챕터별 상세
00:00
출판의 문제점과 목표
수동 업로드 방식은 플랫폼별로 반복 작업을 수행해야 하며 영상의 성과를 예측하기 어렵다. 제작자는 AI를 활용해 영상 업로드부터 성과 분석, 다중 플랫폼 게시까지 한 번에 처리하는 자동화 시스템을 구축한다. 이 시스템은 제작자가 영상을 업로드하면 자동으로 성과를 예측하고 최적화된 게시물을 생성한다.
02:30
스튜디오 셸 복제
유튜브 스튜디오의 기능을 모방한 자체 게시 페이지를 제작한다. 영상 파일을 드래그 앤 드롭하면 AWS S3 버킷에 직접 업로드되는 구조를 설계한다. 이 과정에서 기존 스튜디오의 UI를 재현하여 익숙한 작업 환경을 유지한다.
04:05
영상 상세 정보 및 썸네일
영상 업로드 후 썸네일과 제목을 관리하는 섹션을 추가한다. 여러 개의 썸네일 시안을 생성하고 관리할 수 있는 그리드 뷰를 구현한다. 이 기능은 게시 전 다양한 썸네일 조합을 비교하고 선택하는 과정을 효율화한다.
06:15
AI 최종 검토 및 성과 예측
Whisper를 활용해 영상을 텍스트로 변환하고, 이를 기반으로 AI가 영상의 성과를 예측하는 기능을 구현한다. AI는 영상의 스토리텔링과 패키징을 분석하여 10점 만점의 점수를 부여하고 개선점을 제안한다. 이 과정은 영상 게시 전 잠재적인 문제점을 파악하고 수정할 기회를 제공한다.
08:00
일정 관리 및 다중 플랫폼 게시
캘린더 뷰를 통해 영상 게시 일정을 관리하고, Blotato API를 연동하여 원클릭으로 여러 플랫폼에 영상을 게시한다. TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, LinkedIn, X 등 다양한 플랫폼의 요구사항에 맞춰 영상을 배포한다. 게시 후에는 API 대시보드를 통해 각 플랫폼의 게시 성공 여부를 실시간으로 확인한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 16.수집 2026. 06. 16.출처 타입 YOUTUBE
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