구글 오팔로 유튜브 쇼츠 자동화하기 개념 정리
핵심 요약
구글 오팔은 노코드로 AI 앱을 만들 수 있는 도구이며, 유튜브 쇼츠 제작 전체 과정을 자동화하는 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 사용자 입력 → 대본 생성 → 음성·이미지·영상 생성 → 결과 페이지 출력까지의 흐름을 단계별로 설계하는 것이 핵심입니다.
구글 오팔이란 무엇인가
구글 오팔은 구글이 실험적으로 공개한 노코드 AI 앱 제작 도구입니다.
코드를 직접 작성하지 않고, 화면에서 블록을 배치하듯이 단계들을 연결해 하나의 'AI 워크플로우'를 만들 수 있습니다.
텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 합성, 영상 생성 같은 다양한 AI 모델을 하나의 앱 안에서 조합할 수 있어, 복잡한 작업을 자동화하는 데 적합합니다.
블로그 글 작성, 쇼츠 제작, 리서치 자동화 같은 반복적인 작업을 "한 번 설계해두고 계속 쓰는" 자동화 파이프라인으로 바꿔주는 도구라고 이해하면 쉽습니다.
기본 구조: 유저 인풋 – 제너레이트 – 아웃풋
오팔 앱은 크게 세 구역으로 나뉩니다.
가장 앞단의 '유저 인풋'은 사용자가 무엇을 만들지 정하는 단계입니다.
예를 들어 "쇼츠 주제"와 "원하는 스타일"을 입력받는 폼이 여기에 해당합니다.
'제너레이트'는 입력을 바탕으로 AI가 실제로 작업을 수행하는 영역입니다.
대본 생성, 이미지 프롬프트 생성, 이미지·영상 제작, 음성 합성이 모두 이 단계에서 이루어집니다.
마지막 '아웃풋'은 이렇게 생성된 결과물을 화면에 어떻게 보여줄지 결정하는 부분입니다.
웹페이지 형태로 장면별 대본, 이미지·영상, 전체 음성 등을 보기 좋게 배치하는 단계라고 보면 됩니다.
예시 앱 이해하기: 블로그 포스트 라이터
오팔에서 공개한 '블로그 포스트 라이터' 예시 앱은 전체 흐름을 파악하기 좋은 학습용 모델입니다.
이 앱은 사용자가 블로그 주제를 입력하면, 주제 리서치 → 아웃라인 작성 → 배너 이미지 생성 → 본문 작성 → 웹페이지 배치까지 자동으로 수행합니다.
각 단계는 화면 왼쪽 편집 영역에서 "블록"처럼 보이고, 오른쪽에는 실제로 동작하는 앱 화면이 나타납니다.
우측 상단의 콘솔 탭에서는 어떤 단계가 어떤 순서로 실행됐는지, 각 단계에서 어떤 입력이 들어가고 어떤 출력이 나왔는지를 상세히 확인할 수 있습니다.
이 예시를 통해 "사용자 입력 → 여러 AI 모델이 순차/병렬로 작업 → 결과를 묶어 보여주기"라는 오팔의 기본 사고방식을 익힐 수 있습니다.
단계 설계 방식: 1단계부터 6단계까지 흐름 이해
블로그 앱 예시를 기준으로 보면, 오팔의 단계 설계 방식이 명확해집니다.
1단계에서는 사용자가 블로그 주제를 입력합니다.
이 단계처럼 유저가 직접 입력해야 하는 블록에는 별도 아이콘이 표시되어 있어 한눈에 구분할 수 있습니다.
2단계는 리서치 단계로, "계획하고 실행하는 에이전트형 모델"을 사용해 웹 리서치를 수행합니다.
프롬프트에는 "웹을 활용하라"는 식의 지시가 포함되어 있고, 1단계에서 받은 주제가 이 지시 안에 끼워져 사용됩니다.
3단계에서는 일반 텍스트 모델을 이용해, 초기 주제와 리서치 결과를 기반으로 아웃라인(개요)을 작성합니다.
4단계와 5단계는 동시에 진행되는 병렬 단계입니다.
4단계는 이미지 생성 모델로 배너 이미지를 만들고, 5단계는 텍스트 모델로 실제 블로그 글을 작성합니다.
6단계에서는 앞에서 생성한 이미지와 본문을 한 페이지 안에 배치해 "완성된 블로그 페이지"를 만들어 냅니다.
