이번 블로그의 주제는 얼마 전 공개된 OpenAI의 새로운 생성AI 기술 '소라(Sora)'인데요. 상상할 수 없는 속도로 빨리 발전하는 AI 기술을 목도하며 놀라움과 두려움이 모두 들더라구요. 과연, 앞으로 마케터의 업은 어떻게 변하게 될까요?

🎬 쓰면 영상이 되는, 생성 AI 소라

2022년 11월, 생성형 AI 모델인 챗GPT로 전세계를 놀래켰던 오픈AI가 또 한번 일을 냈습니다. 챗GPT를 처음 공개한지 고작 2년여 만에 만들어낸 결과물이라 더욱 놀라운데요.

초기의 챗GPT 3.5 버전은 사용자가 내린 지시(프롬프트)에 따라 텍스트로 답변을 생성하는 것이 주요 기능이었습니다. 2023년 초 업그레이드 된 챗GPT 4 버전은 이미지를 인식할 수 있게 발전했습니다. 텍스트와 이미지, 두가지 형태의 정보를 모두 이해하는 ‘멀티 모달’이 탑재된 것인데요.

같은 해 이미지 생성 프로그램인 DALL-E 3와 음성지원이 가능한 GPT-4V가 되었구요. 이렇게 약 2년간 챗GPT는 이미지를 만들고, 보고, 듣고, 대화할 수 있는 보다 정교한 모델로 발전했어요.

이번에 공개된 새로운 모델 ‘소라(Sora)’는 또 어떤 영역으로 확장된걸까요?

소라는 텍스트를 영상으로 변환해 주는 생성AI입니다. 짧은 설명(프롬프트)만으로 최대 1분의 고화질 영상을 손쉽게 만들 수 있게 된 것인데요.  ‘소라(Sora)’라는 모델의 이름은 일본어로 ‘하늘’을 뜻합니다. 현실의 한계를 뛰어넘어 무한한 창의성을 보여주는 능력을 상징한다고 합니다. 간단한 장면 묘사부터 복잡한 스토리라인이 담긴 시나리오까지. 소라의 탄생으로 상상한대로 (쓰는대로) 현실이 되는 마법같은 일이 가능해졌어요. 

*프롬프트(prompt): 컴퓨터, 소프트웨어, 인공지능 시스템 등에서 사용자의 입력을 요청하거나 명령어를 실행하기 위해 사용하는 지시어나 메시지를 의미합니다.

📹 텍스트에서 비디오로

2023년 생성형 AI로 만든 이미지가 널리 보급되었다면, 2024년은 비디오 생성형 AI 서비스가 확산되는 한 해가 될 것으로 기대됩니다.

사실 소라 이전에도 텍스트를 영상으로 만들어주는 텍스트 투 비디오(Text-to-video) AI 모델은 있었어요. 메타의 에뮤(Emu), 구글의 뤼미에르, 런어웨이의 젠-2, 스테이블리티 AI의 스테이블 비디오 디퓨전 등인데요.

새로운 기술도 아닌데, 전세계가 소라의 등장에 이렇게 호들갑을 떠는 이유는 무엇일까요? 바로 영상의 ‘퀄리티’ 그리고 ‘길이’ 때문입니다. 아래는 오픈AI가 소라와 함께 공개한 샘플 영상인데요. (이메일 첨부를 위해 화질을 낮추고 길이를 단축했으니 꼭 원본 영상을 참고해보세요!)
 

프롬프트 원문: https://openai.com/sora

프롬프트 원문: https://openai.com/sora

샘플로 보여준 이 영상들은 사람이 실제로 찍은건지 아니면 AI의 작품인지 구분하기 어려울 정도로 사실적입니다. 불과 1년 전 만들어진 아래 윌 스미스 영상과 비교해보면 퀄리티의 차이를 확연히 느낄 수 있어요. (해당 영상은 Modelscope text2video 모델로 제작되었습니다.) 

훨씬 자연스러운 영상으로 발전한 여러 이유 중 하나는 소라가 현실에서 사물들이 어떻게 존재하는지 물리학적으로 이해하고 있기 때문인데요. 퀄리티 뿐 아니라 길이도 역시 길어졌어요. 이전의 결과물들이 기껏해야 20초였다면, 소라는 최대 1분 길이의 영상을 생성할 수 있습니다. 이로써 광고부터 영화까지 활용 범위가 아주 넓어졌죠.
 

