지난 글에서는 유튜브 제목과 설명을 여러 언어로 하나씩 등록하지 않고, AI와 자동화를 이용해 반복작업을 줄여본 과정을 이야기했습니다.
처음에는 단순했습니다.
AI로 만든 음악을 유튜브에 올렸고, 해외에서도 들어주면 좋겠다는 생각이 들었습니다.
그래서 제목과 설명을 여러 언어로 번역하기 시작했습니다.
문제는 번역 자체가 아니었습니다.
ChatGPT를 이용하면 번역은 비교적 빠르게 할 수 있었습니다.
진짜 문제는 그다음이었습니다.
번역한 제목과 설명을 언어별로 하나씩 유튜브에 등록해야 했습니다.
몇 개라면 직접 할 수 있습니다.
하지만 수십 개 언어가 되니 같은 클릭과 복사·붙여넣기를 계속 반복해야 했습니다.
그때 이런 생각을 했습니다.
“이걸 자동으로 할 수는 없을까?”
그리고 여기서부터 제가 전혀 예상하지 않았던 일이 시작됐습니다.
저는 코딩을 거의 모르는데, 결국 Google Apps Script를 만들고 YouTube 권한을 연결하고 실제 자동 실행까지 해보게 됐습니다.
시작은 ‘코드를 배우자’가 아니었습니다
이 부분이 가장 중요합니다.
저는 Apps Script를 배우고 싶어서 시작한 것이 아닙니다.
코딩 공부를 해보고 싶었던 것도 아닙니다.
그냥 반복작업을 줄이고 싶었습니다.
이 자동화를 시작하게 된 전체 배경은 **「AI로 반복작업을 줄여봤습니다 | 유튜브 50개 언어 번역 자동화까지」**에서 먼저 정리했습니다.
그래서 ChatGPT에게 제가 원하는 것을 평범하게 설명했습니다.
유튜브 영상 제목과 설명을 여러 언어로 번역해서 하나씩 넣고 있는데 너무 반복돼. 자동으로 등록할 방법이 있을까?
그 질문에서 Apps Script라는 방법이 나왔습니다.
Apps Script가 무엇인지도 처음에는 정확히 몰랐습니다.
하지만 당장 모든 것을 이해하려고 하지 않았습니다.
“그래서 지금 뭘 하면 되지?”
그것부터 물었습니다.
이 방식이 저에게는 훨씬 쉬웠습니다.
1. 먼저 Apps Script를 만들었습니다
Google Apps Script에서 새 프로젝트를 만들었습니다.
그리고 ChatGPT가 만들어준 코드를 넣기 시작했습니다.
처음 코드를 보면 솔직히 무슨 뜻인지 거의 알 수 없었습니다.
영어 단어와 기호가 길게 이어져 있으니 처음 보는 사람에게는 부담스럽습니다.
하지만 저는 코드를 해석하려고 하기보다 역할부터 이해했습니다.
이 코드는 YouTube 영상 정보를 가져온다.
이 부분은 제목과 설명을 번역한다.
이 부분은 번역 결과를 다시 등록한다.
정도로만 이해했습니다.
처음부터 개발자가 될 필요는 없었습니다.
제가 알고 싶었던 것은
“어느 부분을 넣고, 어느 부분을 바꾸고, 무엇을 실행해야 하는가?”
였습니다.
2. 코드를 넣었는데 바로 되는 것은 아니었습니다
처음에는 코드를 붙여넣고 실행하면 끝날 줄 알았습니다.
그렇지 않았습니다.
YouTube 계정에 접근하려면 권한이 필요했습니다.
YouTube 영상을 수정하는 작업이기 때문에 Google에서도 아무 스크립트나 계정에 접근하도록 두지는 않았습니다.
여기서 처음 막혔습니다.
코드는 있는데 YouTube와 연결되지 않았습니다.
예전 같으면 이런 화면이 나오면 검색부터 했을 겁니다.
이번에는 화면을 캡처해서 ChatGPT에 보여주고 물었습니다.
여기까지 왔는데 다음에는 무엇을 해야 해?
그렇게 한 단계씩 진행했습니다.
3. 결국 OAuth라는 인증 과정까지 들어갔습니다
이 과정에서 OAuth라는 것도 처음 제대로 접했습니다.
말만 들으면 상당히 어렵습니다.
하지만 제가 실제로 해야 했던 일은 생각보다 단순하게 나눌 수 있었습니다.
Google Cloud에서 인증 정보를 만들고,
Client ID와 Client Secret이라는 값을 발급받고,
그 값을 Apps Script에 연결하는 작업이었습니다.
문제는 이런 설명을 처음 들으면
“도대체 그 값을 어디에 넣으라는 거지?”
라는 생각부터 든다는 것입니다.
저도 그랬습니다.
특히 스크립트 속성에 값을 넣을 때
따옴표를 넣는지, 어떤 값을 복사해야 하는지, 어느 항목에 넣는지
하나씩 다시 확인했습니다.
이 과정에서 느낀 것도 있습니다.
AI에게 한꺼번에 전체 과정을 설명해달라고 하면 오히려 복잡했습니다.
