이비스

 영상 AI 쪽은 진짜 매달 새로운 게 튀어나온다. 클링 얘기는 지난 편에 했으니, 이번엔 요즘 많이 들리는 힉스필드랑 씨댄스(Seedance), 그리고 직접 작업할 때 자주 쓰는 드롭샷 AI까지 같이 정리해본다. 힉스필드 - 모델을 모아놓은 "올인원" 플랫폼 힉스필드는 자체 모델을 만드는 회사가 아니라, 소라2, 베오3.1, 클링, 씨댄스 같은 여러 영상 모델을 한 화면에서 골라 쓸 수 있게 묶어놓은 플랫폼이다. 같은 프롬프트를 여러 모델에 동시에 돌려서 결과를 비교해볼 수 있다는 게 가장 큰 장점이고, 영화적인 카메라 워크(크레인 샷, 달리 샷 같은)를 50개 이상 프리셋으로 제공해서 영상 느낌을 빠르게 잡을 수 있다는 점도 매력적이다. 캐릭터 일관성을 위한 자체 기능이나 자동 립싱크 같은 부가 기능도 갖추고 있다. 근데 직접 써보거나 후기를 찾아보면서 신경 쓰이는 부분도 있었다. "무제한" 플랜이 사실상 속도 제한이 걸려 있어서 이름값을 못 한다는 불만이 꽤 많았고, 일부 사용자들 사이에서는 자체 기술이라고 홍보한 기능이 실제로는 타사 모델을 그대로 가져다 쓴 거 아니냐는 의혹도 제기됐다. 결제 전에 후기를 한 번 더 찾아보고, 무료 크레딧으로 먼저 테스트해보는 걸 추천한다. 여러 모델을 한 번에 비교해보는 용도로는 분명 편리하지만, 메인으로 깊게 파고들 도구라기보단 "찍먹용"으로 써보고 마음에 드는 모델을 따로 결제하는 쪽이 합리적일 수 있다 씨댄스(Seedance) - 디테일한 움직임이 강점 씨댄스는 바이트댄스가 만든 영상 생성 모델인데, 사람 움직임이나 표정 변화를 자연스럽게 표현하는 데 강하다는 평가가 많다. 손으로 음식을 집는 것 같은 세밀한 동작에서 특히 차이가 난다고 한다. 가격 면에서도 1080p 출력 기준으로 대량 제작에 적합한 가격대를 제공해서, 짧은 영상을 많이 뽑아야 하는 작업에는 비용 효율이 좋은 편이다. 다만 오디오를 따로 입혀야 하는 버전도 있어서, 음성이나 배경음까지 한...

 이미지는 미드저니, 영상은 클링. 요즘 작업하면서 자연스럽게 이렇게 나눠 쓰고 있다. 처음부터 이렇게 정리된 건 아니고, 둘 다 써보면서 각자 잘하는 영역이 너무 명확하게 갈리길래 자연스럽게 굳어진 조합이다. 미드저니 — 그림은 여전히 제일 잘 그린다 미드저니는 텍스트만 넣어도 미학적으로 완성도 높은 이미지를 뽑아주는 게 강점이다. V7으로 넘어가면서 텍스트 이해력이랑 인물 일관성이 꽤 좋아졌고, 참조 파라미터(스타일 참조, 캐릭터 참조, 무드 참조)를 쓰면 시리즈물 만들 때도 전보다 수월해졌다. 캐릭터 IP 작업할 때 체감한 게 바로 이 부분인데, 예전엔 "어제 그린 애랑 다른 애 같다"는 문제 때문에 골치 아팠는데 참조 옵션 쓰면서 그게 많이 줄었다. 근데 미드저니의 약점도 명확하다. 영상 쪽은 아직 한참 부족하다. 정지 이미지를 입력하면 짧은 영상 몇 개로 변환해주는 기능은 있는데, 해상도도 낮고 길이도 짧다. 클링이나 소라 같은 영상 전문 모델이랑 비교하면 "있으니까 한 번 써본다" 정도 수준이다. 영상이 주 목적이면 미드저니 하나로는 부족하다는 얘기다. 요금도 무시 못 할 부분이다. 무료 플랜이 사라진 지 오래라 월 구독이 필수고, 구독료는 플랜에 따라 차이가 꽤 크다. 매일 이미지를 많이 뽑아야 하는 작업이라면 이 비용도 따져봐야 한다. 클링 — 영상에서는 확실히 한 수 위 반대로 클링은 영상 쪽에서 진짜 체감되는 차이가 있다. 캐릭터 일관성이 클링의 약점이었는데, 최신 버전으로 오면서 같은 캐릭터가 여러 장면에서 거의 같은 모습으로 유지되는 수준까지 올라왔다. 짧은 스토리텔링 영상이나 광고 영상처럼 같은 인물이 여러 컷에 나와야 하는 작업에서는 이 부분이 결정적이다. 특이한 기능도 있다. 영상 안의 사물이 움직이는 경로를 직접 그려서 지정할 수 있는 기능인데, "이 강아지가 이 방향으로 뛰어가게 해줘" 식으로 디테일하게 컨트롤할 수 있다. 다른 주요 모델 중에는 이런 기능을 가진 곳이 거의...

