저희는 비디오 콘텐츠에 파묻혀 살고 있습니다. 한 시간짜리 웨비나와 줌 녹화본부터 사용자 조사 세션과 경쟁사 광고까지, 비디오는 우리가 가진 가장 풍부한 데이터 소스입니다. Statista의 비디오 소비 데이터에 따르면, 매분마다 500시간 이상의 비디오가 유튜브에 업로드됩니다.
하지만 여기에는 문제가 있습니다. 비디오는 구조화되어 있지 않습니다. 문서처럼 훑어볼 수도 없고, 데이터베이스처럼 검색할 수도 없습니다. 전통적으로 비디오를 분석하려면 실시간으로 시청해야 했는데, 이는 확장성이 떨어지는 방식입니다.
2026년에는 AI 비디오 분석기가 단순한 텍스트 변환을 넘어 발전했습니다. 이들은 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자를 대신해 비디오를 “시청”하고, 테마, 감정, 텍스트, 데이터 포인트를 즉시 추출합니다. 이러한 도구는 픽셀을 구조화되고 검색 가능한 데이터로 변환합니다.
저희는 단순한 조회수가 아닌, 비디오의 실제 콘텐츠를 분석하는 데 가장 적합한 AI 비디오 분석 도구를 순위 매겼습니다. 고객 인터뷰를 코딩하는 UX 연구원이든, 경쟁사 광고를 해부하는 마케터든, 바이럴 순간을 찾는 콘텐츠 제작자든, 이 가이드가 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.
비디오용 “AI 콘텐츠 분석”이란 무엇입니까?
도구를 살펴보기 전에 비디오 분석이 무엇을 의미하는지 명확히 합시다. 성과 분석과 콘텐츠 분석 사이에는 중요한 차이점이 있습니다.
성과 분석
비디오의 외부 성과 측정 - 조회수, 시청 시간, 클릭률, 시청자 유지 그래프. YouTube 분석 및 소셜 미디어 대시보드가 이를 처리합니다.
콘텐츠 분석
비디오 내부에 실제로 있는 것 검사 - 말하는 단어, 화면에 표시된 텍스트, 객체, 얼굴, 감정 및 테마. 이것이 AI 비디오 분석기가 하는 일입니다.
찾아봐야 할 주요 기능
텍스트 변환 및 요약
화자를 식별하여 음성을 검색 가능한 텍스트로 변환합니다. 고급 도구는 요약, 실행 항목 및 주요 사항을 자동으로 생성합니다.
OCR(광학 문자 인식)
화면에 표시된 텍스트를 읽습니다 - 슬라이드, 코드, 메뉴, 자막. 프레젠테이션 및 강의 녹화본 분석에 필수적입니다.
객체 및 장면 감지
프레임 내에서 객체("노트북"), 장면("해변"), 로고 및 얼굴을 식별합니다. 브랜드 모니터링 및 콘텐츠 카탈로그 작성에 유용합니다.
감정 분석
음성 패턴, 단어 선택 및 표정을 기반으로 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정 톤을 결정합니다.
빠른 비교: 7가지 최고의 AI 비디오 분석 도구
| 순위 | 도구 | 최적 대상 | 유형 | 무료 등급 | 점수 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ScreenApp | 지식 근로자 | 클라우드 | 예 | 9.5/10 |
| 2 | Google Video Intelligence | 개발자 | API | 제한적 | 9.0/10 |
| 3 | Twelve Labs | 시맨틱 검색 | API | 제한적 | 8.5/10 |
| 4 | Descript | 콘텐츠 제작자 | 데스크톱 | 예 | 8.5/10 |
| 5 | Sprinklr | 소셜 리스닝 | 엔터프라이즈 | 아니요 | 8.0/10 |
| 6 | Pictory | 재활용 | 클라우드 | 체험판 | 7.5/10 |
| 7 | Azure Video Indexer | 엔터프라이즈 | 클라우드/API | 제한적 | 8.0/10 |
2026년 최고의 AI 비디오 분석 도구 7가지
ScreenApp - 지식 근로자에게 최고
회의, 웨비나 및 교육 비디오를 위한 가장 포괄적인 분석기
"지식 근로자"를 위한 가장 포괄적인 분석기 - 회의, 웨비나, 교육 비디오 및 사용자 조사 세션에 적합합니다. 오디오만 텍스트로 변환하는 도구와 달리 ScreenApp은 말하는 내용과 화면에 표시되는 내용을 동시에 분석합니다.
