한눈에 보기
하피즈 바시트 알리는 지식 크리에이터예요. 유튜브 영상 한 편을 찍을 때마다 트렌드 리서치와 스크립트 작성을 끝없이 반복했어요. 이제는 그 작업을 유튜브 링크 한 개만 넣으면 토픽과 훅까지 뽑도록 자동화했어요. 이 글을 끝까지 보면, 내가 하는 일 중에 무엇을 먼저 자동화 해야 하는지, 그리고 AI를 어떻게 적용하는지를 가져갈 수 있어요. 그가 반복해서 강조하는 건 딱 하나예요. 도구보다 자동화 순서를 신경 써야 한다는 거예요. 무엇을 먼저 AI에게 넘기고 어디까지 사람이 남느냐, 그 경계를 어떻게 설계했는지 정리해 드릴게요.
배경
Q. 자동화 전에는 콘텐츠를 어떻게 만들고 계셨어요?
영상 하나를 올리려면 늘 같은 일을 반복해야 했어요. 먼저 지금 시장에서 뭐가 먹히는지 찾는 트렌드·토픽 리서치를 하고, 그다음 그걸 스크립트로 작성했어요. 리서치는 유튜브에서 영상을 검색하고, 댓글을 읽고, 경쟁 채널을 비교하는 식이라 손이 정말 많이 갔어요.
제때 영상이 올라가니 겉으론 채널이 잘 굴러가는 것처럼 보였을 거예요. 그런데 한 편을 만들 때마다 무엇을 만들지 정하는 데 시간이 다 쓰였어요.
진짜 문제는 따로 있었어요. 리서치하고 스크립트를 짜는 동안 트렌드가 또 바뀌어 있더라고요.
Q. 어떤 부분이 제일 부담이었어요?
리서치요. 리서치는 제대로 하면 2~3일, 스크립트는 한 편당 3~4시간이 들어요. 그래서 리서치하고 스크립트를 작성하는 인력을 뒀었죠. 근데 사람이 늘수록 속도보다 관리할 게 더 늘더라고요.
같은 리서치 과정이라 해도 사람마다 다르게 해 오고, 톤도 제각각이거든요. 결국 제가 다시 검수하고 통일하는 시간이 또 들었어요. '관리'하는 일이 더 늘어났어요. 그러다보니 새 포맷 실험, 클라이언트 미팅, 다음 분기 설계 같은 진짜 중요한 일이 계속 밀리게 되었어요. 그럼 영상 한 편을 뽑아도 그 영상이 이미 트렌드가 지난 뒤가 되더라고요. 시간을 줄이려는 것보다 트렌드에 뒤처지지 않으려고 자동화를 결심했어요.
자동화 대상
Q. 무엇을 자동화했나요? 그 이후 일의 흐름이 어떻게 달라졌어요?
가장 크게 바뀐 건 '리서치'예요. 전에는 제가 직접 유튜브를 뒤지고 댓글을 읽고 토픽을 추리고 훅을 고민했어요. 지금은 그 덩어리를 AI가 먼저 처리하고, 저는 결과를 받아 다듬기만 해요.
Q. 일의 흐름을 바꾼 결정적인 부분은 무엇이라고 생각하나요?
Gemini로 만든 콘텐츠 리서치 AI 에이전트요. 이 에이전트는 3단계로 일해요.
- 트리거: 잘된 유튜브 영상이나 경쟁 채널 링크 한 개를 붙여넣어요.
- 처리: AI가 그 영상과 댓글·메타데이터를 가져와서, 글로벌 트렌드 → 내 시장 → 내 채널 청중 순서로 3단계 분석을 해요. 시장에 비어 있는 콘텐츠 갭까지 짚어 주고요.
- 결과: 바로 만들 수 있는 토픽 5개와 훅(후킹 문구) 6종이 정리된 리서치 리포트가 나와요.
다른 사람들이 만들고 있는 유행 토픽을 제공하는게 아니라, 글로벌에서 검증된 흐름을 내 시장과 내 채널 청중에 맞게 좁혀 주거든요. 그래서 남들 다 만든 글로벌 토픽을 뒤늦게 베끼지 않고 블루 오션 토픽을 고를 수 있어요. 이 지점에서 가치를 느끼고 있어요. 자동화 전이라면 2~3일 걸리던 리서치를 한 번의 요청으로 끝내는 셈이에요. 나머지는 리서치를 진행하면서 불편했던 부분을 순차적으로 자동화 시킨거예요.
Q. 일부러 자동화하지 않고 남겨둔 부분이 있나요?
네, 스크립트 최종 작성은 일부러 제 손에 남겼어요. 저는 100% 자동화는 믿지 않아요. 다 맡기면 AI 티가 나고 콘텐츠 품질이 뚝 떨어지거든요. 최소한 30% 정도는 사람의 손을 타야해요. AI가 리서치와 초안까지 빠르게 끝내면, 사람냄새 나는 콘텐츠가 만들어지도록 제가 작업하는 거죠. 완전히 자동화를 해봤는데 결국 제 손이 필요했었어요.
구축 방법
Q. 어떻게 세팅되어있는지 설계도 보여주실 수 있나요?
저는 Claude를 '회사'처럼 세팅했어요. 네 가지로 나눠 세팅해 두었어요. 흐름은 이래요.
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