합)
규칙: 공손·간결·교육적, 반복 질문엔 링크/타임코드 유도
출력: 톤 가이드 준수한 응답 3안 + 댓글 스레드 요약(논점/감정/개선 인사이트)
직접 API 코딩이 익숙하지 않아도 자동화 툴로 대부분 구성 가능합니다. 핵심은 트리거 → GPT 요청 → 산출물 저장/게시의 파이프라인입니다. 아래는 대표 시나리오입니다.
| 시나리오 | 트리거 | 액션 | 결과 |
|---|---|---|---|
| 업로드 초안 자동 생성 | 새 영상 파일/주제 문서 추가 | GPT에 프롬프트 → 제목/설명/태그 생성 | 스프레드시트/노션 카드 자동 채움 |
| 댓글 요약 리포트 | 새 댓글 50개 누적 | 댓글 수집 → 감정/이슈 요약 | 주간 리포트 PDF/노션 페이지 |
| 다음 주제 추천 | 조회·시청지속 임계치 달성 | YouTube Data API 통계 → GPT 분석 | 우선순위 주제 5개 + 근거 |
# 채널/영상 통계 조회 엔드포인트(개념용 의사코드)
GET https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?channelId={ID}&part=snippet&maxResults=50
GET https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?part=statistics,contentDetails&id={VIDEO_IDS}
→ views, averageViewDuration, likeCount 등으로 성과 피처 생성
결과는 스프레드시트로 누적해 GPT에 피드백 데이터로 재학습(지식 업데이트)합니다. “지난 4주간 성과 상위 제목의 공통 후킹 패턴만 추출해줘”처럼 메타 분석을 반복하면 품질이 급상승합니다.
입력: 주제 한 줄(예: "챗GPT로 영상 스크립트 자동화")
산출: 표(요약/타깃/후킹) → 제목 10 → 썸네일 문구 10 → 8분 스크립트 → 설명문/해시태그
제약: 말투=채널 가이드 준수, 금지어 목록 준수, 통계/사실은 추정 아닌 출처기반 표기
입력: 최신 200개 댓글 CSV
출력: 감정 분포/주요 논점/반복 질문 TOP10/개선 포인트/다음 주제 5개(근거 포함)
{영상요약 2~3문장}
⏱️ 타임스탬프: 00:00 / 01:10 / 03:45 / 06:20 / 07:55
🔗 참고: {링크1}, {링크2}
📩 비즈니스 문의: {이메일}
🔔 구독/알림: {링크}
#해시태그
채널 전용 GPT는 “내가 잘하던 것”을 더 빠르고 일정하게 반복하게 해 줍니다. 오늘 소개한 로드맵으로 데이터 준비 → GPT 설계 → 자동화 → 측정 개선을 한 번만 구축해 두면, 이후에는 아이디어 발화에만 집중해도 고품질 산출물이 꾸준히 나옵니다. 지금 channel_kit부터 정리하고, 모듈 템플릿을 붙여 넣어 첫 결과물을 받아 보세요.
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