 이론은 이쯤 됐고, 이제 진짜 손에 익은 도구들로 어떻게 작업하는지 풀어보려 한다. 거의 매일 쓰는 세 가지 — 미드저니, 캔바, 영상 편집 도구 — 위주로. 미드저니로 캐릭터 일관성 잡기 캐릭터 IP 작업하면서 제일 많이 부딪혔던 문제가 "어제 그린 캐릭터랑 오늘 그린 캐릭터가 다른 애 같다"는 거였다. 미드저니는 같은 프롬프트를 넣어도 매번 조금씩 다른 결과를 내놓다 보니, 처음엔 결과물을 골라내는 데만 시간을 다 썼다. 지금은 레퍼런스 이미지를 같이 넣는 방식으로 작업한다. 캐릭터 얼굴이나 스타일을 고정해주는 옵션을 쓰면 매번 같은 캐릭터처럼 보이게 만들 수 있고, 색감이나 그림체를 통일하고 싶을 때는 별도의 스타일 참조 옵션을 추가한다. 이렇게 하면 "오늘은 좀 다르게 나왔네" 하는 일이 확 줄어든다. 그래도 100% 일치는 안 나오니까, 한 번에 여러 장 뽑아놓고 그중에서 제일 비슷한 걸 고르는 작업은 여전히 필요하다. 캔바로 텍스트 작업 빠르게 끝내기 미드저니나 다른 도구로 이미지를 뽑고 나면, 거기에 문구 얹는 작업은 거의 다 캔바에서 한다. 카드뉴스나 인스타그램용 2컷 콘텐츠처럼 정해진 포맷이 있는 작업은 템플릿 하나 만들어두고 텍스트만 바꿔 끼우는 식으로 처리하면 한 건당 작업 시간이 확 줄어든다. 협업할 일이 있을 때도 공유 링크 하나로 바로 피드백 받을 수 있어서, 클라이언트한테 시안 보내고 수정 요청 받는 흐름이 훨씬 가벼워졌다. 영상은 도구를 단계별로 나눠 쓴다 영상 작업이 제일 복잡하다. 한 도구로 처음부터 끝까지 다 하기보다는, 단계별로 나눠서 쓰는 게 결과적으로 더 빠르고 깔끔했다. 컨셉 이미지나 핵심 장면은 미드저니로 먼저 잡는다. 정적인 이미지를 움직이게 만드는 작업은 영상 생성 도구로 넘긴다. 퀄리티가 중요한 작업일수록 렌더링 시간이 좀 걸리는 도구를 쓰고, 빠르게 여러 버전 테스트할 땐 가벼운 도구로 먼저 돌려본다. 컷 편집, 자막, 색감 보정은 프리미어 프로나 캡컷에서 ...

 요즘 업계에서 가장 많이 들리는 말이 "에이전틱 마케팅"이다. 처음엔 또 새로운 버즈워드인가 싶었는데, 막상 들여다보니 단순한 유행어는 아니더라. AI가 일을 "하는" 시대 지금까지 AI는 사람이 시키는 일을 빠르게 처리해주는 보조 역할이었다. 근데 2026년 흐름은 좀 다르다. AI가 자율적으로 업무를 수행하는 디지털 워크포스 역할을 하고, 마케터는 AI 에이전트를 리딩하면서 브랜드 전략과 감성적 가치를 설계하는 전략적 디렉터로 역할이 바뀌고 있다는 분석이 나온다. 쉽게 말하면, AI한테 "이 캠페인 카피 써줘" 정도가 아니라 "이번 주 캠페인 운영해" 수준의 일을 맡기는 구조로 가고 있다는 얘기다. 실제로 2026년 AI 에이전트는 고객 반응 데이터를 분석해서 어떤 캠페인을 언제 실행해야 할지 제안하고, 콘텐츠를 만들고, 예산 배분이나 타겟팅 전략까지 주도적으로 손보는 수준까지 와 있다. 이쯤 되면 마케터가 손으로 일일이 하던 반복 업무는 AI가 가져가고, 사람은 "이 방향이 맞나"를 판단하는 쪽에 더 집중하게 된다. 근데 여기서 한 가지 짚고 싶은 게 있다. AI 에이전트는 데이터 기반으로 움직이지만, 브랜드가 추구하는 톤앤매너나 고객을 대하는 태도까지 스스로 판단하긴 어렵다. 그래서 마케터가 방향성과 기준을 명확히 정해주고 그 안에서 AI가 움직이게 조율하는 역할이 여전히 필요하다. AI한테 다 맡기고 손 놓는 게 아니라, AI가 일할 틀을 짜주는 사람이 되어야 한다는 뜻. 고객이 더 이상 "찾아보지" 않는다 또 하나 눈에 띄는 변화는 검색 방식 자체다. 고객은 더 이상 탐색이나 비교 과정을 거치지 않고, AI한테 "추천해줘"라고 말하는 순간 정리된 결론을 그대로 받아들이는 흐름으로 가고 있다. 예전엔 검색 → 비교 → 클릭 → 구매라는 단계가 뚜렷했는데, 지금은 그 중간 과정이 통째로 사라지고 있는 셈이다. 이게...

