🧠 brain · 웹 화면과 숏폼 영상(릴스·쇼츠) 게시 전 뇌반응 점검

※ '뇌반응'은 뇌를 재는 게 아닙니다 — 뇌가 반응할 때 쓰는 통로(보고·듣고·기억하고·주의 주고·말 이해하기)를 점검 항목표로 빌려 쓴다는 뜻. 실제로 하는 일은 픽셀 계산 + AI 판단뿐입니다.

게시 전에, 시선이 어디서 뚝 떨어지는지 미리 봅니다

영상 프레임을 픽셀로 계산해 시선이 빠지는 지점을 게시 전에 짚습니다. 지난 점검 하나를 미리 보면 ↓

눈이 화면에 얼마나 쏠리나 ↑ 선이 높을수록 눈이 잘 붙습니다

-88% ↓ 여기서 시선이 빠집니다

이 영상은 16~18초에서 눈이 붙는 힘이 절반 가까이 빠집니다 — 뒤로 갈수록 시선을 못 잡아요. 이게 게시 전에 보이면, 그 컷부터 손봅니다.

숫자로는 눈에 띄는 힘 0.129→0.015 (-88%) (프레임을 픽셀로 계산한 상대값이에요. 실제 시청·뇌 측정이 아니라, 게시 전에 미리 짚어 주는 값입니다.)

곡선 눈이 쏠리는 정도 — 높을수록 잘 붙음 A~F 구간 등급 — A 잘 붙음 → F 약함 F = 이 도구가 보기에 가장 약한 구간 — 콘텐츠가 망한다는 예측이 아니라, 아직 성적표로 확인 안 된 도구의 판독값입니다

빠지는 컷부터 손보기 →

이 도구가 실제로 뱉는 것 ↓ 2026-07-04 릴스 실행분(57초)에서 계산된 값

지난 점검이 짚은 가장 큰 문제

홀드 구간의 장면 전환 빈도를 3~5초당 1회 이상으로 늘려 시청자 주의력을 유지하세요.

16~18초 부근에서 눈이 붙는 힘이 절반 가까이 빠져요.

숫자로는 눈에 띄는 힘 0.129→0.015 (-88%) — 프레임을 픽셀로 계산한 상대값(실제 시청·뇌 측정 아님, 원인 단정 아님).

한 번의 점검은 이렇게 돕니다 ↓

두 관점은 한 모델의 여러 인격이 아니라 서로 다른 회사 AI입니다 — 엇갈리면 “둘 다 틀릴 수 있다”는 신호지 정답이 아니에요. 판정은 게시 후 실제 시청 데이터로.

각 등급은 도구가 그 대상을 읽은 값이에요(A 가장 잘 잡힘 → F 가장 약함). [서비스] 웹 화면은 올린 뒤 성적표가 없어 채점하지 않는 자문용이고, 영상만 게시 후 리텐션(시청 유지) 곡선으로 채점됩니다.