AI로 비디오를 분석해야 하는 이유?

비디오 분석은 원본 영상을 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 고객 인터뷰, 교육 비디오, 회의 또는 콘텐츠 성과를 분석하든 AI는 수동 검토보다 더 빠르게 패턴, 감정 및 주요 정보를 추출합니다.

일반적인 비디오 분석 요구 사항:

• 고객 조사: 사용자 인터뷰를 분석하여 문제점과 선호도 파악
• 콘텐츠 최적화: 비디오에서 공감대를 형성하는 요소 이해
• 회의 인텔리전스: 결정, 감정 및 참여 수준 추출
• 교육 효과: 교육 콘텐츠의 명확성 및 이해도 평가
• 품질 보증: 규정 준수 및 품질을 위해 지원 통화 검토
• 시장 조사: 경쟁업체 콘텐츠 또는 업계 동향 분석

필요한 사항

비디오 분석 전에 필요한 사항:

• 비디오 파일 또는 URL (모든 형식, 모든 길이)
• ScreenApp 계정 ( screenapp.io 에서 무료)
• 명확한 분석 목표 (어떤 통찰력이 필요합니까?)
• AI 처리를 위한 인터넷 연결

ScreenApp 비디오 분석 작동 방식

ScreenApp은 다층 AI 분석을 사용합니다.

1. 콘텐츠 추출: 모든 음성 단어의 자동 전사
2. 시각적 분석: 장면 감지, 객체 인식, 텍스트 추출
3. 감성 분석: 감정적 톤 감지 (긍정적, 부정적, 중립적)
4. 토픽 모델링: 논의된 주요 테마 및 주제 식별
5. 패턴 인식: 여러 비디오에서 반복되는 개념 찾기
6. 통찰력 생성: AI가 실행 가능한 요약 및 권장 사항 생성

분석 차원:

• 음성: 무슨 말을 했는지 (전사, 키워드, 토픽)
• 감정: 어떻게 말했는지 (감정, 톤, 에너지 수준)
• 시각: 무엇이 표시되었는지 (장면, 객체, 화면의 텍스트)
• 구조: 콘텐츠 구성 (챕터, 섹션, 흐름)
• 참여: 잠재적 시청자 반응 (예상되는 관심, 명확성)

단계별 가이드: AI로 비디오 분석하기

1단계: 분석을 위해 비디오 업로드

1. ScreenApp Video Analyzer 로 이동
2. 비디오 파일을 업로드하거나 URL을 붙여넣기
3. 업로드 및 초기 처리를 기다립니다.
4. 자동 전사가 시작됩니다.

지원되는 소스:

• 파일 업로드: MP4, MOV, AVI, WebM, MKV 및 50개 이상의 형식
• URL 붙여넣기: YouTube, Vimeo, 소셜 미디어 링크
• 클라우드에서 가져오기: Dropbox, Google Drive, OneDrive
• 화면 녹화: 즉시 녹화 및 분석

처리 시간:

• 5분 비디오: ~1-2분
• 30분 비디오: ~5-10분
• 2시간 비디오: ~20-30분

처리에는 다음이 포함됩니다.

• 비디오 업로드 및 인코딩
• 오디오 추출
• 음성-텍스트 변환
• 시각적 장면 분석
• AI 통찰력 생성

2단계: 분석 유형 선택

필요한 인사이트 유형을 선택하세요.

콘텐츠 분석:

• 어떤 주제가 논의되는가
• 주요 테마 및 주제
• 언급된 핵심 개념
• 콘텐츠 구조 및 흐름

감성 분석:

• 전반적인 감정적 톤 (긍정적, 부정적, 중립적)
• 비디오 전체의 감정 변화
• 발표자의 감정과 에너지
• 청중 반응 예측

키워드 분석:

• 가장 빈번한 단어 및 구문
• 기술 용어 및 전문 용어
• 명명된 엔터티 (사람, 장소, 브랜드)
• SEO를 위한 검색 최적화 키워드

성과 분석:

• 참여 예측
• 콘텐츠 명확성 점수
• 속도 및 구조 평가
• 개선을 위한 권장 사항

비교 분석:

• 여러 비디오 비교
• 공통 테마 찾기
• 차이점 식별
• 시간 경과에 따른 변화 추적

3단계: 자동 인사이트 검토

처리 후 ScreenApp은 포괄적인 분석을 생성합니다.

