Prepix YouTube Insight

Prepix YouTube Insight 허브 — 영상 카테고리 분석 통합 대시보드

유튜브 롱폼 영상 taxonomy(카테고리·포맷)와 Prepix 컷편집 로직을 한 곳에서 훑어보는 허브입니다. 세 개의 상세 대시보드는 각각 독립 아티팩트로 유지되고, 여기서는 팀별로 어디부터 봐야 하는지 안내합니다.
범위 · 유튜브 롱폼 영상 8,060건(채널 367개, 포맷 13종 · 카테고리 대분류 17·중분류 92는 6,568건 표본 기준) · 근거: Figma FigJam "고객 세그먼트 분석" 보드, Google Drive 공유폴더 01_Lasker_B > 기획 & 디자인 > 카테고리 분석, Claude Project 문서 6건

01 전체 현황

지금까지 분류·검수·매핑 작업이 얼마나 쌓였는지 한눈에 보는 숫자입니다.
핵심 Taxonomy 규모
8,060
영상 (채널 367개)
17 / 92
대분류 / 중분류
13
포맷
1,644
검토 필요 영상 (미확정)

최근 트렌드

자동 파이프라인 갱신 · 2026-08-21 (첫 실행)
이번 실행 vs 누적 통계 비교입니다. 일별 이력이 1일치뿐이라 지금은 누적 대비로 표기하고, 며칠 쌓이면 전일 대비로 바뀝니다. 이 블록과 위 숫자만 매일 자동 갱신되고, 대분류 17종의 서술형 인사이트·전략은 표본이 유의미하게 쌓였을 때 별도로 다시 씁니다.
+646
신규 승인 (누적 6,687 → 7,333)
617
검토 대기 (승인 건수의 95.5%)
+139
신규 채널 편입 (구독자 1천+)
36
저신뢰 제외 (confidence < 0.5)
해석 주의
포맷 구성이 누적과 어긋남 — 정보·해설 34.7%(+14.9pp), 브이로그 8.7%(−11.3pp). 추적·발굴 양쪽에서 같은 경향이라 "채널당 최신 3건" 수집 방식의 최근성 편향일 수 있음 — 감사 표본 15건 확인 전까지 트렌드로 단정 금지.
급증
경제/비즈니스 +3.4pp, 패션/뷰티 +2.3pp, 시사/사회 +2.3pp, 건강/의료 +1.9pp. 반대로 일상/생활 −7.4pp, 여행/지역 −3.3pp.
채널
발굴 검색에서 구독자 1,000명 이상 139개 신규 편입(추적 풀 334 → 473개), 비활동(180일+) 2개는 inactive 처리. 신규 채널 대분류는 검색어 기반 추정치라 168개가 재검토 대상.
review_queue 617건 = 승인 646건의 95.5% (경고선 20%의 4.8배) — 저신뢰 362건 + 채널 사전 분류 불일치 255건. 불일치 중 239건은 신규가 아닌 기존 채널로, v1.11 채널-레벨 분류가 실제 영상과 어긋난다는 신호. 다음 주간 검토에서 채널 분류 최신화를 최우선으로 권장.

02 3레이어 구조 — 지금 뭐가 성숙했고 뭐가 아직인지

내부 인사이트 대시보드 로드맵(2026-08-10)에서 제안한 구분입니다. 이 허브와 3개 대시보드는 ③ 서술 레이어에 해당하고, 운영 대시보드로 넘어가려면 ①·②가 아직 더 필요합니다.

① 데이터 레이어 진행 필요

영상 단위 단일 테이블로 통합 필요. 지금은 merged_classified_videos.json, final_longform.xlsx, 여러 *_stats.json에 흩어져 있음. confidence·검수상태·세그먼트 태그 필드 추가가 선행 과제.

② 표현 레이어 도구 미정

필터·드릴다운이 되는 운영 대시보드. Looker Studio+Sheets(가장 빠른 시작) / Notion DB / 자체 웹앱 중 선택 필요 — 아직 결정 안 됨.

③ 서술 레이어 지금 여기

FigJam 보드 + Claude Project 문서 + 이 허브를 포함한 3개 HTML 대시보드. "왜 이 숫자가 나왔는지, 얼마나 믿을 수 있는지"를 담는 역할로, 운영 대시보드가 생겨도 계속 유지.

03 3개 상세 대시보드

아래 3개는 이 허브와 같은 사이트 안의 개별 페이지입니다. 카드의 링크를 누르면 해당 대시보드로 이동하고, 각 페이지 상단 바로 허브·다른 대시보드로 다시 이동할 수 있습니다.
마케팅사업전략

영상 카테고리 분류 체계

17개 대분류·92개 중분류의 표본·평균/중앙값 길이·최다 포맷·편집 니즈. 비즈니스 인사이트 클러스터 4종(고빈도·신속발행형 / 저빈도·고공수형 / 구조화 편집 관행 강한 그룹 / 자막 의존도 높은 그룹)과 대분류별 "Prepix 채널 어프로치 전략" 포함.
시장 지도 관점 — 어떤 카테고리·세그먼트가 크고, 채널 생태계가 어떻게 생겼는지 볼 때
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프로덕트AI팀

영상 포맷 분류 체계

13개 포맷 카탈로그 — 정의, 표본, 주요 카테고리 매핑, 압축비, 스파인(시간축의 주인), 판별 신호. 컷편집 세부 로직은 별도 대시보드에서 분리해 다룸.
이 세그먼트에 어떤 기능을 만들지 논의하기 전, 포맷 자체의 정의·규모를 확인할 때
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프로덕트AI팀

포맷별 컷편집 로직 — Prepix

4개 판정축(압축비·기록/제품·스파인·컷 가시성) → 콘텐츠 카테고리 5종(A~E) × 편집 동작 6층(L1~L6) 프레임워크 → 포맷×L1~L5 히트맵 → 13개 포맷별 IF(감지 신호)→THEN(처리 규칙) 카드.
Prepix 에이전트가 실제로 구현해야 할 로직 그 자체 — 개발 착수 전 필수 참고
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04 팀별 진입 가이드

같은 데이터라도 팀마다 보고 싶은 각도가 다릅니다. 어디서 시작하면 좋을지 정리했습니다.

마케팅팀

어떤 카테고리가 크고, 채널 생태계는 어떻게 생겼는가
시작점 → Category Taxonomy의 대분류 17종 카드, 클릭 시 중분류 표 펼침. 제작 패턴이 비슷한 대분류 군집(비즈니스 인사이트)도 참고.

사업전략팀

어디에 먼저 자원을 투입해야 하는가
시작점 → Category Taxonomy의 규모·업로드 주기 매트릭스. 군집→Prepix 기능 매핑(세그먼트 분석)은 분류 데이터가 더 안정화된 뒤 별도로 추가할 예정.

프로덕트팀

이 카테고리·포맷에 어떤 기능을 만들어야 하는가
시작점 → Format Taxonomy + Format Editing Logic. 세그먼트 단위 기능 매핑은 분류 데이터 안정화 이후 추가 예정.

AI개발팀

분류 모델 학습·피처로 쓸 원본 라벨링 데이터
시작점 → Format Editing Logic의 L1~L6·IF→THEN 규칙. 다만 이 팀은 요약 통계보다 원본 테이블 접근권이 더 중요할 수 있음 — 대시보드 뷰가 아니라 데이터 레이어 접근권 문제로 별도 확인 필요.