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Youtube seo kr

Skill bsy0318/youtube-seo-kr/skills/youtube-seo-kr

Use when the user shares a YouTube video or Shorts link asking to improve SEO, titles, descriptions, tags, hashtags, or search visibility, or asks why views are low — especially for Korean-language content. Triggers: 유튜브 SEO, 제목 추천, 태그 추천, 설명 최적화, 조회수, 검색 노출, 쇼츠 최적화, YouTube metadata optimization.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add bsy0318/youtube-seo-kr --skill youtube-seo-kr

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

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What its file declares

Copied from the file, not written here

The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

5.9 KB, ~2.3k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

YouTube SEO Korea

Overview

유튜브 링크 하나를 받아 실측 데이터 기반으로 SEO를 진단하고, 제목·설명·태그·해시태그 후보를 전략별로 복수 생성한다.

핵심 원칙: 수집한 데이터에서만 말한다. 모든 키워드·후보·진단에 근거(실측 메타데이터, 자동완성, 경쟁 영상)를 붙인다. 근거 없이 "사람들이 이렇게 검색한다"고 쓰지 않는다.

When to Use

  • 유튜브/쇼츠 링크 + SEO·제목·태그·설명·조회수·노출 개선 요청
  • 사용 안 함: 썸네일 이미지 제작, 채널 운영 전략 전반, 업로드 자동화

Workflow

1. 데이터 수집 — 검증된 명령어는 references/data-collection.md 참조. 원시 출력은 반드시 파일로 저장 후 읽는다(콘솔 인코딩 깨짐 방지).

  1. yt-dlp 한 번으로 메타데이터 JSON(제목·설명·태그·조회수·구독자·업로드일) 확보 — 수집 후 JSON의 id가 요청 영상과 일치하는지 확인
  2. 한국어 자막 추출을 반드시 1회 시도 — 자막이 없거나 실패한 경우에만 설명·챕터로 대체하고 리포트에 "자막 미확보" 명시
  3. 가능하면 썸네일(maxresdefault.jpg)을 읽어 제목-썸네일 문구 일치 여부 진단
  • yt-dlp가 없으면(yt-dlp --version 실패) 먼저 설치한다: python -m pip install yt-dlp. 설치까지 불가능한 환경에서만 fallback 체인(oEmbed → HTML meta → Data API) 사용. 태그도 HTML의 keywords 메타로 대부분 확보된다 — "태그는 확인 불가"라고 단정하지 말 것

2. 진단 — 실측값으로 현재 상태 표 작성: 제목 글자수·키워드 위치, 설명 첫 1~3줄, 태그 수와 무관 태그(주제 희석) 여부, 해시태그, 챕터, 구독자 대비 조회수.

3. 키워드 리서치 (생략 금지)

  1. 자동완성 API를 주제어와 파생어로 최소 2회 호출 (oe=utf-8 필수)
  2. yt-dlp "ytsearch10:키워드"로 상위 경쟁 영상 3개 이상의 제목·조회수 수집
  3. 주 키워드 1개 + 보조 2~3개 + 롱테일 2개 이상 확정, 각각 출처 표기

4. 후보 생성 — 아래 출력 계약대로. 제목 전략 팔레트, 한글 길이 원칙, 설명 구조, 쇼츠 규칙은 references/korean-seo.md 참조.

  • URL에 /shorts/가 있거나 길이 3분 이하면 쇼츠 규칙 적용(태그 5~10개, 챕터 생략, 제목 더 짧게)

5. 리포트 — 아래 템플릿 구조 그대로, 사용자 언어로 출력.