이 구조를 그대로 변형하면, 블로그 대신 유튜브 쇼츠를 자동으로 만드는 앱을 설계할 수 있습니다.
주요 모델 종류와 사용 용도
오팔에서 사용할 수 있는 모델들은 역할이 나뉘어 있어, 적재적소에 고르는 것이 중요합니다.
제미나이 플래시: 빠르고 가벼운 텍스트 모델로, 짧은 글쓰기, 요약, 대본 생성처럼 속도가 중요한 작업에 적합합니다.
제미나이 프로: 더 깊은 이해와 긴 글, 복잡한 분석이 필요한 경우 선택합니다.
계획·실행형 플래시: 여러 단계를 스스로 설계하고 순차적으로 실행해야 하는 복잡한 프로젝트에 유용합니다.
딥 리서치 모델: 한 주제를 매우 깊게 파고들며 자료 조사할 때 사용할 수 있습니다.
이미지 생성 모델(예: 이마전폰, 나노버전): 전자는 디테일한 고퀄리티, 후자는 속도가 빠르고 가벼운 이미지 생성에 좋습니다.
오디오 LM: 텍스트를 자연스러운 음성으로 읽어주는 음성 합성 모델입니다.
비오(영상 모델): 텍스트나 이미지 기반으로 짧은 영상을 생성할 때 사용합니다.
음악 모델(예: 리아): 텍스트 설명을 바탕으로 배경음악을 만들어줍니다.
쇼츠 자동화를 할 때는 주로 텍스트(대본), 음성, 이미지, 영상 모델 네 가지를 조합하게 됩니다.
유튜브 쇼츠 자동화: 전체 시나리오 개요
유튜브 쇼츠 자동화 앱의 전체 구성은 하나의 생산 라인처럼 보면 이해가 쉽습니다.
맨 앞에서 사용자가 "어떤 쇼츠를 만들지"에 대한 정보를 입력합니다.
예를 들어 주제에 "아침에 오이를 먹으면 생기는 변화", 스타일에 "실사풍 시네마틱" 같은 값을 넣습니다.
이 입력을 바탕으로 AI가 쇼츠 전체 대본을 만들고, 그 대본으로 음성을 생성합니다.
동시에 각 장면에 맞는 이미지 프롬프트를 만들고, 이를 기반으로 장면별 이미지와 필요한 경우 영상까지 생성합니다.
마지막으로 이렇게 만들어진 대본, 음성, 이미지, 영상들을 한 페이지에 장면 순서대로 정리해 보여주면, 사용자는 한눈에 쇼츠 리소스를 확인·다운로드할 수 있습니다.
단계 1: 사용자 입력 설계하기
첫 단계는 "좋은 질문을 설계하는 것"입니다.
앱에서 유저 인풋 블록을 하나 추가하고, 제목을 예를 들어 "주제 및 스타일 입력" 정도로 정합니다.
질문 문장은 구체적일수록 좋습니다.
예를 들어 "어떤 쇼츠를 만들고 싶으신가요?"와 "어떤 영상 스타일을 원하시나요? (예: 실사풍, 애니메이션, 시네마틱 등)"처럼 나누어 묻습니다.
이 단계의 출력(사용자 답변)은 이후 모든 단계의 재료가 되기 때문에, 다음 블록과 꼭 연결해줘야 합니다.
단계 2: 쇼츠 대본 자동 생성
두 번째 단계에서는 제너레이트 영역에 텍스트 생성 블록을 추가해 쇼츠 대본을 만듭니다.
모델은 빠른 응답이 중요하므로 보통 제미나이 플래시를 선택합니다.
프롬프트에서는 모델의 역할과 출력 형식을 구체적으로 지정하는 것이 중요합니다.
예를 들어 "당신은 유튜브 쇼츠 전문 대본 작성자입니다"라고 역할을 정의하고, "아래 사용자 답변을 바탕으로 전체 쇼츠 대본만 생성하라"는 식으로 지시합니다.
또한 "장면 수는 4개, 각 장면은 평균 50자 내외, 문단 형식으로 작성, 이미지 프롬프트나 음성 스크립트는 포함하지 말 것"처럼 제한 조건을 명시해야 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
마지막으로 이 블록에 앞 단계의 사용자 입력을 연결하여, 프롬프트 안에 실제 주제와 스타일이 들어가게 합니다.
