증감
1,150,000
구독자
0▲ +10,000▲ +10,000 308,101,676
총 조회수
▲ +176,695▲ +1,320,794▲ +4,888,665 280
영상 수
0▲ +1▲ +4 1,100,363
영상당 평균 조회수
예상 수익 분석
💰 월 예상 수익 애드센스
약 1,286만 ~ 3,000만원
allsnsrank 예상 단가 기준
🤝 영상 1개당 예상 협찬 단가
약 1,004만 ~ 2,008만원
allsnsrank 예상 단가 기준
※ 국가·카테고리별 업계 통용 단가 범위로 계산한 추정치입니다(멤버십·슈퍼챗·프리미엄 수익 미반영). 실제 수익과 크게 다를 수 있습니다.
협찬 이력
1건협찬 영상
1곳브랜드
1.28%평균 참여율
7.3만협찬 영상 총 조회
2026-07 ~ 2026-07 사이에 확인된 협찬입니다.
영상 설명란·제목의 협찬 표기로 감지하므로 표기가 없는 협찬은 잡히지 않습니다.
이 채널의 운영자이신가요?
동급 채널에는 협찬하는데 아직 이 채널과는 안 한 브랜드 8곳을 찾아 뒀습니다.
채널 인증을 하시면
그 목록과 함께 참여율 백분위(동급 대비)·연락 창구 점검·협찬 공백·추정 시청자층을
본인에게만 보여드립니다.
계정 연동이 아니라 채널 설명란에 코드 한 줄을 넣는 방식이고, 확인 뒤 지우셔도 됩니다.
추이
+1만
최근 7일 구독자
+1만
최근 30일 구독자
+132만
최근 7일 조회수
+489만
최근 30일 조회수
성장 성과 분석 언제 조회수가 터졌는지 — 하루 단위 발생량
16.1만
하루 평균 조회수 (30일)
+323
하루 평균 구독 증감 (30일)
34.2만
최고 기록 (08-04)
2.01
조회 1천회당 구독 전환 (30일)
막대=조회수 증가량 · 선=구독자 증감 (우측 축). 수집 시작 2026-07-01 이후 · 결측일은 하루 평균으로 보정.
다음 마일스톤
구독자 200만
📅 2033년 9월경 도달 예상
최근 30일 하루 평균 +333명 추세 기준
단순 선형 추정으로, 실제와 다를 수 있습니다. 매일 갱신됩니다.
월별 성장
| 월 | 구독자(월말) | 구독 증감 | 조회수 증가 |
|---|---|---|---|
| 2026.09 (진행중) | 1,150,000 | +1만 | +413만 |
| 2026.08 | 1,140,000 | 0 | +329만 |
통계 수집 시작(2026-07-01) 이후 데이터만 표시됩니다.
업로드 습관 최근 90일
주당 평균 0.6편
90일간 8편
쇼츠 비율 13%
일
월
화
수
목
금
토
요일 분포(한국시간). 가장 자주 올리는 요일이 강조됩니다.
시청자 참여율 최근 영상 30편 평균
1.22%
좋아요율 (좋아요÷조회수)
0.123%
댓글율 (댓글÷조회수)
일반적으로 좋아요율 3% 이상이면 높은 편, 1% 미만이면 낮은 편으로 봅니다.
광고·협찬 분석 제목의 광고 표기 기반 자동 감지
1편
감지된 광고·협찬 영상
0.4%
수집 영상 중 광고 비율
7.3만
광고 영상 평균 조회수
0.06배
일반 영상 대비 성과
협찬 브랜드:
한국산업기술시험원
제목·설명란에 광고·협찬을 표기한 영상만 집계합니다 — 표기 없는 광고는 누락될 수 있습니다. 브랜드는 자동 추출(주 1회 갱신).
예상 CPV는 위 '예상 협찬 단가'를 이 채널의 평소 조회 중앙값으로 나눈 값이라 실제 계약 단가가 아닙니다.
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채널 분석
과학드림 [Science Dream]는 구독자 115만명을 보유한 유튜브 채널로, allsnsrank 집계 전체 2,710위(상위 6%)에 올라 있다. 카테고리별로는 교육/정보/건강 카테고리에서 172위다.
최근 일주일 기준 구독자 증가폭은 1만명, 일평균 약 1,429명 수준이다.
최근 한 달 기준 구독자 증가폭은 1만명, 일평균 약 333명 수준이다. 같은 기간 누적 조회수는 488만회 증가했다.
지금까지 올린 영상은 280개, 영상 한 편당 평균 조회수는 약 110만회다. 최근 업로드 흐름을 보면 월 1~3회꼴로 새 영상을 올리고 있다.
개설 이후 쌓인 조회수는 총 3억 810만회다. 구독자 1명당 평균 267회꼴로, 구독자 대비 시청 도달이 높은 편이다.
이 분석은 allsnsrank가 매일 수집하는 채널 통계(2026년 9월 25일 기준)를 바탕으로 자동 산출되며, 수치는 수집 시점에 따라 실제와 차이가 있을 수 있다.
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