🧠 릴스 게시 전 점검 리포트
출품 릴스 점검 · 무료 자체 채점기
무엇을 보나요? 출품 릴스 점검를 57초 화면녹화한 릴스(숏폼 영상) 후보가 소셜에서 잘 통할지 미리 채점합니다.
화면을 보는 AI들(gemini + openai)이 영상 프레임을 보고, 사람이 영상에 반응하는 방식을 5개 축(시각·소리·기억·주의·언어) × 3개 구간(첫 1초 훅 / 2초~55초 유지 / 마무리)으로 나눠 A~F 등급을 매깁니다. A가 가장 좋고 F가 가장 나쁩니다.
※ '뇌반응'이란 — 뇌를 재는 게 아닙니다. 사람 뇌가 영상에 반응할 때 쓰는 5가지 통로(보고·듣고·기억하고·주의 주고·말 이해하기)를 점검 항목표로 빌려 쓴다는 뜻입니다. 실제로 하는 일은 픽셀 계산 + AI 판단 둘뿐입니다.
※ '뇌반응'이란 — 뇌를 재는 게 아닙니다. 사람 뇌가 영상에 반응할 때 쓰는 5가지 통로(보고·듣고·기억하고·주의 주고·말 이해하기)를 점검 항목표로 빌려 쓴다는 뜻입니다. 실제로 하는 일은 픽셀 계산 + AI 판단 둘뿐입니다.
⚠️ 측정값이 아닙니다. AI가 프레임을 보고 낸 상대 판단이라 등급·순위만 참고하세요(재실행하면 숫자는 흔들립니다, 그래서 8번 보고 다수결). 딱 하나 '시선 쏠림'(아래 빨간 곡선)만 픽셀에서 계산한 실측 신호입니다.
B
전체 등급 B. 가장 큰 문제 → 홀드 구간의 장면 전환 빈도를 3~5초당 1회 이상으로 늘려 시청자 주의력을 유지하세요.
비전 교차검증(다른 회사): gemini·gemini-2.5-flash 4표 + openai·gpt-4o 4표
구간별 등급
읽는 법: 구간 등급과 그 옆 합격/불합격은 5축 평균이 아니라 종합 판단입니다 — 한 축이 F여도 다른 축이 받쳐 주면 구간은 합격이 될 수 있습니다(아래 표에서 어떤 축이 깎였는지 확인하세요).
첫 1초 훅
B
PASS
2초~55초 유지
C
PASS
마무리
B
PASS
시선 쏠림 곡선
시선 쏠림 = 화면에서 색·밝기 대비가 튀어 눈길이 갈 만한 정도를 픽셀에서 계산한 값(0~1, 높을수록 강함). AI의 문장 판단이 아니라 계산 결과라 이 도구에서 유일한 실측 신호(⚠️ 사람 눈을 실제로 따라간 게 아니라 화면 대비만 잰 값). → 눈에 띄는 힘이 가장 센 곳은 후반, 가장 약한 곳은 중반입니다 — 뒤로 갈수록 오히려 세집니다.
🟠 주황 = 대비가 튀어 눈에 띄는 곳(강) · 🟣 연보라 = 약함 — 위 빨간 곡선과 똑같은 계산값(사진의 밝기·색 대비를 숫자로 센 것)을 화면에 칠한 것입니다 — AI 예측 아님. 각 이미지 = 영상의 한 시점.
3D 시선 지형 — 시간(가로) × 화면 세로 위치, 높이·색 = 시선쏠림(픽셀 계산값)
읽는 법: 왼쪽=영상 시작 → 오른쪽=끝. 앞쪽=화면 상단, 뒤쪽=화면 하단. 봉우리 = 그 시점·그 위치에 시선이 쏠림(spectral-residual 픽셀 계산 — 뇌 활동/측정 아님). 드래그 회전 · 휠 확대. 인터넷 필요(three.js) — 미로드 시 이 섹션만 생략됩니다.
