해결하려던 문제
콘텐츠 주제를 정할 때 감이 아니라 데이터로 판단하고 싶었지만, 필요한 정보가 여러 채널과 영상에 흩어져 있었습니다. 사람이 검색하고 표에 옮기는 방식으로는 조사 범위가 좁아지고, 같은 기준으로 다시 확인하기도 어려웠습니다.
사용자와 환경
디토이스트 내부에서 콘텐츠 주제를 결정할 때 사용합니다.
구축 범위
- 데이터 수집 파이프라인
- 지표 정의와 계산
- 탐색 결과 저장 구조
- 대시보드
핵심 기능
- 채널·영상 데이터 수집
- 수요·경쟁 지표 계산
- 주제 후보 탐색과 비교
- 분석 결과 대시보드
- 조사 결과 데이터셋 보관
시스템 구조
수집 스크립트가 공개 데이터를 모아 저장하고, 분석 단계가 수요·경쟁 지표를 계산합니다. 대시보드는 계산된 결과를 읽어 후보 주제를 비교해 보여줍니다. 수집·분석·표시를 분리해 기준이 바뀌면 분석 단계만 다시 실행합니다.
결과와 현재 상태
내부 분석 도구로 사용 중입니다. 조사에 쓰던 시간을 줄이고, 같은 기준으로 반복 확인할 수 있게 되었습니다. 구체적인 성과 수치는 산출 근거를 확인하기 전까지 표기하지 않습니다.
이 사례에서 보여드리는 것
데이터 수집과 AI 분석, 그리고 사람이 판단할 수 있는 화면까지 연결한 사례입니다. 같은 구조는 시장 조사뿐 아니라 사내 데이터를 모아 지표로 보는 업무에도 그대로 적용됩니다.