가이드

쇼츠 자동화 도구는 '추출형'과 '생성형'으로 나뉩니다. 이 구분을 모르고 고르면 필요 없는 기능에 돈을 냅니다. 유형별로 요금이 매겨지는 방식과 잘 맞는 경우를 정리했습니다.

AI로 영상을 만들면 수익화가 막힌다는 말이 돌지만, 정책 원문은 AI 사용 자체를 금지하지 않습니다. 무엇이 실제로 문제가 되는지, 어디까지가 안전한지 정리했습니다.

"쇼츠 자동 편집"으로 검색하면 성격이 다른 두 도구가 섞여 나옵니다. 가르는 기준은 하나입니다 — 어느 구간을 쓸지 누가 정하는가.

긴 영상에서 쇼츠를 뽑는 도구를 쓰다 보면 어느 시점에 막힙니다. 변환 분량, 원본 고갈, 요금제에 갇힌 기능 — 세 가지 신호와 각각의 대응을 정리했습니다.

유튜브 URL 하나로 제공되는 썸네일을 해상도별로 확인하고 저장하는 순서, 최대 해상도가 보이지 않을 때 확인할 점, 재사용 전에 챙길 권리 범위를 정리했습니다.

같은 주제를 제목 추천기, 해시태그 생성기, 썸네일 문구 생성기에 넣고 서로 어긋나지 않는 업로드 세트로 정리하는 실전 체크리스트입니다.

긴 영상에서 AI 추천을 받는 방법, 분석 범위를 직접 좁히는 방법, 생성된 후보를 편집하는 방법의 차이와 함께 쓰는 순서를 현재 제품 화면 기준으로 설명합니다.

자동 얼굴 감지에서 가릴 사람과 남길 사람을 나누고, 놓친 얼굴은 수동 영역으로 보완한 뒤 결과를 검수하는 순서를 실제 모자이크 화면과 함께 설명합니다.

브라우저 영상 압축에서 CRF 23·28·33과 해상도 옵션을 고르는 기준, 목표 MB가 정확한 보장이 아닌 이유를 실제 10.9MB 샘플 결과로 설명합니다.

가로 영상을 9:16 고정 창으로 자를 때 중앙에서 얼굴이 사라지는 이유와 0~100 위치 슬라이더로 구도를 옮겨 검수하는 방법을 실제 결과로 설명합니다.

유튜브 URL에서 자막을 SRT·텍스트로 확인한 뒤, 원문 검수·핵심 구간 선택·쇼츠 초안으로 이어가는 순서를 현재 도구 화면 기준으로 정리합니다.