출력 계약 (리포트 골격 — 섹션 생략 금지)

# SEO 분석: <영상 제목>

## 1. 현재 상태 (실측)
| 항목 | 값 | 진단 |
제목(글자수) / 설명 첫 줄 / 태그 N개 / 해시태그 / 챕터 / 조회수·구독자 대비 성과

## 2. 키워드 전략
| 키워드 | 출처 | 역할 |
출처 = 자동완성·경쟁제목·자막·기존태그 중 하나. 역할 = 주/보조/롱테일

## 3. 제목 후보 (5개 이상, 전략 중복 금지)
| # | 전략 | 제목안 | 글자수 | 근거 |

## 4. 설명 후보 (2안, 복붙용 코드블록)
각 안: 첫 1~3줄 키워드 훅 → 본문 → 챕터(키워드 포함, 롱폼만) → 기존 링크·크레딧 유지 → 해시태그 3~5개

## 5. 태그 (복붙용 한 줄, 20~25개 · 쇼츠는 5~10개)
`태그1, 태그2, ...` (합계 N자 / 500자)

## 6. 해시태그 3개 (제목 위 노출용)

## 7. 적용 우선순위 & 한계
바꿀 순서 / 메타데이터가 못 고치는 것(썸네일 CTR·초반 지속률이 더 큰 레버) / 가능하면 스튜디오 수치(노출수·CTR·평균 지속률·트래픽 소스) 요청

Quick Reference

항목
제목최대 100자 / 검색 노출 영문 60~70자 → 한글은 핵심을 앞 30자 안에, 전체 45자 이내
설명최대 5,000자 / 검색 스니펫·더보기 위 노출 = 첫 1~3줄
태그합계 500자 / 공식 입장: 오타 보정 외 minimal role
해시태그설명 내 해시태그 중 3개가 제목 위 노출 / 60개 초과 시 전부 무시
챕터0:00 시작, 3개 이상, 각 10초 이상
쇼츠3분 이하 / 발견은 피드(완주율·스와이프) 중심 — 메타데이터 기대치를 정직하게

Common Mistakes

실수교정
"태그는 비공개라 확인 불가"yt-dlp 또는 keywords 메타로 확보된다
브라우저·수작업 파싱으로 여러 단계 시행착오yt-dlp 명령 한 번이 가장 빠르고 완전하다
근거 없는 키워드 단정자동완성·경쟁 제목에서 나온 것만 채택하고 출처 병기
제목 후보 3~4개로 마감5개 이상, 전략 서로 다르게
글자수 미표기모든 제목 후보에 글자수 병기, 핵심은 앞 30자 안
영문 기준 60자 제목한글은 노출 한계가 더 짧다
기존 설명의 링크·크레딧 삭제유지하고 앞부분만 재구성
자동완성 응답 한글 깨짐URL에 oe=utf-8 추가 (한국 로케일은 EUC-KR로 응답)

출력 전 자가 점검

  • 제목 5개 이상, 전략 서로 다름, 전부 글자수 표기
  • 키워드마다 출처 표기
  • 태그 합계 글자수 표기 (≤500자)
  • 해시태그 3개
  • 진단·수치가 전부 실측값 기반
  • 마지막에 메타데이터의 한계(캘리브레이션) 포함

What ships with it: 2 files

7.4 KB alongside SKILL.md

references/

Gives 0 of the 12 instructions most marketing audience skills give in ~2.3k tokens

Counted across 690 of the 894 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

  • Apply Poppins font to headingsin 41 of 690, across 6 files
  • Apply Lora font to body textin 41 of 690, across 6 files
  • Use Arial fallback for headingsin 39 of 690, across 4 files
  • Use Georgia fallback for body textin 39 of 690, across 4 files
  • Maintain text hierarchy and formattingin 39 of 690, across 4 files
  • Use accent colors for non-text shapesin 38 of 690, across 3 files
  • Use RGB values for precise color matchingin 38 of 690, across 3 files
  • Use brand colors for primary text and backgroundsin 36 of 690, across 1 file
  • Read product marketing context file before asking questions, starting, or auditingin 35 of 690, across 23 files
  • Use active voice instead of passive voicein 26 of 690, across 10 files
  • Implement or generate appropriate JSON-LD structured datain 24 of 690, across 17 files
  • Prioritize clarity over clevernessin 22 of 690, across 8 files

Said here and by no other author read

  • base all claims on collected data
  • save raw data output to files
  • verify the collected video id matches the request
  • attempt korean subtitle extraction once
  • read the thumbnail for title consistency diagnosis
  • install yt-dlp if it is missing

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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