슈카월드·머니코믹스 영상의 YouTube 댓글을 자동으로 수집·분류·분석해 다음 콘텐츠 기획에 활용할 수 있는 액션 아이템을 도출하는 도구입니다.
콘텐츠 제작자에게 댓글은 시청자 반응을 가장 직접적으로 확인할 수 있는 채널이지만, 수백 개의 댓글을 직접 읽고 패턴을 파악하는 일은 시간이 많이 걸립니다. 이 도구는 그 과정을 자동화해, 어떤 주제가 시청자에게 잘 닿았는지· 어떤 오류가 지적됐는지·다음에 무엇을 다뤄야 하는지를 빠르게 파악할 수 있도록 합니다.
모든 댓글은 아래 4개 카테고리 중 하나로 분류되거나, 단순 리액션·밈으로 판단되면 제외됩니다.
주제 만족도
영상의 주제나 내용에 대한 만족 또는 불만 반응. 시리즈 확장·전달 방식 조정의 근거가 됩니다.
전문성·정정
전문 지식 보완 또는 사실 오류 지적. 콘텐츠 신뢰도 관리에 직접 연결됩니다.
콘텐츠 요청
다음에 보고 싶은 주제나 기능의 직·간접 요청. 다음 영상 기획 소재로 활용됩니다.
시청자 공감
자신의 상황을 대입하거나 감정을 토로하는 댓글. 썸네일·제목·스토리텔링 방향 설계에 활용됩니다.
YouTube URL 하나를 입력하면 아래 6단계가 순서대로 실행됩니다. 각 단계는 SSE(Server-Sent Events)로 실시간 진행 상황이 화면에 표시됩니다.
댓글 수집
YouTube Data API v3로 최대 400개 댓글을 가져옵니다. 좋아요 수 기준 상위 50개를 우선 확보하고, 나머지는 무작위 샘플링합니다. 영상 자막(transcript)도 함께 수집합니다.
댓글 정제
5자 미만 단문, 이모지만으로 구성된 댓글 등 노이즈를 제거합니다. YouTube API가 반환하는 HTML 엔티티(', <br> 등)도 이 단계에서 디코딩합니다.
영상 요약
자막이 있으면 자막 기반으로, 없으면 영상 설명으로 LLM이 영상 내용을 요약합니다. 이 요약은 이후 댓글 분류의 맥락 정보로 사용됩니다.
댓글 분류
LLM이 정제된 댓글 각각을 4개 카테고리 중 하나로 분류합니다. 분류 결과는 숫자 인덱스로 응답받아 임의 레이블 생성을 방지합니다.
집계
카테고리별로 좋아요 수 기반 가중 점수를 합산합니다. 공감을 많이 받은 댓글이 시청자 반응을 더 대표한다는 전제 하에, 단순 댓글 수 대신 가중 점수로 비중을 산정합니다.
액션 아이템 생성
전체 댓글 분포와 카테고리별 비중을 종합해 LLM이 최대 2개의 액션 아이템을 도출합니다. 신호가 강한 카테고리를 우선하며, 근거 댓글 인덱스를 함께 반환해 출처를 추적할 수 있습니다.