유튜브 영상 제목 + 썸네일 자동 트렌드 분석기 만들기

안녕하세요, 오토마스터입니다. 오늘은 블로그의 자동화 실험실 카테고리에서 정말 흥미로운 프로젝트 하나를 소개해보려 합니다. 바로 **"유튜브 영상 제목 + 썸네일 트렌드 분석기 자동화 실험"**입니다. 이 자동화 실험은 유튜브에서 인기 있는 콘텐츠의 제목과 썸네일을 자동으로 수집하고, 이를 기반으로 트렌드를 분석해내는 시스템을 만드는 실험입니다.

 

 

영상 콘텐츠 기획자, 마케터, 크리에이터는 물론이고, 개인 블로거나 유튜브 입문자에게도 상당히 실용적인 자동화입니다. 본 포스팅에서는 전체 시스템 구조부터 핵심 코드, 자동 수집 로직, 실제 활용법까지 상세히 정리해드리겠습니다.

 

✅ 실험의 목적과 기대 효과

• 제목/썸네일 트렌드를 빠르게 캐치할 수 있다
• 기획 회의 시 레퍼런스 수집 시간을 단축할 수 있다
• 자동화로 매일/매주 트렌드 리포트를 받을 수 있다
• 조회수 높은 제목 패턴과 문구를 자연스럽게 학습할 수 있다

 

🧱 시스템 구성 개요

구성 요소	설명
YouTube API	인기 동영상 메타데이터 수집 (제목, 조회수, 썸네일, 업로드일 등)
Python + Pandas	데이터 전처리 및 패턴 분석
BeautifulSoup (선택)	썸네일 ALT 텍스트나 이미지 OCR 용도
GPT (선택)	제목 유형 분류 및 요약 정리
Slack/Webhook	리포트 자동 전송용

 

 

🔌 API를 활용한 유튜브 데이터 수집

유튜브 API를 통해 인기 동영상 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어 Python에서는 다음과 같이 Google API 클라이언트를 사용해 데이터를 수집합니다.

from googleapiclient.discovery import build

# YouTube Data API v3 접속 객체 생성
youtube = build('youtube', 'v3', developerKey='여기에_발급받은_API_KEY_입력')

🔑 API 키 발급 방법 (https://console.cloud.google.com)

1. 구글 계정으로 로그인 후 Google Cloud Platform에 접속합니다.
2. '프로젝트 선택'에서 새 프로젝트를 생성합니다.
3. 좌측 메뉴에서 API 및 서비스 > 라이브러리로 이동한 뒤, **'YouTube Data API v3'**를 검색해 사용 설정합니다.
4. 다시 좌측 메뉴에서 사용자 인증 정보 > 사용자 인증 정보 만들기 > API 키를 클릭합니다.
5. 생성된 API 키를 복사하여 위 코드의 'YOUR_API_KEY' 위치에 붙여넣으면 완료됩니다.

 

🧠 데이터 분석: 제목 패턴 추출하기

from collections import Counter
import re

# 예시: 수집된 제목 리스트 가정
titles = ["🔥요즘 난리난 유튜브 영상 제목 모음!", "2024 트렌드 분석: 유튜브 콘텐츠 전략"]

# 전처리 및 단어 카운트
words = []
for title in titles:
    clean_title = re.sub(r'[\W_]+', ' ', title).lower()
    words.extend(clean_title.split())

word_freq = Counter(words)
print(word_freq.most_common(20))

 

 

 

🖼 썸네일 자동 분석 (OCR 및 색상 추출)

from PIL import Image
import requests
import pytesseract
from io import BytesIO

url = 'https://img.youtube.com/vi/영상ID/hqdefault.jpg'
img = Image.open(BytesIO(requests.get(url).content))
text = pytesseract.image_to_string(img)
print("추출된 텍스트:", text)

 

 

📈 결과 시각화 및 트렌드 리포트 생성

아래는 수집된 유튜브 데이터를 시각화하고 리포트로 정리하는 전체 파이썬 코드 예시입니다. 이 코드는 자주 등장하는 키워드 워드클라우드와 제목 길이 분포 히스토그램을 생성하며, 텍스트 기반 리포트도 함께 출력합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
from collections import Counter
import re
import pandas as pd

# 샘플 데이터 예시 (수집된 영상 제목 리스트)
titles = [
    "🔥요즘 난리난 유튜브 영상 제목 모음!",
    "2024 트렌드 분석: 유튜브 콘텐츠 전략",
    "이 영상 제목, 클릭 안 할 수 있음?",
    "조회수 100만 돌파한 썸네일의 비밀!",
    "[필독] 영상 제작자라면 꼭 봐야 할 정보"
]

# 전처리 및 단어 빈도 분석
words = []
for title in titles:
    clean_title = re.sub(r'[\W_]+', ' ', title).lower()
    words.extend(clean_title.split())

counter = Counter(words)
top_keywords = counter.most_common(10)

# 워드클라우드 시각화
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(dict(top_keywords))
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title("Top Keywords in Video Titles")
plt.show()

# 제목 길이 분석
title_lengths = [len(t) for t in titles]
df = pd.DataFrame({'length': title_lengths})
plt.figure(figsize=(6,4))
df['length'].hist(bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title("Distribution of Title Lengths")
plt.xlabel("Title Length (characters)")
plt.ylabel("Frequency")
plt.grid(True)
plt.show()

# 간단한 리포트 출력
avg_length = sum(title_lengths) / len(title_lengths)
example_title = titles[0]  # 가장 클릭 유도형 예시로 첫 번째 사용

report = f"""
🔥 오늘의 유튜브 트렌드 리포트 🔥

- 가장 많이 등장한 키워드: {', '.join([kw[0] for kw in top_keywords])}
- 평균 제목 길이: {avg_length:.1f}자
- 인기 제목 패턴 예시: \"{example_title}\"

#유튜브 #영상기획 #트렌드분석
"""
print(report)

 

💡 활용 시나리오

• 유튜브 채널 기획 회의에서 실시간 제목 아이디어 뽑기
• 신제품 런칭/브랜드 캠페인 전에 시장 반응 키워드 분석
• 콘텐츠 제목 작성 시 트렌드 후킹 구조 벤치마킹
• 매주 자동 리포트를 구글시트/노션에 저장해 트렌드 모니터링

 

✅ 결론 및 향후 발전 방향

이번 자동화 실험은 단순한 수집을 넘어 콘텐츠 기획 보조 시스템으로 확장 가능성이 매우 높습니다. 다음과 같은 방향으로 발전시켜볼 수 있습니다:

• 🎯 조회수 대비 제목 클릭률(CTR) 예측 AI 모델
• 🧠 GPT-4o 기반 유사 제목 자동 생성 툴
• 🔁 썸네일 이미지 내 색감/폰트 스타일 비교 분석기

자동화를 통해 사람의 직관과 감각에만 의존했던 콘텐츠 기획이 데이터 기반 의사결정으로 진화할 수 있습니다.

곧 해당 코드의 GitHub 저장소도 공개할 예정이니, 관심 있는 분들은 댓글이나 구독으로 소식 받아보세요!