카테고리는 어떻게 붙었나 — 분류 2만 4,913건 중 68.2%는 자동이고, 사람이 확인한 건 16.5%다
이 사이트에는 카테고리를 다룬 글이 스무 편 넘게 있다. 게임 채널이 몇 개인지, 먹방이 구독자를 얼마나 쥐고 있는지 같은 이야기는 모두 "이 채널은 이 카테고리다"라는 판정 위에 서 있다. 그런데 그 판정 자체가 어떻게 만들어졌는지는 한 번도 공개한 적이 없다.
이번에는 분류표 자체를 데이터로 놓고 분해했다. 2026년 8월 6일 기준 한국 랭킹에 오른 채널 1만 2,200개 가운데 1만 2,173개에 카테고리가 붙어 있고, 그 분류 건수는 모두 2만 4,913건이다. 채널 하나당 평균 2.05개다. 이 2만 4,913건이 각각 어디서 왔고 어느 정도로 믿을 만한지를 정리한다.
분류 2만 4,913건 중 셋에 둘은 자동 분류다
분류에는 출처가 기록돼 있다. 규칙 기반 자동 분류(auto), 사람이 직접 지정한 분류(manual), 언어 모델이 붙인 분류(ai), 외부 자료에서 가져온 분류(import) 네 가지다.
| 출처 | 분류 건수 | 비중 | 평균 신뢰도 |
|---|---|---|---|
| auto (규칙 자동) | 16,991 | 68.2% | 69.4 |
| manual (사람 지정) | 4,118 | 16.5% | 96.3 |
| ai (모델 분류) | 3,554 | 14.3% | 76.1 |
| import (외부 자료) | 250 | 1.0% | 86.3 |
| 합계 | 24,913 | 100.0% | 73.6 |
자동 분류가 3분의 2를 넘는다. 사람이 직접 확인한 분류는 6건 중 1건꼴이다. 카테고리별 채널 수나 구독자 합계를 볼 때, 그 숫자의 상당 부분은 채널 이름과 소개글에 걸린 규칙이 만들어낸 결과라는 뜻이다.
신뢰도 점수는 측정값이 아니라 출처별 상수다
분류에는 0에서 100 사이의 신뢰도 값도 함께 저장된다. 이름만 보면 분류가 맞을 확률처럼 읽히지만, 분포를 열어 보면 그렇지 않다.
| 출처 | 가장 많은 신뢰도 값 | 해당 건수 | 그 출처 안에서의 비중 |
|---|---|---|---|
| auto | 70 | 15,399 | 90.6% |
| manual | 100 | 3,578 | 86.9% |
| ai | 75 | 1,936 | 54.5% |
| import | 90 | 157 | 62.8% |
자동 분류의 90.6%가 정확히 70이고, 사람 지정 분류의 86.9%가 정확히 100이다. 값이 채널마다 계산된 것이 아니라 출처에 따라 미리 정해진 숫자가 붙는 구조다. 실제로 auto 가 갖는 값은 60·70·80·100 네 가지뿐이고, ai 는 60·75·80·85 네 가지뿐이다.
따라서 이 점수를 "이 채널이 이 카테고리일 확률"로 읽으면 안 된다. 뒤에 나오는 카테고리별 평균 신뢰도 차이도 분류 정확도의 차이가 아니라 출처 구성비의 차이일 뿐이다. 신뢰도가 높은 카테고리는 더 정확한 카테고리가 아니라 사람 손을 더 많이 탄 카테고리다.
장르마다 분류 방식이 다르다
대분류 16개를 출처 구성으로 갈라 보면 편차가 크다. 아래 비중은 각 대분류에 붙은 분류 건수를 100으로 놓고 계산했다.
