VideoAI가 한 편의 영상씩, 어떻게 우리 콘텐츠 워크플로우를 조용히 재구축했는지

소개

모든 마케팅 팀은 동영상에 대해 똑같은 말을 합니다. ‘더 많은 동영상이 필요하고, 더 빨리 만들어야 하며, 어떻게든 비용도 더 저렴해야 한다’는 것이죠. 이것이 바로 현재 시중에 나와 있는 거의 모든 AI 동영상 생성기의 핵심 판매 포인트이며, 대부분은 그 약속 중 딱 한 가지만은 지켜주지만 나머지는 무시해 버립니다.

VideoAI에서 저를 놀라게 한 것은 속도가 아니었습니다. 첫 번째 빈 대본부터 영상을 공개할 가치가 전혀 없다고 판단하는 순간에 이르기까지, 실제 워크플로우의 얼마나 다양한 단계에 이 도구가 관여했는지가 놀라웠습니다.

포레스터(Forrester)는 최근 마케팅 팀이 동영상 제작 규모를 확대하는 데 가장 큰 걸림돌은 예산이 아니라 제작 시간이라는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 우리가 내부적으로 확인한 바와 일치합니다. 병목 현상이 ‘이걸 만들 수 있을까’에서 ‘이걸 만들어야 할까’로 바뀌자, 그 이후의 모든 과정이 훨씬 더 명확해졌습니다.

실제로 어떤 변화가 있었는지 단계별로 살펴보겠습니다.

빈 페이지를 90초 분량의 대본으로 바꾸기

예전에는 영상 대본 한 줄도 쓰기 전에 빈 문서를 너무 오랫동안 멍하니 쳐다보곤 했습니다. 이제는 VideoAI에 대략적인 핵심 요점 목록을 입력하기만 하면 1분도 채 되지 않아 체계적인 대본을 받아볼 수 있습니다.

과정은 간단합니다. 핵심 메시지를 붙여넣고, 어조(캐주얼, 기술적, 임팩트 있는)를 선택한 다음, 장면별 개요 초안을 작성하도록 하면 됩니다. 여전히 결과물의 약 30% 정도는 수정하지만, 이는 아무것도 없는 상태에서 시작하는 것에 비하면 극히 일부에 불과합니다.

텍스트 프롬프트가 말하는 발표자로 변하는 모습 지켜보기

이 기능을 사용할 때마다 여전히 약간 이상한 느낌이 듭니다. 대본을 입력하고 발표자 스타일을 선택하면, 몇 분 안에 화면 속에 등장한 인물이 입모양과 말의 속도를 맞춰 대본을 전달하죠.

우리는 주로 실제 발표자를 섭외하기에는 과한 내부 교육용 클립에 이 기능을 사용합니다. 브랜드 콘텐츠를 위한 카메라 앞의 팀을 대체할 수는 없으며, 솔직히 말해 그럴 필요도 없습니다.

한 번의 웨비나를 일주일 분량의 소셜 클립으로 분할하기

45분짜리 제품 웨비나는 예전에는 생방송이 끝나면 조용히 묻혀버리곤 했습니다. 이제는 녹화본을 VideoAI의 클립 도구에 입력하면, 참여도가 높은 순간을 자동으로 표시하고 30~60초 분량의 클립으로 자동 편집해 줍니다.

지난 분기에는 한 번의 웨비나로 5개 플랫폼에 게시할 수 있는 11개의 활용 가능한 클립이 생성되었으며, 이 모든 과정은 편집자가 수동으로 좋은 장면을 찾아내느라 두 번의 오후를 소비하던 과거와 달리 20분도 채 걸리지 않았습니다.

점심 시간 전에 제품 데모를 5개 언어로 더빙하기

이 작업 덕분에 실제로 상당한 비용을 절감할 수 있었습니다. 독일, 브라질, 일본, 프랑스, 한국에서 출시를 앞두고 현지화가 필요한 데모 영상이 있었는데, 기존 대행사가 제시한 견적은 4,200달러에 소요 기간은 2주였습니다.

VideoAI의 더빙 기능은 입모양과 번역된 오디오를 정확히 동기화하여 약 3시간 만에 5개 언어 버전을 모두 제공했습니다. 비용은 기존 견적의 5분의 1도 채 되지 않았으며, 캠페인을 예정보다 무려 일주일이나 앞당겨 출시할 수 있었습니다.

더 이상 ‘러프 컷’처럼 보이지 않는 러프 컷

편집은 아무리 뛰어난 팀이라도 속도가 느리고 다소 지루한 작업이기 때문에, 영상 제작 과정에서 누구도 언급하고 싶어 하지 않는 부분입니다. VideoAI의 자동 편집 기능은 사람이 타임라인을 손대기 전에 이미 영상 흐름을 조절하고, 불필요한 정적 부분을 제거하며, 장면 전환에 맞춰 배경 음악을 동기화합니다.

저희 편집자들은 여전히 최종 마무리 작업을 수행하며, 브랜드 특유의 감성을 더하고 몇 가지 전환 효과를 수작업으로 조정합니다. 하지만 이들은 원본 영상 자료 그대로가 아닌, 이미 70% 완성된 결과물을 바탕으로 작업을 시작합니다.

추측 대신 세 가지 후크를 서로 비교해 보기

한동안 저희의 영상 후크에 대한 접근 방식은 “회의실에서 가장 잘 들리는 것을 고르자”는 것이었습니다. 이는 전략이 아니라 단순한 ‘느낌’일 뿐이며, 느낌은 확장성이 없습니다.

이제 우리는 동일한 핵심 영상에 대해 세 가지 다른 오프닝 후크를 생성하고, 이 세 가지를 모두 소규모 유료 테스트로 진행한 뒤, 본격적인 배포에 예산을 투입하기 전에 실제 클릭률 데이터를 통해 승자를 선정합니다. 한 테스트에서는 우리의 “가장 유력한 후보”와 실제 승자 간의 후크 성과 차이가 40%나 나기도 했는데, 이는 직감에만 맡기기에는 너무나 큰 격차입니다.

데이터가 ‘아니오’라고 했으니 영상을 아예 생략하기

대부분의 이런 목록에는 포함되지 않는 항목이 하나 있는데, 바로 그 점이 이 항목이 중요한 이유입니다. 모든 아이디어가 영상으로 만들어져야 하는 것은 아니며, VideoAI의성과 예측 점수 덕분에 우리는 제작에 단 1달러도 투자하기 전에, 서류상으로는 좋아 보였지만 예상 참여도가 낮게 나온 프로젝트를 적어도 12개는 포기할 수 있었습니다.

나쁜 아이디어를 초기에 과감히 포기하는 것이 나중에 다듬는 것보다 더 큰 가치가 있습니다. 우리는 낮은 예측 점수를 이메일 제목에 대한 실패한 A/B 테스트 결과와 동일하게 취급하기 시작했습니다. 즉, 거절이 아니라 유용한 정보로 받아들이는 것입니다.

이 모든 것이 VideoAI를 훌륭한 창의적 판단력을 대체할 수 있게 만드는 것은 아니며, 그렇게 취급해서도 안 됩니다. VideoAI가 실제로 한 일은 지루한 영상 제작 과정의 80%에서 충분한 마찰을 제거하여, 우리 팀이 흥미로운 20%에 대해 더 많은 시간을 할애해 논의할 수 있게 한 것이었고, 결과적으로 이것이야말로 처음부터 의도했던 핵심이었습니다.