승리하는 이유
멀티모달 분석
오디오(음성) 및 시각 자료(비디오 OCR)를 동시에 분석하여 내레이션에서 슬라이드 내용에 이르기까지 모든 것을 캡처합니다.
대화형 Q&A
"고객이 불만을 제기한 기능은 무엇입니까?" 또는 "가격 논의를 요약하십시오."와 같이 직접 질문하십시오.
실행 가능한 결과
분석을 요약, 블로그 게시물, 회의록 또는 실행 항목으로 즉시 변환합니다 - 단순한 원시 데이터가 아닙니다.
강점
- 하나의 플랫폼에서 텍스트 변환, OCR 및 AI 채팅 결합
- 코딩 불필요 - 업로드 및 분석
- 테스트를 위한 관대한 무료 등급
- YouTube 링크, 업로드 및 화면 녹화와 함께 작동
제한 사항
- 맞춤형 파이프라인을 구축하는 개발자를 위한 API 없음
- 고급 기능에는 유료 플랜 필요
최적 대상
인터뷰 녹화본을 분석하는 UX 연구원, 고객 통화를 검토하는 제품 관리자, 회의 녹화본을 처리하는 프로젝트 리더 및 실시간으로 시청하지 않고 비디오 콘텐츠에서 인사이트를 추출해야 하는 모든 사람.
Google Cloud Video Intelligence API
개발자에게 최고
Google의 강력한 기능입니다. 이것은 YouTube의 콘텐츠 조정 및 Google 포토의 검색을 강화하는 것과 동일한 기술입니다. Google Cloud 문서에 따르면 20,000개 이상의 레이블을 감지하고 밀리초 단위의 정밀도로 프레임 전체에서 객체를 추적할 수 있습니다.
주요 기능
레이블 감지
타임스탬프 정밀도로 객체, 위치, 활동, 동물 종 및 제품을 식별합니다.
객체 추적
객체가 프레임 전체에서 이동함에 따라 객체를 추적합니다 - 스포츠 분석, 감시 및 사용자 행동 연구에 필수적입니다.
노골적인 콘텐츠 감지
콘텐츠 조정을 위해 성인 콘텐츠, 폭력 및 기타 민감한 자료를 자동으로 플래그합니다.
텍스트 감지(OCR)
언어 감지 및 번역 기능을 사용하여 비디오 프레임에서 보이는 텍스트를 추출합니다.
강점
- Google의 ML 인프라의 업계 최고의 정확도
- 수백만 개의 비디오로 확장
- 모든 분석 작업을 위한 포괄적인 기능 세트
- Google Cloud 에코시스템과 통합
제한 사항
- 코딩 지식(Python, Node.js 등) 필요
- 사용자 인터페이스 없음 - API만
- 종량제 가격은 빠르게 에스컬레이션될 수 있음
- 실행 가능한 인사이트가 아닌 원시 데이터 출력
최적 대상
맞춤형 비디오 분석 파이프라인을 구축하는 개발 팀, 수백만 개의 비디오를 대규모로 처리하는 회사 및 API 통합에 익숙한 기술 사용자.
Twelve Labs
시맨틱 비디오 검색에 가장 적합
자연어를 사용하여 비디오 아카이브를 검색하는 강력한 도구입니다. Twelve Labs는 "벡터 임베딩"을 사용하여 비디오 콘텐츠를 의미론적으로 이해합니다. 즉, 비디오에서 아무도 정확히 그 단어를 말하지 않더라도 "비오는 날 개를 산책시키는 남자"를 검색할 수 있습니다.
주요 기능: 멀티모달 이해
시각적 질의 응답
비디오 콘텐츠에 대한 복잡한 질문을 합니다. "장면 3에서 차의 색깔은 무엇입니까?" 또는 "이 회의에는 몇 명이 있습니까?"
장면 감지
시각 및 오디오 신호를 기반으로 비디오를 의미 있는 장면으로 자동 분할합니다. 단순한 하드 컷만이 아닙니다.
강점
- 혁신적인 시맨틱 검색 기능
- 키워드뿐만 아니라 컨텍스트를 이해
- 대규모 비디오 라이브러리에 적합
제한 사항
- 엔터프라이즈 가격 - 예산 친화적이지 않음
- API 전용, 개발자 리소스 필요
- 요약이 아닌 검색에 중점
최적 대상
방대한 비디오 아카이브를 관리하는 미디어 회사, 제품 비디오를 검색하는 전자 상거래 사이트, 대규모로 정성적 비디오 데이터를 분석하는 연구 팀.