| 대분류 | 분류 건수 | manual | auto | ai | 평균 신뢰도 |
|---|---|---|---|---|---|
| 브랜드/기업/단체 | 969 | 98.5% | 0.0% | 1.5% | 99.7 |
| BJ/인물/연예인 | 731 | 94.8% | 0.0% | 5.2% | 98.7 |
| 이슈/가십 | 153 | 62.1% | 0.0% | 37.9% | 87.4 |
| 음악/댄스/가수 | 3,396 | 38.4% | 60.2% | 1.0% | 78.6 |
| 게임 | 2,529 | 15.1% | 66.8% | 18.0% | 74.7 |
| 일상/브이로그 | 659 | 14.6% | 70.7% | 14.7% | 74.9 |
| 스포츠 | 1,842 | 13.0% | 77.8% | 8.5% | 72.7 |
| 엔터/예능 | 961 | 7.1% | 64.0% | 25.3% | 73.9 |
| 뷰티/패션 | 1,358 | 6.4% | 87.5% | 6.1% | 70.6 |
| 키즈 | 1,460 | 2.5% | 76.7% | 20.8% | 71.2 |
| 영화/드라마/방송 | 1,016 | 2.4% | 78.1% | 18.7% | 72.2 |
| 재테크/금융 | 427 | 2.1% | 82.7% | 15.2% | 70.7 |
| 교육/정보/건강 | 1,838 | 1.8% | 57.1% | 38.5% | 73.4 |
| 라이프 | 3,561 | 1.7% | 73.2% | 21.6% | 71.5 |
| 뉴스/시사 | 1,107 | 1.4% | 68.4% | 29.4% | 72.7 |
| 먹방/푸드/ASMR | 2,869 | 0.6% | 98.9% | 0.5% | 69.3 |
양 끝이 뚜렷하다. 브랜드/기업/단체는 98.5%가 사람 지정이고 자동 분류가 한 건도 없다. 기업 채널은 이름만으로 규칙이 판정하기 어렵고, 어느 회사인지 확인하는 작업이 사실상 수작업이기 때문으로 보인다. BJ/인물/연예인도 94.8%가 사람 지정이다. 사람 이름으로 된 채널을 규칙으로 묶기 어려운 사정은 같다.
반대편에는 먹방/푸드/ASMR이 있다. 2,869건 중 98.9%가 자동 분류이고 사람이 확인한 건 0.6%, 17건뿐이다. 먹방·ASMR·요리 같은 단어가 채널 이름과 소개글에 그대로 드러나는 장르라 규칙이 잘 듣는다. 다만 그 말은 규칙이 놓친 채널은 아무도 다시 보지 않았다는 뜻이기도 하다. 이 카테고리의 채널 수는 규칙이 잡아낸 채널 수에 가깝지, 실제 먹방 채널 수와 같다고 보기는 어렵다.
교육/정보/건강과 뉴스/시사는 모델 분류 비중이 각각 38.5%, 29.4%로 높다. 규칙으로도 사람으로도 정리가 덜 된 영역을 모델이 메운 형태다.
구독자가 많은 채널일수록 사람이 확인했다
채널 규모별로 사람 지정 분류를 하나라도 가진 채널의 비율을 봤다.
| 구독자 구간 | 채널 수 | manual 보유 | ai 보유 | auto 보유 |
|---|---|---|---|---|
| 5만 미만 | 4,240 | 28.2% | 19.7% | 56.8% |
| 5만~10만 | 1,192 | 14.1% | 19.7% | 70.0% |
| 10만~50만 | 4,114 | 20.2% | 16.7% | 71.4% |
| 50만~100만 | 1,249 | 24.4% | 14.7% | 71.3% |
| 100만~1,000만 | 1,316 | 29.4% | 14.3% | 70.3% |
| 1,000만 이상 | 62 | 50.0% | 11.3% | 50.0% |
5만~10만 구간의 14.1%에서 1,000만 이상의 50.0%까지, 위로 갈수록 사람 지정 비율이 올라간다. 검수 자원이 큰 채널에 먼저 갔다는 뜻이고, 순위표 상단일수록 분류가 정확할 가능성이 높다는 뜻이기도 하다. 구독자 1억 3,400만 명의 김프로KIMPRO, BLACKPINK, BANGTANTV, HYBE LABELS는 모두 신뢰도 100의 사람 지정 분류를 갖고 있다.
다만 최상위권에서도 절반은 자동·모델 분류에만 기대고 있다. CuRe 구래(3,460만), ToyPuddingTV(2,750만), KBS WORLD TV(2,050만), Jane ASMR 제인(1,840만), Hongyu ASMR 홍유(1,680만)는 순위 60위 안에 있으면서도 사람이 지정한 분류가 없다. 키즈·ASMR처럼 규칙이 잘 듣는 장르에 몰려 있는 것이 눈에 띈다.