대본 분석

타임스탬프가 포함된 전체 대본:

• 모든 발언 내용 캡처
• 화자 라벨 (누가 무슨 말을 했는지)
• 각 섹션의 타임스탬프
• 검색 및 편집 가능

대본 통계:

• 총 단어 수
• 말하기 속도 (분당 단어 수)
• 고유한 어휘 수
• 읽기 수준 (Flesch-Kincaid 점수)

주제 추출

식별된 주요 주제 (3-7개 주제):

마케팅 웨비나 예시:

1. 제품 기능 (콘텐츠의 35%)
   - 24회 언급됨
   - 주요 구문: "자동화", "통합", "워크플로우"

2. 가격 및 요금제 (콘텐츠의 25%)
   - 16회 언급됨
   - 주요 구문: "구독", "무료 평가판", "엔터프라이즈"

3. 고객 성공 사례 (콘텐츠의 20%)
   - 12회 언급됨
   - 주요 구문: "사례 연구", "결과", "ROI"

4. 구현 프로세스 (콘텐츠의 15%)
   - 10회 언급됨
   - 주요 구문: "온보딩", "설정", "교육"

5. Q&A 세션 (콘텐츠의 5%)
   - 4회 언급됨
   - 주요 구문: "질문", "답변", "명확화"

주제 타임라인:

• 각 주제가 논의된 시점 표시
• 주제 전환 시각화
• 주제 집중도 식별 (비디오가 집중되었는지?)

감성 분석

전반적인 감성 점수:

• 긍정적: 0% ~ 100%
• 부정적: 0% ~ 100%
• 중립적: 0% ~ 100%

예시:

전반적인 감성: 72% 긍정적, 8% 부정적, 20% 중립적

감성 분석:
- 시작 (0:00-2:30): 85% 긍정적 - 열정적인 소개
- 중간 (2:30-15:00): 65% 긍정적 - 도전 과제에 대한 혼합된 논의
- Q&A (15:00-20:00): 70% 긍정적 - 건설적인 질문과 답변
- 종료 (20:00-22:00): 90% 긍정적 - 강력하고 낙관적인 결론

감성 타임라인 그래프:

• X축: 비디오 타임라인
• Y축: 감성 점수 (-100 ~ +100)
• 감정적 여정의 시각적 표현

감정 마커:

• 최고의 긍정적 순간 (하이라이트에 적합)
• 부정적인 하락 (개선이 필요한 영역)
• 감정적 일관성 (안정적인 vs. 변동적인)

키워드 추출

주요 키워드 (가장 빈번한 20-30개):

제품 데모 예시:

1. "자동화" - 47회 언급
2. "통합" - 32회 언급
3. "워크플로우" - 28회 언급
4. "대시보드" - 24회 언급
5. "분석" - 21회 언급
...등등

키워드 카테고리:

• 제품 기능
• 산업 용어
• 행동 동사
• 설명 형용사
• 회사/브랜드 이름

SEO 키워드:

• 언급된 검색량 높은 검색어
• 콘텐츠를 기반으로 한 추천 동영상 제목
• 동영상 플랫폼을 위한 추천 태그
• 콘텐츠 격차 (더 많이 언급해야 할 키워드)

시각적 분석

장면 감지:

• 식별된 총 장면 수 (시각적 변화)
• 평균 장면 지속 시간
• 장면 유형 (프레젠테이션 슬라이드, 말하는 머리, 화면 공유 등)

텍스트 추출 (OCR):

• 화면에 보이는 모든 텍스트 추출
• 슬라이드 제목 및 글머리 기호 캡처
• 그래픽 및 차트 텍스트 인식
• URL 및 연락처 정보 감지

객체 감지:

• 일반적인 객체 인식 (노트북, 전화, 화이트보드 등)
• 브랜드 로고 식별
• 시각적 요소 목록화

4단계: 분석 보고서 생성

**“보고서 생성”**을 클릭하여 포괄적인 분석 문서를 만드십시오.

보고서 포함 사항:

1. 요약:

• 비디오 콘텐츠에 대한 한 단락 개요
• 주요 결론 또는 핵심 내용
• 주요 지표 (지속 시간, 단어 수, 주제)

2. 콘텐츠 개요:

• 상세한 주제 분석
• 주제별 시간 할당
• 콘텐츠 구조 분석

3. 감성 분석:

• 전체 감성 점수
• 감정 여정 시각화
• 긍정적 및 부정적 하이라이트

4. 주요 통찰력 (5-10개의 글머리 기호):

• 가장 중요한 발견 사항
• 놀라운 발견
• 실행 가능한 권장 사항

5. 키워드 및 테마:

• 빈도수가 높은 상위 30개 키워드
• 주제별 클러스터링
• SEO 권장 사항

6. 권장 사항:

• 제안된 콘텐츠 개선 사항
• 최적화 기회
• 다음 단계 또는 후속 조치

7. 부록:

• 전체 스크립트
• 원시 데이터 및 통계
• 기술적 세부 사항

내보내기 형식:

• PDF: 공유를 위한 전문적인 보고서
• Word (DOCX): 편집 가능한 분석 문서
• Excel (XLSX): 추가 분석을 위한 데이터 및 통계
• JSON: 개발자를 위한 원시 데이터

5단계: 특정 통찰력 심층 분석

질문 응답 (AI 채팅)

비디오 콘텐츠에 대한 AI 질문을 하세요:

질문 예시:

“Q&A 중에 제기된 주요 이의 제기는 무엇이었습니까?”

AI: “세 가지 주요 이의 제기: 1) 가격 관련 우려 (2명의 참가자가 언급), 2) 통합 복잡성 (1명의 참가자), 3) 팀 채택을 위한 학습 곡선 (1명의 참가자)”

“누군가 경쟁사를 언급했습니까?”

AI: “예, 경쟁업체 X는 8:24와 14:56에 두 번 언급되었습니다. 두 번 모두 기능 비교 맥락에서 언급되었습니다.”

“어떤 실행 항목이 할당되었습니까?”

AI: “4개의 실행 항목: 1) Sarah가 금요일까지 가격표를 보내고, 2) Mike가 다음 주에 데모를 예약하고, 3) Jessica가 통합 옵션을 조사하고, 4) 팀이 검토하고 월요일까지 피드백을 제공합니다.”

“가격에 대한 논의를 요약하십시오.”

AI: “가격 논의는 12:30-15:45에 발생했습니다. 주요 사항: 연간 플랜은 20% 할인을 제공하고, 엔터프라이즈 티어에는 프리미엄 지원이 포함되며, 14일 동안 무료 평가판을 사용할 수 있으며, 100명 이상의 팀을 위한 맞춤형 가격이 있습니다.”

타임스탬프 탐색

특정 순간으로 즉시 이동:

1. 키워드 검색 (예: “가격”)
2. 모든 언급이 타임스탬프와 함께 표시됩니다.
3. 타임스탬프를 클릭하여 정확한 순간으로 이동
4. 문맥 제공 (주변 텍스트)

사용 사례:

• 긴 비디오에서 특정 답변 찾기
• 정확한 인용문 또는 진술 확인
• 특정 주제 토론 검토
• 하이라이트를 위해 특정 섹션 추출

비교 분석 (여러 비디오)

비디오 시리즈 전체의 추세 분석:

1. 2개 이상의 비디오 선택
2. “비교” 클릭
3. AI 식별:
   • 모든 비디오의 공통 테마
   • 각 비디오의 고유한 주제
   • 시간 경과에 따른 감정 추세
   • 키워드 진화
   • 콘텐츠 품질 변화

예: 월간 팀 회의 (1월 - 6월)

감지된 추세:
- "예산" 언급이 1월에서 6월까지 150% 증가
- 최근 몇 달 동안 감정이 더 긍정적 (45% → 72%)
- "고객 만족"이 4월에 새로운 주제로 등장
- 평균 회의 시간이 52분에서 38분으로 감소
- 실행 항목 완료율 25% 향상