약함 → 강함 · 축: 시간 × 화면세로 × 시선쏠림
f_000.0sf_004.0sf_010.0sf_016.0sf_028.0sf_040.0sf_052.0s
5축 × 3구간 상세 (연두=양호, 연보라=약함)
읽는 법: 한 칸 = [등급]은 [세로 축]이 [가로 구간]에서 받은 점수. 따옴표 = 그 축이 근거로 고른 화면 문구 일부(모두 그 시점에 실제로 뜬 문구지만, 축마다 주목한 데가 달라 같은 시점이라도 인용이 다를 수 있습니다). (소수점은 칸에 마우스 올리면 표시)
🔊 소리 축에 대한 정직 고지 — 오디오 있음(소리 세기 평균 0.15) · 말소리 대역 2.3% → 배경음악만 있고 내레이션(말)이 없음. 소리 축은 이 오디오 실측값(음량 곡선·말소리 대역)을 근거로 매겼습니다.
🔊 소리 축에 대한 정직 고지 — 오디오 있음(소리 세기 평균 0.15) · 말소리 대역 2.3% → 배경음악만 있고 내레이션(말)이 없음. 소리 축은 이 오디오 실측값(음량 곡선·말소리 대역)을 근거로 매겼습니다.
| 첫 1초 훅 | 2초~55초 유지 | 마무리 | |
|---|---|---|---|
| 시각 화면 움직임·대비·얼굴 | A f_001.0s "증권사 AI 에이전트 만들" | B f_005.0s "나만 주식에서 돈 못 벌어서 논문기반으로만 만들어봄" | A f_054.0s "여러분도 본인만의 증권사 한번 차려보세요!" |
| 소리 첫 소리 훅 | C f_000.0s "텍스트 없음" 배경음악만 존재하며, 말소리 대역 에너지가 낮아 음성 내러티브가 없습니다. 일관된 음량으로 분위기를 유지합니다 | C f_002.0s "텍스트 없음" 배경음악만 존재하며, 말소리 대역 에너지가 낮아 음성 내러티브가 없습니다. | C f_056.5s "텍스트 없음" 배경음악만 존재하며, 말소리 대역 에너지가 낮아 음성 내러티브가 없습니다. |
| 기억 익숙한 포맷·패턴 | A f_000.6s "주식못하는 KAIST 박사" | A f_003.0s "AI 에이전트 7명으로 실제 증권사 조직 본 뜸" | A f_054.0s "여러분도 본인만의 증권사 한번 차려보세요!" |
| 주의 긴장·미완결·새로움 | A f_001.0s "증권사 AI 에이전트 만들" | D f_018.0s "이 네 명의 분석이 모이면," 57초 영상에 5회 장면 전환은 숏폼 콘텐츠치고 매우 느린 페이싱입니다(평균 11.4초/컷). | B f_052.0s "댓글 안달아도 됨^^ 프로필 링크에서 편하게 보세요" |
| 언어 자막이 1초에 읽히나 | A f_000.6s "주식못하는 KAIST 박사" | A f_005.0s "나만 주식에서 돈 못 벌어서 논문기반으로만 만들어봄" | A f_054.0s "여러분도 본인만의 증권사 한번 차려보세요!" |
고칠 것 (우선순위)
- 홀드 구간의 장면 전환 빈도를 3~5초당 1회 이상으로 늘려 시청자 주의력을 유지하세요.
- 영상 전반에 걸쳐 음성 내레이션을 추가하여 시각적 정보와 텍스트 설명을 보완하고, 콘텐츠의 몰입도를 높이세요.
- f_018.0s 프레임의 선명도 저하 문제를 해결하여 영상 품질을 일관되게 유지하세요.
- 홀드 구간에서 애니메이션 및 실제 화면의 시각적 변화를 더 자주 주어 단조로움을 피하고 시각적 흥미를 유발하세요.
채점 방식: 화면을 보는 AI들(gemini + openai)이 각 프레임을 8번 보고 다수결로 등급 결정. 절대 점수가 아닌 상대 등급이라 순위·등급만 참고. 바이럴 예측 유료 서비스(월 $19~)와 같은 목적의 무료 도구입니다 — 성능을 비교해 본 적은 없습니다(대체 가능하다는 주장 아님).