5만 미만 구간이 28.2%로 튀는 것은 규모 때문이 아니다. 이 구간의 사람 지정 분류를 대분류로 갈라 보면 브랜드/기업/단체가 740건, 음악/댄스/가수가 554건으로 대부분을 차지한다. 구독자가 적어도 기업 채널과 K-POP 아티스트 채널은 규모와 무관하게 사람이 지정한다. 규모의 효과와 장르의 효과가 섞여 있는 구간이다.
대표 카테고리가 지정된 채널은 넷 중 하나뿐이다
채널 하나에 카테고리가 몇 개나 붙어 있는지도 봤다.
| 채널당 분류 개수 | 채널 수 | 비중 |
|---|---|---|
| 1개 | 3,331 | 27.4% |
| 2개 | 6,226 | 51.1% |
| 3개 | 1,656 | 13.6% |
| 4개 이상 | 960 | 7.9% |
| 합계 | 12,173 | 100.0% |
절반이 넘는 채널이 두 개의 카테고리에 동시에 속한다. 대분류와 소분류가 함께 붙는 경우가 많아서인데, 이 구조 때문에 카테고리별 구독자를 그냥 더하면 같은 채널이 여러 번 세어진다. 이 사이트의 카테고리 합계가 채널 단위 중복 제거를 거쳐야 하는 이유다.
더 중요한 것은 대표 카테고리다. 분류에는 그 채널의 대표 분류인지를 표시하는 값이 있는데, 랭킹 채널 1만 2,200개 중 대표 분류가 지정된 채널은 2,854개, 23.4%에 그친다. 나머지 넷 중 셋은 "이 채널은 결국 무슨 장르인가"에 대한 답이 데이터에 없는 상태다. 채널을 하나의 장르로 세는 통계를 만들 때 이 부분이 가장 큰 빈틈이다.
정리
- 한국 랭킹 1만 2,200개 채널에 붙은 카테고리는 2만 4,913건, 채널당 평균 2.05개다.
- 출처는 자동 분류 68.2%, 사람 지정 16.5%, 모델 분류 14.3%, 외부 자료 1.0%다.
- 신뢰도 점수는 채널마다 계산된 값이 아니라 출처별로 고정된 상수다. 자동 분류의 90.6%가 70, 사람 지정의 86.9%가 100이다. 정확도로 읽으면 안 된다.
- 장르별 편차가 크다. 브랜드/기업/단체는 98.5%가 사람 지정인 반면, 먹방/푸드/ASMR은 98.9%가 자동 분류다.
- 구독자 1,000만 이상 채널은 50.0%가 사람 지정 분류를 갖지만, 5만~10만 구간은 14.1%다. 순위표 상단일수록 분류가 검수돼 있다.
- 대표 카테고리가 지정된 채널은 23.4%뿐이다.
데이터 기준과 한계
집계 기준일은 2026년 8월 6일이고, 모집단은 이날 한국 순위가 매겨진 채널 1만 2,200개다. 이 가운데 카테고리가 하나도 없는 채널이 27개 있어 분류 분석의 모집단은 1만 2,173개다. 카테고리별 표의 건수는 채널 수가 아니라 분류 건수이며, 한 채널이 여러 대분류에 속할 수 있어 열의 합은 모집단보다 크다. 이 글에서는 구독자나 조회수를 카테고리별로 합산하지 않고 비율만 사용했다.
이 글은 분류가 얼마나 정확한지를 측정한 것이 아니다. 분류가 어떤 경로로 붙었는지를 셌을 뿐이다. 사람이 지정한 분류라고 해서 반드시 맞다는 보장은 없고, 자동 분류라고 해서 틀렸다는 뜻도 아니다. 정확도를 알려면 표본을 뽑아 사람이 다시 판정하는 별도의 작업이 필요하다. 다만 어떤 카테고리의 숫자가 규칙에 의존하고 있는지는 이 데이터로 알 수 있고, 자동 분류 비중이 높은 카테고리일수록 규칙이 놓친 채널만큼 실제보다 작게 잡혀 있을 가능성을 감안해서 읽는 편이 안전하다.
데이터 출처: allsnsrank 자체 수집 통계(유튜브 공개 데이터 기반). 수치는 수집 시점 기준이며 실제와 차이가 있을 수 있습니다. ← 인사이트 목록