단계 3: 음성, 이미지 프롬프트, 이미지·영상까지 확장
대본이 준비되면 이를 활용해 여러 미디어를 자동으로 생산합니다.
먼저 오디오 LM 모델을 사용하는 블록을 추가해 "대본 전체를 읽는 음성"을 생성합니다.
이때 입력으로는 대본 텍스트만 넣어야 하므로, 대본 블록의 출력을 그대로 연결합니다.
다음으로는 "이미지 프롬프트 생성" 단계가 필요합니다.
여기서는 제미나이 플래시 같은 텍스트 모델을 사용해, 각 장면에 적합한 이미지 설명 문장을 만들어냅니다.
프롬프트에서는 "사용자가 입력한 스타일(예: 실사풍 시네마틱)을 반영해 장면별 이미지를 묘사할 것"과 "출력은 JSON 형식으로 scene 번호와 prompt를 포함할 것"을 명시합니다.
JSON으로 받은 프롬프트는 다시 여러 개의 블록으로 나누어, scene 1, scene 2…처럼 장면별 프롬프트만 추출합니다.
그 다음, 각 장면 프롬프트를 이미지 생성 모델(예: 나노버전)에 연결해 장면별 이미지를 만듭니다.
영상까지 활용하고 싶다면, 영상 모델인 비오 블록을 추가해 "특정 장면의 이미지 + 그 장면 프롬프트"를 입력으로 넣고 짧은 영상을 생성합니다.
이렇게 하면 하나의 대본으로부터 음성, 장면별 이미지, 선택적 영상까지 일괄 생산할 수 있습니다.
단계 4: 결과물 한 페이지로 모으기
모든 리소스가 생성되었으면, 마지막 단계는 이것을 보기 좋게 정리하는 것입니다.
아웃풋 영역에서 "웹페이지 with 자동 레이아웃" 옵션을 선택해 출력 블록을 추가합니다.
프롬프트에서는 "장면 1~4까지에 대해, 각 장면의 대본과 이미지/영상이 순서대로 짝을 이루도록 나열하라"고 지시합니다.
예를 들어 "장면 1: 장면 대본 + 장면 이미지(또는 영상)" 형식으로, 4개 장면을 순서대로 배치하게 합니다.
마지막에는 전체 쇼츠 대본과 음성 재생 링크도 함께 배치하도록 지정하면, 페이지 하나에서 모든 요소를 한 번에 확인할 수 있습니다.
이 단계에서 각 장면 이미지, 영상, 전체 대본, 음성 블록을 모두 끌어와 연결하는 것이 핵심입니다.
테스트와 디버깅: 프리뷰와 콘솔 활용
오팔로 앱을 만들 때는 "조금 만들고 바로 테스트하는 습관"이 중요합니다.
각 단계를 추가할 때마다 우측 상단의 프리뷰를 눌러 실제 앱처럼 실행해 보고, 입력을 넣어 결과가 의도대로 나오는지 확인합니다.
만약 결과가 이상하거나 중간 과정이 궁금하다면, 콘솔 탭에서 단계별 로그를 확인합니다.
여기서 각 블록의 입력/출력 데이터를 직접 볼 수 있어, 예를 들어 "장면 수를 4개로 요청했는데 왜 5개가 나왔는지" 같은 문제를 진단하기 좋습니다.
필요하다면 프롬프트를 조금씩 수정하거나, 장면 수·글자 수 같은 조건을 조정하면서 앱의 품질을 점차 개선해 나가면 됩니다.
인사이트
구글 오팔의 핵심 가치는 "AI 기능을 하나의 흐름으로 설계해 반복 작업을 자동화할 수 있다"는 점입니다.
유튜브 쇼츠 제작처럼 매번 비슷한 절차를 반복하는 작업은, 한 번만 잘 설계해 두면 이후에는 주제와 스타일만 바꿔 빠르게 생산할 수 있습니다.
실전에서는 처음부터 완벽하게 만들려고 하기보다, "사용자 입력 → 대본 생성 → 결과 확인"의 최소 흐름부터 만든 후, 음성, 이미지, 영상, 레이아웃 순으로 한 단계씩 확장해 가는 방식이 효율적입니다.
이 과정을 익혀두면 쇼츠뿐 아니라 블로그, 뉴스레터, 인포그래픽, 강의 자료 등 다양한 콘텐츠 제작에도 같은 원리를 응용할 수 있습니다.