출처: 오픈AI 틱톡 계정

소라의 정교하고 생생한 영상 퀄리티에 대한 감탄하는 동시, 이 기술이 미칠 영향에 대한 우려 또한  커지고 있습니다. 특히, 미디어 및 영상 산업은 소라의 등장으로 인해 중대한 전환점을 맞이할 것으로 예상되는데요.

이전에는 다수의 애니메이터들이 수개월에 걸쳐 완성해야 했던 작업들을 생성 AI로 순식간에 처리할 수 있게 되었어요. 심지어 큰 비용이 들었던 CG나 엑스트라까지도, 기술자나 실제 배우없이 AI가 아주 실감나게 구현해줍니다. 영상 제작에 드는 시간과 비용이 크게 줄어들면서 효율은 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 이렇게 장점이 너무나 명확한 기술이기에 보편화 되는 것은 시간 문제일거라고 생각해요. 

이렇게 영상 생성 AI 기술은 엄청난 속도로 진화하고 있는 중입니다. 지금은 소라가 제작할 수 있는 영상 길이가 1분이지만, 머지않아 몇십분짜리 영상도 만들 수 있게 되지 않을까요. 여기에 메타와 구글이 경쟁에 참여하며 영상 생성 AI의 발전은 더욱 가속화될 것으로 보입니다. 

오픈AI는 소라를 대중에게 아직 공개하지 않았습니다. 레드팀을 꾸려 먼저 기술의 유해성과 위험성(예: 딥페이크)을 평가하는 중이라고 해요. 본격적으로 소라가 대중적으로 사용되기 시작하면, 긍정적 영향 뿐 아니라 부정적 결과도 함께 따라올 수밖에 없을거에요. 그래서 프라이버시 침해, 가짜 뉴스 확산, 저작권 문제 등은 아직 영상 생성 AI 기술의 도전과제로 남아 있습니다.

🌪️ ‘소라’가 마케팅에 미칠 영향

이 혁신적인 기술은 앞으로 마케팅에 어떤 영향을 미칠까요? 저는 마케팅을 얘기할 때 빼놓을 수 없는 영역이 ‘콘텐츠’라고 생각하는데요. 유튜브, 인스타그램, 틱톡 등의 소셜 미디어 플랫폼이 폭발적으로 성장하며, 콘텐츠 중에서도 영상의 역할이 더욱 중요해졌어요. 특히 1분 안에 짧고 강렬하게 포인트만 짚어내는 숏폼(Short-form)의 인기는 여전히 뜨겁습니다.

앞서 언급했듯 소라 같은 기술이 보편화되면 영상 제작에 필요한 시간과 비용이 대폭 줄어들거에요. 만약 누구나 원하는 영상을 '손쉽게' 그리고 '많이' 만들 수 있다면 마케팅은 어떻게 달라질까요?

✅ 마케터는 전략과 스토리텔링에 집중

기술적인 제약에 구애받지 않고, 아이디어만 있다면 어떤 영상이든 마음껏 제작할 수 있는 환경이 되었습니다. 마케터가 원하는 장면을 프롬프트로 쓰기만하면 복잡한 시나리오나 상세한 비주얼도 소라가 손쉽게 구현해 줍니다. 

따라서 마케터는 브랜드의 이야기를 더 잘 전달하고 고객과 감정적 유대를 만드는 스토리텔링에 더 집중할 수 있게 될거에요. 영상 제작에 쏟았던 시간과 인력 자원은 이제 전략을 세우고 타겟 고객과 관계를 구축하하는 활동에 사용될거에요.

또한 기민하게 시장의 트렌드와 경쟁사의 움직임을 분석하고, 고객의 니즈에 맞는 맞춤화된 콘텐츠를 기획하는 능력이 보다 중요해질거라고 생각합니다. 그 과정에서 고객의 참여도나 반응에 따라 전략을 빠르게 수정하고, AB 테스트로 성과를 개선하는 작업도 필수가 될 것입니다. 

✅ 영상이 더욱 개인화됩니다

생성 AI의 발전으로 콘텐츠 제작 뿐 아니라 데이터 분석 또한 자동화되고 있어요. 잠재 고객의 선호도, 관심사, 행동 패턴, 반응 등 다양한 데이터에서 쉽게 인사이트를 얻을 수 있게 된건데요. 데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 소라를 사용해 각 타겟 그룹과 플랫폼에 최적화된 맞춤형 영상을 빠르게 제작할 수 있게 될거에요. 