저에게는 이렇게 묻는 편이 쉬웠습니다.
“지금 이 화면에서는 무엇을 누르지?”
다음 화면으로 넘어간 뒤에는
“여기에는 어떤 값을 넣지?”
이렇게 한 단계씩 진행했습니다.
4. YouTube 채널 승인에서도 다시 확인했습니다
인증 설정을 끝냈다고 바로 작업이 끝난 것은 아니었습니다.
이번에는 실제로 어느 YouTube 채널을 사용할지 승인해야 했습니다.
제가 음악을 올리는 채널을 선택하고 권한을 허용했습니다.
승인이 끝난 뒤에는 Apps Script로 돌아가 실제 연결된 채널이 맞는지 확인했습니다.
이 과정이 중요한 이유는 단순했습니다.
Google 계정을 여러 개 사용하다 보면 내가 생각한 계정과 실제 연결된 계정이 다를 수도 있기 때문입니다.
그래서 저는 승인됐다는 것만 보지 않고,
“정말 내가 작업하려는 채널이 연결됐는가?”
까지 확인했습니다.
이 부분은 이전에 Google 계정과 Chrome 프로필을 나누면서 겪었던 경험과도 연결됩니다.
온라인 작업이 늘어날수록 계정 확인이 생각보다 중요했습니다.
여러 Google 계정을 사용하면서 작업 공간을 나눈 과정은 **「구글 계정이 여러 개라 헷갈릴 때 | 크롬 프로필로 나눠봤습니다」**에서 정리했습니다.
5. 번역하면 안 되는 문구도 있었습니다
자동번역을 해보니 또 하나 문제가 생겼습니다.
모든 글자를 번역하면 안 됐습니다.
예를 들어,
[Playlist]
채널 이름,
저작권 문구,
일부 고정 해시태그
같은 내용은 번역하지 않고 그대로 남겨야 했습니다.
그래서 이런 문구는 따로 보호하도록 스크립트를 수정했습니다.
이때도 제가 직접 복잡한 코드를 작성한 것은 아닙니다.
ChatGPT에게 이렇게 설명했습니다.
이 문구들은 어느 나라 언어로 번역하더라도 그대로 남겨줘.
그러면 코드를 수정하고,
제가 다시 실행해봅니다.
문제가 있으면 다시 결과를 보여줍니다.
이 작업을 반복했습니다.
여기서 저는 AI를 사용하는 새로운 방식을 느꼈습니다.
완성된 코드를 한 번 받는 것이 중요한 것이 아니라, 실제 결과를 보면서 계속 고치는 것이 더 중요했습니다.
6. 드디어 실행했는데 숫자가 예상과 달랐습니다
설정을 마치고 실제로 스크립트를 실행했습니다.
화면에 결과가 나오기 시작했습니다.
한 실행에서는
이번 실행에서 번역한 언어 수: 47
이라고 표시됐습니다.
처음에는
“됐다.”
싶었습니다.
그런데 실제 YouTube 등록 결과를 다시 확인해보니 최종적으로 확인된 언어 수는 38개였습니다.
목표했던 숫자와 달랐습니다.
자동화를 만들었는데 왜 일부가 빠졌을까?
여기서 다시 확인 작업을 했습니다.
그리고 중요한 것을 알게 됐습니다.
자동화라고 해서
버튼 한 번 → 모든 작업 완벽하게 완료
가 되는 것은 아니었습니다.
자동화는 오히려
사람이 반복하는 대부분의 일을 대신 처리하고, 문제가 생긴 부분만 사람이 확인하는 방식
에 가까웠습니다.
이 차이를 이해하니 결과를 보는 시선도 달라졌습니다.
7. 그래도 직접 입력하는 것과는 비교가 되지 않았습니다
38개든 47개든 사람이 직접 하나씩 넣는 장면을 생각해보면 차이가 큽니다.
수작업이라면,
언어 선택
→ 제목 붙여넣기
→ 설명 붙여넣기
→ 저장
→ 다음 언어
를 계속 반복해야 합니다.
음악 한 곡이면 끝나는 것도 아닙니다.
다음 곡을 올릴 때 다시 똑같은 일을 해야 합니다.
자동화 후에는 과정이 달라졌습니다.
스크립트 실행 → 결과 확인 → 빠진 부분 점검
으로 바뀌었습니다.
처음 스크립트를 만드는 데 시간이 걸렸지만, 한번 만들어놓으면 다음 영상에서도 다시 사용할 수 있습니다.
그래서 저는 자동화의 가치를 첫 실행 시간만 보고 판단하면 안 되겠다고 생각했습니다.
반복 횟수가 많아질수록 차이가 커집니다.
코딩을 몰랐는데 어떻게 여기까지 왔을까?
저도 다시 생각해봤습니다.
제가 코드를 잘 이해해서 가능했던 것은 아닙니다.
오히려 반대였습니다.
대부분을 몰랐습니다.
대신 제가 한 것은 몇 가지뿐이었습니다.
원하는 결과를 설명했습니다.
화면이 다르면 캡처해서 보여줬습니다.
