숏폼 만들 구간, 이제 감으로 고르지 않습니다

Threads 이벤트에 참여해 주셔서 고맙습니다.

좋아요, 리포스트, 공유, 댓글까지 남기고 자료를 기다려 주신 분들께 첫 번째 최gpt 뉴스레터를 보냅니다. 늦게 전해드리는 만큼 파일 링크 하나로 끝내지 않고, 왜 이 자동화를 만들었고 어디까지 믿으면 되는지까지 함께 정리했습니다.

예전에는 자본주의생존법이라는 이름으로 사업자에게 필요한 정보를 전해드렸습니다. 그런데 AI 도구를 직접 실험하고 반복 업무를 줄이는 일을 계속할수록, 제가 더 오래 파고들고 실제로 도움을 드릴 수 있는 분야가 분명해졌습니다. 그래서 이름을 최gpt로 바꾸고 방향도 AI 코딩·자동화로 좁혔습니다.

목표는 거창하지 않습니다. 개발자가 아닌 분도 어려운 용어에 막히지 않고, AI 자동화를 자기 업무에 한 번이라도 제대로 적용하시게 만드는 것입니다. 이번 자료가 그 첫 번째 공개 실험입니다.

편집보다 오래 걸린 건 “어디를 자를까”였습니다

긴 영상에서 숏폼을 만들 때 가장 오래 걸리는 일은 의외로 편집이 아닙니다. 어디를 자를지 정하는 일입니다. 말이 세 보이는 부분, 제가 마음에 드는 부분, 앞뒤 맥락이 좋아 보이는 부분을 감으로 골랐습니다.

문제는 제가 좋아한 장면과 시청자가 실제로 머문 장면이 늘 같지는 않다는 것이었습니다. 그래서 감이 아니라 기록을 먼저 보기로 했습니다.

사람들이 어디서 나갔는지부터 봅니다

유튜브는 영상을 보던 사람이 어느 지점까지 남아 있었는지를 기록해 둡니다. 쉽게 말하면 시청자가 발걸음을 멈춘 자리를 보여주는 지도입니다. 업계에서는 이걸 되감아 다시 본 구간(리텐션 스파이크)이라고 부릅니다.

위 그래프에서 라임 점이 그 자리입니다. 제 15분짜리 영상에서는 23곳이 나왔습니다. 빨간 점선은 평균인데, 점들은 대부분 그 위에 있습니다. 사람들이 그냥 지나치지 않고 한 번 더 본 자리라는 뜻입니다.

다만 숫자가 높다고 무조건 좋은 숏폼이 되지는 않습니다. 되감아 본 이유가 내용이 좋아서일 수도 있지만, 이해가 안 돼서일 수도 있고 자막을 놓쳐서일 수도 있습니다. 데이터는 후보를 좁혀줄 뿐, 마지막 판단은 사람이 합니다.

23곳에서 6곳으로 좁힙니다

23곳을 전부 만들 수는 없습니다. 그래서 보통 구간보다 얼마나 더 오래 붙잡았는지를 기준으로 순위를 매기고 위쪽 여섯 곳만 남깁니다.

제 영상에서는 1위 구간이 평균보다 1.4배 더 오래 붙잡았습니다. 화면에 “왜 뽑혔나”가 같이 찍히는 게 중요합니다. 되감아 본 사람이 많아서인지, 앞뒤보다 오래 봐서인지가 보여야 납득하고 고를 수 있기 때문입니다.

자를 위치는 사람이 정합니다

데이터가 구간을 알려주면, 그다음은 사람의 일입니다. 위 화면은 제가 실제로 쓰는 작업 파일인데, 판단 근거를 전부 글로 남깁니다.

빨간 줄을 보시면 특정 구간을 통째로 건너뛰라고 적혀 있습니다. 그 자리에 실명과 회사 이름이 나오기 때문입니다. 15분짜리 원본이면 몰라도, 도달이 큰 숏폼에 클로즈업으로 넣을 내용은 아닙니다. 이런 판단은 데이터가 대신해 주지 않습니다.

자를 지점도 마찬가지입니다. 문장이 끝나는 자리에서 끊어야 이어 붙였을 때 자연스럽습니다. 이 기준을 파일에 적어두면 다음에 같은 실수를 하지 않게 됩니다.

세로 화면은 자동으로 맞춥니다

구간이 정해지면 남은 일은 기계가 합니다. 가로로 찍은 원본을 세로 화면으로 잘라내는 일인데, 여기서 한 가지만 지정하면 됩니다. 화면 어디를 기준으로 자를지입니다.

그냥 가운데를 자르면 사람이 반으로 잘립니다. 그래서 인물이 있는 쪽을 기준으로 잡아줍니다. 2초 분량을 처리하는 데 1.2초가 걸리니, 45초짜리 하나는 30초 안에 끝납니다.

자동화가 대신하는 네 가지

1. 후보 찾기 — 되감아 본 구간을 읽어 사람들이 덜 떠난 자리를 추립니다.
2. 도입부 재배치 — 고른 구간을 짧은 도입부로 다시 붙일 수 있게 편집 정보를 만듭니다.
3. 세로 변환과 자막 — 가로 영상을 세로로 맞추고 자막·제목 합성을 돕습니다.
4. 가림 영역 확인 — 릴스 화면에 얼굴이나 자막이 가려지지 않는지 가이드로 검수합니다.

ZIP 안에는 여기 필요한 보조 스크립트와 사용 설명서를 넣었습니다. 원본 영상, 개인 토큰, API 키는 들어 있지 않습니다.

먼저 준비하실 것

• Python 3.10 이상
• ffmpeg와 ffprobe
• 본인이 소유하거나 사용 허가를 받은 영상
• 본인 유튜브 채널의 통계 접근 권한
• Google Cloud OAuth 데스크톱 앱 설정
• 제목에 사용할 한글 Bold 폰트

처음이시라면 ZIP을 풀고 README.md부터 읽어 주세요. 비밀값을 비워둔 .env.example도 함께 들어 있습니다. OAuth 파일과 토큰은 반드시 본인 컴퓨터에만 보관해 주세요.

쓰시기 전에 꼭 확인해 주세요

이 자료는 버튼 하나로 영상이 나오는 완제품이 아니라, 본인 환경에 맞춰 조정하며 쓰는 공개 워크플로우입니다. 도구 버전과 운영체제에 따라 설정이 더 필요할 수 있고, 자동으로 고른 구간도 올리기 전에 직접 보셔야 합니다.

특히 다른 분의 영상, 음악, 얼굴을 허가 없이 쓰시면 안 됩니다. 자동 자막의 오탈자, 얼굴이 잘리는 문제, 플랫폼 화면에 가려지는 영역도 마지막에 꼭 확인해 주세요.

공개 ZIP으로 바로 시작하기

아래 다운로드 영역에서 공개판 ZIP을 받으실 수 있습니다. 이 글은 계속 공개해 둘 예정이라, 메일을 잃어버리셔도 최gpt 자동화노트에서 지난 호와 함께 다시 보실 수 있습니다.

쓰시다 막힌 부분이나 실제 업무에 적용하신 사례가 생기면 알려 주세요. 제가 먼저 실험하고, 개발자가 아닌 분도 따라오실 수 있는 말로 다시 풀어 드리겠습니다.