출처: CreatifyAI
 

특히 리테일 분야에서 이런 변화가 두드러질 것입니다. 예를 들어, 립스틱과 같은 뷰티 제품의 광고 영상을 만든다면, 타겟 고객 그룹의 선호도에 맞게 콘텐츠 (예: 제품 색상, 모델, 피부 톤 등)를 개인화 할 수 있겠죠. 타겟 고객이 마치 자신에게 딱 맞는 제품을 보여주는 것 같은 느낌이 들도록!

이런 맞춤형 콘텐츠는 당연히 일반 콘텐츠보다 참여도와 전환율이 월등히 높아서, 광고 효율성을 극대화하는데 도움이 됩니다. 이제는 누구나 생성 AI로 만든 개인화된 영상 콘텐츠로 마케팅 전략을 한 단계 발전시키고, 브랜드의 경쟁력을 높일 수 있는 기회가 생긴 것이죠. 
 

출처: AdCreativeAI

✅ AB 테스팅이 쉬워집니다

마케팅 캠페인의 효율을 높이고, 타겟 고객에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는데 있어 AB 테스트는 매우 중요한 역할을 할 것입니다. 

지금껏 영상 콘텐츠의 테스팅이 어려웠던 가장 큰 이유는 제작에 드는 비용과 시간 때문이었어요. 제작 비용과 시간이 대폭 감소하면서 영상 AB 테스트가 더욱 쉬워질거에요. 소라를 사용해서 영상의 메시지, 스토리텔링, 스타일, 등장 요소 등 다양한 변수를 무한대로 쉽게 변형할 수 있으니까요. 또한 실시간 데이터를 기반으로 생성 AI로 만든 여러 버전의 영상 결과를 모니터링하고, 반응이 더 좋은 콘텐츠를 찾아내는 것도 쉬워질거에요!

✅ 영상 제작의 진입 장벽이 낮아집니다

사람이 직접 광고, 홍보, 제품 데모 등의 마케팅 영상을 만드는 데는 많은 비용이 드는데요. 고급 제작 기술이 필요했던 작업을 AI가 대신하며 영상 제작의 기술적/재정적 장벽이 크게 낮아졌어요. 이제 영상 제작은 더 이상 전문가나 대규모 제작 스튜디오에만 국한된 영역이 아닙니다. 작은 기업이나 개인 크리에이터도 생성 AI로 전문가가 만든 것 같은 고퀄리티 영상을 만들 수 있게 되었어요. 

이전보다 더 혁신적이고 창의적인 콘텐츠가 많이 등장할 것으로 예상합니다. 이에 소비자의 선택권은 더 다양해지고, 이들의 관심을 끌기위한 경쟁도 더불어 심화되겠죠. 진정으로 아이디어로 승부를 가리는 시대가 다가오고 있는 것 같네요! 

앞으로 브랜드에게 있어 영상 콘텐츠는 단순한 마케팅 도구 그 이상의 의미를 가지게 될거에요. 이미지보다 훨씬 더 강력하게 브랜드의 스토리와 감정을 전달할 수 있기 때문이죠. 계속해서 소셜 미디어와 OTT 같은 플랫폼이 성장함에 따라 영상은 브랜드의 정체성을 나타내고 소비자와 소통하는 핵심 수단이 될 것입니다. 

결국, 영상 콘텐츠를 전략적으로 접근하고, 창의적인 스토리텔링을 할 수 있는 브랜드가 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있지 않을까요?

✏️ 생성형 AI 영상 활용 사례 

AI는 텍스트에서 시작하여 이미지, 그리고 이제는 영상으로 발전하고 있는 중인데요. 지금까지 AI를 영상 제작에 사용한 사례를 찾아봤습니다. 

1️⃣ AI가 쓴 스크립트를 바탕으로

가장 흔한 사례는 생성 AI가 쓴 스크립트로 영상을 만드는 것입니다. 국내에서는 베스킨라빈스가 시도한 광고 영상의 사례가 잘 알려져있어요.

챗GPT가 쓴 스크립트를 각색하여 <복숭아 원정대와 용의 눈물>라는 광고 영상을 만들었어요. 앞으로는 소라 같은 툴을 활용해 이 스크립트를 바로 영상으로 제작할 수 있게 되겠죠? 

2️⃣ 생성 AI 이미지를 영상으로

출처: 삼쩜삼 인스타그램 계정

소라가 등장하기 전에도 생성 AI를 사용하여 이미지를 영상으로 만드는 서비스들이 존재했습니다. 삼쩜삼은 일명 AI 움짤 영상을 잘 활용하고 있는 브랜드입니다. 이미지의 특정 부분 (사람, 손, 들고있는 물체 등)에 움직이는 효과를 넣어 오래된 이미지에 생동감을 주는 방식을 사용하고 있어요.