오류가 생기면 오류 문구를 그대로 전달했습니다.
한 번에 모든 것을 이해하려 하지 않고 다음 단계만 물었습니다.
그리고 실제 결과를 확인했습니다.
이 정도였습니다.
그래서 이번 경험 이후에는
“나는 코딩을 모르니까 자동화는 못해.”
라는 생각이 조금 달라졌습니다.
코딩을 몰라도 모든 자동화를 할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
복잡한 시스템은 당연히 전문가가 필요합니다.
하지만 내가 매일 반복하는 작은 작업 중에는 AI와 함께 한번 시험해볼 수 있는 것도 꽤 있을 수 있습니다.
Apps Script보다 더 중요한 것을 배웠습니다
겉으로 보면 이번에 배운 것은 Apps Script입니다.
하지만 제가 더 중요하게 생각하는 것은 따로 있습니다.
반복되는 일을 발견하는 습관입니다.
예전에는 같은 작업을 반복하면 그냥
“원래 이렇게 하는 건가 보다.”
하고 계속했습니다.
지금은 조금 다릅니다.
같은 일을 몇 번 반복하다 보면 생각합니다.
“잠깐, 이거 계속 내가 해야 하나?”
그리고 AI에게 묻습니다.
이 작업을 줄이거나 자동화할 방법이 있을까?
바로 답이 나오지 않을 수도 있습니다.
자동화할 가치가 없는 작업일 수도 있습니다.
그래도 한번 물어보는 겁니다.
저에게는 이 질문 자체가 AI를 사용하는 방식을 크게 바꿨습니다.
올리버 AI노트에서 이런 기록을 남기는 이유
요즘 이 블로그의 방향을 다시 생각하고 있습니다.
ChatGPT 기능 하나를 소개하거나 새로운 AI 뉴스를 정리하는 글도 쓸 수 있습니다.
하지만 그런 정보는 이미 인터넷에 아주 많습니다.
제가 더 기록하고 싶은 것은 제가 실제로 AI와 무언가를 해보면서 생긴 과정입니다.
이번 일도 마찬가지입니다.
AI 음악을 만들었습니다.
유튜브에 올렸습니다.
해외에서도 들어주면 좋겠다고 생각했습니다.
번역을 시작했습니다.
반복작업이 생겼습니다.
자동화를 생각했습니다.
Apps Script를 만들었습니다.
인증에서 막혔습니다.
다시 고쳤습니다.
결국 실제로 여러 언어를 등록했습니다.
하나의 기능 설명이 아니라 한 가지 일이 다음 문제로 이어지고, 그 문제를 AI와 함께 해결해간 과정입니다.
저처럼 AI나 코딩을 전문적으로 배우지 않은 사람에게는 이런 실제 과정이 더 도움이 될 수도 있다고 생각합니다.
이번 경험을 아주 간단히 정리하면
제가 진행했던 과정은 이렇습니다.
유튜브 반복 등록이 번거로웠다
↓
ChatGPT에게 자동화 방법을 물었다
↓
Apps Script를 만들었다
↓
YouTube 권한 연결에서 막혔다
↓
OAuth 인증값을 설정했다
↓
실제 YouTube 채널을 승인했다
↓
번역하지 않을 문구를 보호하도록 수정했다
↓
스크립트를 실행했다
↓
번역·등록 결과를 확인했다
↓
빠진 부분을 다시 점검했다
처음부터 이 전체 과정을 알고 시작한 것은 아닙니다.
앞 단계가 끝날 때마다 다음 한 단계만 해결했습니다.
중장년에게는 이 방식이 더 현실적일 수도 있습니다
AI를 배우려고 하면 먼저 공부부터 해야 할 것 같습니다.
ChatGPT 사용법을 배우고,
프롬프트를 공부하고,
코딩도 알아야 할 것처럼 느껴질 수 있습니다.
저는 반대로 했습니다.
먼저 하고 싶은 일을 시작했습니다.
그리고 막히면 그때 필요한 것을 하나씩 배웠습니다.
그 결과 코딩을 배우겠다는 계획도 없던 제가 Apps Script를 실행하고 YouTube 자동화까지 해보게 됐습니다.
그래서 지금은 이렇게 생각합니다.
AI를 배우는 가장 쉬운 방법은 AI 공부부터 시작하는 것이 아니라, 내가 실제로 해보고 싶은 일 하나를 정하는 것일 수도 있습니다.
그 일을 하다 보면 필요한 기능이 하나씩 나타납니다.
그때 배우면 됩니다.
이번 YouTube 번역 자동화가 저에게는 그런 경험이었습니다.
그리고 앞으로 올리버 AI노트에도 이런 기록을 더 많이 남기려고 합니다.
“AI로 무엇을 할 수 있을까?”
를 설명하는 것보다,
“나는 실제로 이것을 해봤고, 여기에서 막혔고, 이렇게 해결했다.”
를 보여주는 것.
그것이 저에게도 다시 찾아볼 수 있는 기록이 되고, 비슷한 곳에서 막힌 다른 사람에게도 더 유용한 정보가 될 것이라고 생각합니다.
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