Descript
콘텐츠 제작자에게 가장 적합
Descript는 비디오 분석과 비디오 편집의 경계를 허물어줍니다. 비디오를 필사하고 텍스트를 편집하여 비디오를 편집할 수 있습니다. 스크립트에서 문장을 삭제하면 해당 비디오 세그먼트가 사라집니다. 따라서 콘텐츠를 분석하고 용도를 변경해야 하는 제작자에게 매우 강력합니다.
콘텐츠 제작자가 좋아하는 이유
텍스트 기반 편집
Word 문서처럼 비디오를 편집합니다. 스크립트에서 텍스트를 삭제하여 섹션을 잘라냅니다.
필러 단어 제거
녹음에서 "음", "아" 및 어색한 일시 중지를 자동으로 감지하고 제거합니다.
화자 감지
화상 회의 녹화와 같은 다중 화자 콘텐츠에서 쉽게 탐색할 수 있도록 누가 말하고 있는지 식별합니다.
강점
- 분석과 편집 워크플로 결합
- 매우 정확한 필사
- 좋은 UX를 갖춘 데스크톱 앱
- 무료 등급 사용 가능
제한 사항
- 시각적 분석(OCR, 객체 감지) 없음
- 오디오 중심, 멀티모달 아님
- 데스크톱 전용, 분석을 위한 웹 버전 없음
최적 대상
편집 목적으로 녹음을 분석하고, 특정 인용문을 찾고, 장편 콘텐츠의 용도를 변경해야 하는 팟캐스터, YouTube 사용자 및 콘텐츠 제작자.
Sprinklr
소셜 리스닝 및 브랜드 분석에 가장 적합
Sprinklr는 소셜 미디어 모니터링을 위한 강력한 비디오 분석 기능을 포함하는 통합 고객 경험 플랫폼입니다. TikTok, Instagram Reels 및 YouTube Shorts와 같은 소셜 비디오 콘텐츠 전반에서 브랜드 언급, 로고 노출 및 감정을 추적하는 데 탁월합니다.
마케팅 중심 분석
로고 감지
소셜 플랫폼에서 사용자 생성 비디오 콘텐츠에 브랜드 로고(또는 경쟁사 로고)가 나타날 때 식별합니다.
감정 분석
브랜드에 대한 비디오 콘텐츠의 감정적 톤(긍정적인 리뷰, 불만 또는 중립적인 언급)을 분석합니다.
강점
- 포괄적인 소셜 미디어 모니터링
- 경쟁사 비디오 분석에 탁월
- 더 광범위한 CX 플랫폼과 통합
제한 사항
- 엔터프라이즈 가격만 해당(셀프 서비스 없음)
- 내부 비디오 분석에 과도함
- 복잡한 설정 및 온보딩
최고의 대상
소셜 비디오 콘텐츠에서 브랜드 존재를 추적하는 엔터프라이즈 마케팅 팀, 여러 브랜드를 관리하는 대행사, 경쟁사 비디오 분석에 집중하는 회사.
Pictory
바이럴 클립 재활용 및 찾기에 가장 적합
Pictory는 긴 형식의 비디오를 분석하여 가장 매력적인 순간을 찾습니다. 웨비나, 팟캐스트 또는 긴 YouTube 비디오를 TikTok 및 Reels로 용도 변경하려는 제작자에게 적합합니다. AI 비디오 생성기가 콘텐츠를 생성하는 방식과 유사하게 Pictory는 지능적으로 "후크"와 감정적 피크를 식별합니다.
콘텐츠 재활용 초점
하이라이트 감지
AI는 음성 패턴과 속도를 기반으로 긴 비디오에서 가장 매력적이고 공유 가능한 순간을 식별합니다.
자동 캡션
소셜 미디어 참여 및 접근성을 위해 최적화된 애니메이션 캡션을 생성합니다.
강점
- 빠른 바이럴 클립 식별
- 원클릭 재활용 워크플로
- 소셜 미디어 팀에 적합
제한 사항
- 정보 추출이 아닌 참여에 중점
- 제한된 분석 깊이
- 시각 콘텐츠 분석 없음(OCR, 객체)
최고의 대상
소셜 미디어 관리자, 긴 형식의 콘텐츠를 짧은 클립으로 용도 변경해야 하는 콘텐츠 마케터, 녹음에서 바이럴 순간을 찾는 제작자.
Microsoft Azure Video Indexer
엔터프라이즈 통합에 최적
Google의 Video Intelligence API에 대한 Microsoft의 답변입니다. Azure Video Indexer는 음성 트랜스크립션, 얼굴 감지 및 OCR을 Microsoft 에코시스템(Teams, SharePoint, Power BI)과 원활하게 통합되는 통합 플랫폼으로 결합합니다.