삼성생명은 소라가 나오기 한참 전인 2023년에 오로지 생성AI만으로 제작한 광고를 공개해 주목을 받았는데요. ‘좋은 소식의 시작’이라는 캠페인 영상인데요. 별도의 촬영과 녹음 없이 오직 100% AI를 통해 제작했다고 해요. 29개의 이미지를 바탕으로 이미지 생성 AI 툴 미드저니와 음악 AI 서비스 포자랩스를 활용했습니다. 
 

GS25는 생성 AI로 '심플리쿸떠먹는타코'라는 상품을 기획했어요. 그리고 제품의 숏폼 홍보 영상 또한 AI 이미지로 제작했어요. 특히 길이가 짧은 숏폼은 이렇게 이미지와 자막만으로도 충분히 재밌고 완성도 높은 영상을 만들 수 있습니다. 

3️⃣ 텍스트로 만든 AI 영상 부분 활용

LG유플러스는 자체 개발한 AI 기술 ‘익시(ixi)’를 활용해 <유쓰 청년 요금제로 혜택이 득흔득흔> 광고 영상을 제작했어요. 먼저 생성 AI로 아이디어를 시나리오로 발전시키고, AI를 활용해 이 시나리오를 영상으로 구현한 것인데요. 

AI로 만든 300여개의 소스가 사용됐고, 음성 AI로 내레이션를 더했다고 해요. 통상 광고 제작에 들어가는 제작비 대비 약 4분의 1, 소요 기간은 약 3분의 1까지 크게 줄일 수 있었습니다. 소라를 사용하면 더 높은 효율을 기대할 수 있겠네요.

4️⃣ 텍스트에서 영상으로

아직까지는 완벽하게 영상 생성 AI 기술만으로 영상을 제작한 브랜드 사례를 찾기 어려웠어요. 곧 소라가 대중화되면 ‘텍스트에서 영상으로’의 사례가 쏟아져 나오지 않을까 싶습니다.

👀 마케터로서

생성 AI의 발전은 거스를 수 없는 변화의 흐름이라고 생각해요. 마케터로서 이러한 변화에 잘 대응하기 위해서 어떻게 해야할까요? 점점 발전하는 생성 AI 기술을 마케팅에 활용할 수 있는 방법을 고민하고 또 준비해야합니다. 

너무 뻔한 얘기처럼 들릴 수도 있을 것 같아요. 하지만 저는 실제로 준비하고 있는 기업과 마케터가 의외로 많지 않을거라고 생각하는데요. 앞으로 한 달에 딱 1시간 짬을 내어 생성 AI를 알아가는데 할애해 보시면 어떨까요? 팀 단위로 월말 워크샵처럼 함께 공부하는 방법도 좋아요!

1️⃣ 생성 AI 기술 이해하기: 도서, 웨비나, 강의 등의 자료를 활용해보세요. 무료 자료도 많습니다!

2️⃣ 직접 AI 툴 사용해보기: 다양한 AI 툴을 직접 사용해보면서, 이러한 기술이 실제 전략 수립과 실행 단계에서 어떻게 사용될 수 있는지 직접 경험해보는 이 단계가 더 중요해요! (무료 체험 기간을 제공하는 툴 위주로 테스트해보세요!)

지금까지 저는 아래와 같은 다양한 AI 툴을 사용해봤어요. 구독자님은 회사에서 그리고 개인적으로 어떤 생성 AI 툴을 사용하고 계신가요? 어쩌면 인터넷의 출현 이후, 또 한번의 변곡점을 지나고 있을지 모를 지금, 생성 AI의 시대에 더 빛나는 마케터가 될 수 있기를 응원합니다.

챗GPT, 빙, 제미니, DeepL, Lilys, 뤼튼, 미드저니, 캔바, AnywordAI, 어도비 파이어플라이, Traw, Arcwise, Notion AI, Reclaim AI 등

디지오션의 뉴스레터 '디지큐'는 12년차 마케터, 미국 IT 기업 마케팅 팀장 그레이스가 직접 경험하고, 생각하고, 느낀 점을 전합니다. 빨리 감기로 소화하는 트렌드 보다는 깊게 그리고 멀리 고민하는 인사이트를 지향합니다. 격주 화요일, 다양한 관점에서 풀어본 테크/마케팅 이야기를 받아보세요! 

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