UGC 제작비가 싸질수록 검수가 비싸진다

AI 영상 도구는 짧은 광고 한 편을 만드는 비용을 낮춘다. 제작비가 내려간 자리에 곧바로 성과가 생기는 것은 아니다. 어색한 손, 과장된 대사, 근거 없는 약속, 브랜드와 맞지 않는 화자를 골라내는 일이 늘어난다.

Edmund Yong은 혼자 앱 광고를 만드는 영상에서 Claude와 Higgsfield를 이용해 Create Skills의 짧은 UGC 형식 광고를 만든다. 그는 영상 생성에 약 5분과 몇 달러가 들었다고 말하며, 일반 UGC 제작자의 수백·수천 달러와 비교한다. 이 수치는 한 번의 자기보고이고 영상은 Higgsfield 홍보를 포함한다.

생성 전에 광고의 단위를 먼저 고른다

Yong은 광고를 hook, problem, solution, call to action 네 부분으로 나눈다. 첫 3초에는 특정 사용자가 자기 얘기라고 느낄 문장을 두고, 짧은 화면에는 제품의 한 동작만 보여준다. AI에는 다섯 개의 hook과 서로 다른 각도를 먼저 요청한 뒤 하나를 골라 영상으로 만든다.

이 순서에서 AI가 맡은 일은 선택지를 만드는 것이다. 누구를 부를지, 어떤 문제를 앞에 놓을지, 제품이 실제로 약속할 수 있는 범위는 사람이 정한다. 제품 설명이 모호하면 생성 속도가 빨라져도 모호한 광고만 더 많이 나온다.

첫 출력은 완성본이 아니라 검수 대기열이다

영상에서도 첫 결과의 손 모양과 동작이 어색해 다시 생성한다. 완성 뒤에는 Gemini에 영상을 넣어 hook, 에너지, 화면 자막, 제품 결과 설명을 비평하게 한다. 모델이 만든 광고를 다른 모델이 평가하는 구조다.

이 평가를 고객 반응으로 착각하면 안 된다. 모델은 영상의 구조적 결함을 찾는 보조 검수자가 될 수 있지만, 사람들이 멈춰 보고 클릭하고 결제할지는 실제 노출에서만 알 수 있다. 생성 모델과 평가 모델이 같은 관습을 공유하면 서로 비슷한 광고를 높게 평가할 가능성도 있다.