엔터프라이즈급 분석
얼굴 식별
비디오에서 얼굴을 인식하고 추적합니다. 보안, 교육 및 콘텐츠 구성에 유용합니다.
키워드 추출
메타데이터 및 검색 가능성을 위해 비디오 콘텐츠에서 키워드 및 주제를 자동으로 생성합니다.
강점
- 네이티브 Microsoft 365 통합
- 엔터프라이즈 규정 준수 및 보안
- UI 및 API 액세스 모두 사용 가능
- 테스트를 위한 무료 티어
제한 사항
- Azure 에코시스템 내에서 최고의 가치
- 복잡한 가격 모델
- 독립 실행형 도구보다 가파른 학습 곡선
최적 대상
이미 Azure 및 Microsoft 365를 사용하고 있는 조직, 규정 준수 요구 사항이 있는 기업, 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합된 비디오 분석이 필요한 팀.
상위 3가지 사용 사례: AI 비디오 분석 활용법
기능을 이해하는 것은 한 가지이고, 이를 적용하는 방법을 아는 것은 또 다른 문제입니다. AI 비디오 분석이 측정 가능한 ROI를 제공하는 세 가지 고가치 시나리오를 소개합니다.
정성적 사용자 연구
UX 연구원들은 프로젝트당 수십 건의 고객 인터뷰를 수행합니다. 전통적으로, 이를 분석하려면 몇 시간 동안 영상을 시청하거나 수동 전사 비용을 지불해야 했습니다.
**예시:** 5개의 고객 인터뷰 비디오를 ScreenApp에 업로드합니다. AI에게 "결제 프로세스와 관련하여 가장 흔하게 언급된 불만 사항은 무엇입니까?"라고 질문합니다. 각 관련 순간으로 연결되는 타임스탬프와 함께 종합된 답변을 얻으십시오.
경쟁사 비디오 분석
경쟁사의 제품 데모, 웨비나 및 튜토리얼에는 기능 이름, 가격 책정 단계, 포지셔닝 언어 및 UI 세부 정보와 같은 귀중한 정보가 포함되어 있습니다.
**예시:** 경쟁사의 제품 데모를 업로드합니다. 비디오 OCR을 사용하여 UI 슬라이드에 표시된 모든 기능 이름을 추출합니다. 격차 분석을 위해 자체 기능 세트와 상호 참조하십시오.
콘텐츠 감사 및 태깅
기업은 방대한 웨비나, 교육 비디오 및 내부 녹음 라이브러리를 축적합니다. 적절한 태깅 없이는 특정 콘텐츠를 찾는 것이 불가능해집니다.
**예시:** 전체 웨비나 라이브러리를 분석하여 주제(예: "SEO", "PPC", "소셜 미디어") 및 화자별로 비디오에 자동으로 태그를 지정합니다. 수년간 축적된 콘텐츠에서 검색 가능한 지식 기반을 구축하십시오.
AI로 비디오 콘텐츠를 분석하는 방법
ScreenApp의 AI 비디오 분석기를 사용하여 모든 비디오에서 인사이트를 추출하는 실용적인 워크플로우입니다.
비디오 업로드
비디오 파일(MP4, MOV, WEBM)을 드래그 앤 드롭하거나 YouTube, Google Drive 또는 기타 클라우드 저장소에서 링크를 붙여넣습니다. ScreenApp은 대부분의 일반적인 비디오 형식을 허용합니다.
심층 분석 활성화
오디오 트랜스크립션과 시각적 OCR을 모두 활성화하려면 "심층 분석"을 선택하십시오. 이렇게 하면 AI가 말한 단어, 화면상의 텍스트, 슬라이드 및 시각적 요소를 모두 캡처할 수 있습니다.
**Pro Tip:** 프레젠테이션 및 화면 녹화의 경우 항상 OCR을 활성화하십시오. 귀중한 정보의 대부분은 화면에 나타나지만 소리 내어 말하지는 않습니다.
자동 요약 검토
처리가 완료되면 주요 주제, 발표자 및 테마를 강조하는 자동 요약이 표시됩니다. 이를 통해 더 자세히 살펴보기 전에 간략하게 개요를 볼 수 있습니다.