고급 비디오 분석 기능

참여 예측

AI가 시청자의 반응을 예측합니다:

분석된 지표:

• 집중 유지율: 시청자가 이탈할 가능성이 있는 시점
• 관심도 피크: 가장 매력적인 순간
• 명확성 점수: 이해하기 쉬운 정도 (0-100)
• 속도 품질: 너무 빠름, 너무 느림 또는 최적

참여 히트맵:

• 녹색 영역: 높은 참여 예측 (이 섹션 유지)
• 노란색 영역: 중간 참여 (개선 가능)
• 빨간색 영역: 낮은 참여 예측 (수정 또는 삭제)

최적화 제안:

• “처음 30초 느림 - 관심을 사로잡을 후크 추가”
• “8:00-12:00에 기술 용어 과다 - 언어 단순화”
• “15:30에 훌륭한 스토리텔링 - 오프닝으로 고려”

회의별 분석

녹화된 회의에 대한 추가 인사이트:

참여 분석:

• 참가자별 발언 시간
• 누가 가장 많이/적게 말했는지
• 인터럽트 빈도
• 차례 주고받기 패턴

의사 결정 추적:

• 내려진 결정 (타임스탬프 포함)
• 누가 각 결정을 내렸는지
• 합의 대 개별 결정
• 보류 대 최종 결정

실행 항목 추출:

• 담당자 및 마감일과 함께 할당된 작업
• 추론된 우선 순위 수준
• 식별된 종속성
• 후속 조치 요구 사항

회의 효율성 점수:

• 시간 효율성 (의제 대 실제)
• 의사 결정 품질 (명확성, 합의)
• 참여 균형 (모두 기여했습니까?)
• 결과 달성 (목표 달성?)

사용자 정의 분석 모델

특정 분석 요구 사항에 맞게 AI 학습:

산업별 분석:

• 의료/건강 관리 규정 준수 검토
• 법적 증언 분석
• 영업 통화 품질 점수 매기기
• 고객 지원 평가

사용자 정의 키워드 세트:

• 기술 용어집 업로드
• 브랜드별 용어 정의
• 회사 약어 및 약어 설정
• 전문 콘텐츠 정확도 향상

점수 기준:

• “좋은 것”이 무엇인지 정의
• 벤치마크 및 임계값 설정
• 사용자 정의 평가 척도
• 자동화된 품질 점수 매기기

비디오 분석 사용 사례

고객 인터뷰 분석

목표: 사용자 불편 사항 및 기능 요청 추출

프로세스:

1. 모든 고객 인터뷰 업로드 (일괄 업로드)
2. 비교 분석 실행
3. AI 식별:
   • 가장 자주 언급되는 문제점
   • 모든 인터뷰에서 요청된 기능
   • 현재 제품에 대한 감정
   • 언급된 경쟁 비교

결과:

• 우선 순위가 지정된 기능 요청 목록
• 빈도와 관련된 일반적인 문제점
• 감정 동향
• 제품 로드맵에 대한 인용문 하이라이트

교육 비디오 효과

목표: 교육 콘텐츠가 명확하고 효과적인지 평가

프로세스:

1. 교육 비디오 업로드
2. 참여도 및 명확성 분석 실행
3. 검토:
   • 콘텐츠 명확성 점수
   • 예상되는 이해 수준
   • 속도 분석 (너무 빠름/느림?)
   • 지식 유지 예측

결과:

• 수정할 섹션 (낮은 명확성)
• 최적의 길이 권장 사항
• 개선 사항 제안
• 벤치마크 교육 비디오와 비교

콘텐츠 성능 분석

목표: 비디오를 성공적으로 만드는 요소 이해

프로세스:

1. 실적이 좋은 비디오와 실적이 낮은 비디오 업로드
2. 비교 분석 실행
3. 차이점 식별:
   • 성공적인 비디오와 성공적이지 못한 비디오의 주제
   • 감정 패턴
   • 속도 및 구조 차이
   • 키워드 최적화

결과:

• 성공을 위한 콘텐츠 공식
• 강조할 주제
• 피하거나 최소화할 주제
• 최적의 비디오 구조 템플릿

경쟁 분석

목표: 경쟁사 콘텐츠 전략 이해

프로세스:

1. 경쟁사 비디오 업로드 (웨비나, 데모, 광고)
2. 다음 분석:
   • 메시지 테마
   • 기능 강조
   • 타겟 오디언스 신호
   • 감정과 어조

결과:

• 경쟁적 포지셔닝 통찰력
• 콘텐츠 격차 (다루지 않는 내용)
• 메시지 차별화 기회
• 트렌드 식별

분석 내보내기 및 공유

분석 대시보드 공유

1. “분석 공유” 클릭
2. 공유 가능한 링크 복사
3. 수신자 액세스:
   • 전체 분석 보고서
   • 인터랙티브 차트 및 그래프
   • 인사이트 오버레이가 있는 비디오 재생
   • 검색 및 탐색 도구

개인 정보 제어:

• 공개 링크 (링크가 있는 모든 사용자)
• 비밀번호 보호
• 만료 날짜
• 보기 전용 vs. 댓글 권한

추가 분석을 위한 데이터 내보내기

CSV 내보내기:

• 키워드 빈도
• 타임스탬프별 감정 점수
• 토픽 분포
• 화자 통계

Excel 내보내기:

• 여러 시트 (스크립트, 키워드, 감정, 토픽)
• 차트 및 시각화
• 사용자 지정 분석을 위한 피벗 테이블

API 액세스 (Pro):

• 분석 데이터에 대한 프로그래밍 방식 액세스
• BI 도구와 통합
• 자동화된 보고 워크플로우
• 사용자 지정 데이터 파이프라인

일반적인 문제 해결

부정확한 토픽 추출

원인:

• 비디오가 너무 짧음 (< 2분)
• 매우 단편적인 토론
• 낮은 오디오 품질로 인한 스크립트 오류

해결 방법:

1. 정확성을 위해 스크립트 수동 편집 (AI 재분석)
2. 짧은 비디오를 결합하여 더 긴 분석 세션 생성
3. 업로드하기 전에 오디오 품질 향상
4. 사용자 정의 키워드 세트를 사용하여 토픽 감지 안내

감정이 잘못된 것 같습니다

원인:

• 빈정거림 또는 아이러니 (AI가 문자 그대로 해석)
• 산업별 어조 (의학 토론은 부정적으로 들리지만 그렇지 않음)
• 언어적 뉘앙스

해결 방법:

1. 감정 타임라인 검토 (전반적인 내용과 특정 순간 비교)
2. 상황에 맞게 조정 (심각한 주제는 자연스럽게 긍정적 점수가 낮음)
3. 절대적인 점수보다 감정 변화 (추세)에 집중
4. 재분석을 위해 빈정거리는 섹션을 수동으로 표시

키워드 누락

원인:

• 불분명한 오디오 또는 웅얼거림
• 심한 억양
• AI 사전에 없는 기술 용어

해결 방법:

1. 누락된 단어를 추가하도록 대본 편집
2. 사용자 정의 키워드 용어집 업로드
3. 대본 수정 후 재처리
4. 향후 더 높은 품질의 오디오 녹음 사용

다음 단계

이제 AI로 비디오를 분석하는 방법을 알았으니 다음 관련 가이드를 살펴보세요.

• AI로 비디오 요약하는 방법 - 간결한 비디오 요약 만들기
• 오디오를 텍스트로 변환하는 방법 - 정확한 필사 기술
• 화자 분리 가이드 - 다중 화자 분석

지금 바로 비디오 분석 시작하기

ScreenApp은 AI 기반 인사이트, 감정 감지, 주제 추출 및 포괄적인 보고 기능을 통해 비디오 분석을 간편하게 만듭니다. 몇 시간 분량의 영상을 몇 분 만에 실행 가능한 정보로 바꾸십시오.

첫 번째 비디오를 분석할 준비가 되셨습니까? ScreenApp을 무료로 사용해 보세요 놓치고 있던 인사이트를 발견하십시오.