- - 식별된 주요 주제 및 테마
- - 시간 할당과 함께 발표자 분석
- - 중요한 타임스탬프 플래그 지정
"AI에게 질문"으로 쿼리
채팅 인터페이스를 사용하여 비디오 콘텐츠에 대한 특정 질문을 합니다. AI는 트랜스크립트와 시각적 요소를 모두 참조하여 타임스탬프와 함께 답변을 제공합니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
예, "감정 분석"을 통해 가능합니다. 고급 AI 도구는 음성 톤, 단어 선택, 속도, 심지어 표정과 같은 다양한 신호를 기반으로 화자가 화가 났는지, 행복한지, 혼란스러워하는지 또는 중립적인지 감지할 수 있습니다. 이는 고객 피드백 비디오, 인터뷰 녹음 및 소셜 미디어 콘텐츠 분석에 특히 유용합니다. Sprinklr와 같은 도구는 브랜드 감정을 전문으로 다루는 반면, ScreenApp은 더 광범위한 분석 내에서 감정 컨텍스트를 제공합니다.
예. ScreenApp은 기본 비디오 분석, 트랜스크립션 및 Q&A 기능을 포함하는 무료 티어를 제공하여 실제 프로젝트에서 기술을 테스트하기에 충분합니다. Google Cloud Video Intelligence 및 Azure Video Indexer도 제한된 무료 티어를 제공합니다. 대부분의 비즈니스 사용자의 경우 유료 요금제에 가입하기 전에 AI 비디오 분석이 워크플로에 적합한지 평가하기에 무료 평가판으로 충분합니다.
대부분의 도구는 비디오를 먼저 녹화해야 합니다. 실시간 분석은 주로 엔터프라이즈 보안 및 방송 모니터링 컨텍스트에서 존재합니다. 비즈니스 용도로는 스트림을 녹화하고(ScreenApp의 비디오 녹화 기능과 같은 도구 사용) 분석을 위해 업로드하는 것이 좋습니다. 일부 플랫폼은 녹화가 완료되는 즉시 분석이 시작되는 거의 실시간 처리를 제공합니다.
트랜스크립션은 음성 오디오를 텍스트로 변환하는 것으로, 비디오 분석의 한 구성 요소입니다. 전체 비디오 분석은 더 나아가 화면 텍스트에 대한 OCR, 시각적 요소에 대한 객체 감지, 감정적 톤에 대한 감정 분석, 화자 식별 및 주제 추출을 포함합니다. 트랜스크립션은 "무슨 말이 나왔는지" 캡처하는 것으로 생각하고, 분석은 "무슨 일이 일어났고 그것이 무엇을 의미하는지" 캡처하는 것으로 생각하십시오.
정확도는 특정 작업 및 비디오 품질에 따라 다릅니다. 최신 트랜스크립션은 지원되는 언어에서 깨끗한 오디오의 경우 95% 이상의 정확도를 달성합니다. 객체 감지 정확도는 복잡성에 따라 다릅니다. 일반적인 객체(사람, 자동차, 랩톱)는 매우 정확하지만 틈새 항목은 덜 신뢰할 수 있습니다. OCR 정확도는 해상도가 좋은 인쇄된 텍스트의 경우 95%를 초과합니다. 최상의 결과를 얻으려면 고품질 녹음을 사용하고 중요한 통찰력을 수동으로 확인하십시오.
픽셀을 데이터로 전환
비디오는 더 이상 “블랙 박스”가 아닙니다. 올바른 AI 도구를 사용하면 몇 시간 분량의 녹음이 잠금 해제를 기다리는 구조화된 통찰력 데이터베이스가 됩니다. 제품 통찰력을 위해 고객 인터뷰를 분석해야 하든, 시장 정보를 위해 경쟁사 콘텐츠를 분석해야 하든, 아니면 3시간 웨비나에서 인용문 하나를 찾아야 하든 - AI 비디오 분석기를 사용하면 실시간으로 시청하지 않고도 가능합니다.
최소한의 기술 오버헤드로 포괄적인 분석이 필요한 지식 근로자에게 ScreenApp은 강력함과 접근성의 최상의 균형을 제공합니다. 사용자 지정 파이프라인을 구축하는 개발자에게 Google Cloud Video Intelligence는 원시 기능을 제공합니다. 특정 요구 사항(시맨틱 검색(Twelve Labs), 소셜 리스닝(Sprinklr) 또는 Microsoft 통합(Azure))이 있는 엔터프라이즈 팀의 경우 특수 도구가 집중적인 가치를 제공합니다.
공통점: 비디오 콘텐츠는 검색할 수 없는 상태로 남아 있기에는 너무나 가치가 있습니다. 도구를 선택하고, 녹음을 업로드하고, 놓치고 있던 부분을 확인하십시오.