 도구를 고를 때 나는 "뭘 잘하는 도구냐"보다 "내 작업 흐름 어디에 끼워 넣을 수 있냐"를 먼저 본다. 그래서 종류별로 나눠서 정리해봤다. 시장 리서치 / 트렌드 파악 요즘은 검색창에 직접 키워드 치는 것보단 AI한테 바로 물어보는 게 빠르다. 퍼플렉시티는 실시간 웹 검색으로 최신 트렌드를 요약하고 출처까지 같이 보여주는 게 강점이고, 경쟁사 신제품 반응이나 SNS 여론 같은 걸 빠르게 정리할 때 자주 쓴다. Brandwatch는 SNS, 뉴스, 리뷰 사이트의 브랜드 언급을 실시간으로 분석해주는 글로벌 1위 소셜 리스닝 툴인데, 바이럴 원고 작업할 때처럼 특정 키워드 반응을 추적해야 하는 일에 유용하다. 텍스트 콘텐츠 제작 카피나 블로그 초안은 여전히 사람 손이 많이 가는 영역이지만, 시작점을 만들 때는 AI를 쓰는 게 시간을 확실히 아낀다. Copy.ai는 키워드만 입력하면 광고 문구부터 블로그 글까지 자동으로 생성해주는 AI 카피라이터이고, 서퍼 SEO는 경쟁 콘텐츠를 분석해서 검색엔진이 선호하는 구조와 키워드를 제시해주는 SEO 전문 툴이다. 근데 이걸로 나온 초안을 그대로 쓰는 건 추천 안 한다. 특히 애드센스 붙일 거면 AI 특유의 패턴 - 비슷한 문장 구조 반복, 너무 매끄러운 전환 - 이 그대로 남아있으면 통과율이 떨어진다. 초안은 AI로, 다듬기는 직접. 비주얼 콘텐츠 제작 이 영역은 내가 가장 많이 굴려본 부분이다. 캔바는 템플릿 기반으로 카드뉴스나 SNS 이미지를 빠르게 만드는 실무형 편집 도구로, 협업이나 공유가 편해서 팀 단위 작업에도 잘 맞는다. 이미지 생성 쪽은 미드저니가 사실적이거나 예술적인 이미지를 만드는 데 강한데, 캐릭터 일관성 잡으려면 결과가 매번 들쭉날쭉할 수 있어서 여러 번 생성해서 골라내는 과정이 필요하다. 캐릭터 IP 작업할 때는 이 부분 때문에 시간이 꽤 들어갔다. 영상은 Kling이 4K 렌더링에 시간은 좀 걸려도 품질 점수가 높게 나오는 전문가용 도구라서, 광고성 영상처럼...

 요즘 일하면서 부쩍 느끼는 게 있다. 클라이언트 미팅 들어가면 십중팔구 "AI로 좀 더 빨리 할 수 없냐"는 말이 나온다. 14년 넘게 이 일 하면서 도구는 계속 바뀌었지만, 이번 변화 속도는 좀 다르다. 실제로 마케터의 82%가 AI를 쓰고 생산성이 올랐다고 답했다는 조사가 있다. 근데 흥미로운 건, 그중 정말 크게 달라졌다고 느낀 사람은 35%뿐이고, 나머지 47%는 그냥 "보통 수준"이라고 답했다는 점이다. 다시 말해 AI 도구 쓴다고 누구나 드라마틱한 변화를 겪는 건 아니라는 얘기. 어떻게 쓰느냐가 관건이라는 뜻으로 읽힌다. 나도 처음엔 반신반의했다. 미드저니로 캐릭터 그리고, 캔바로 텍스트 박아넣고, 클링으로 영상 뽑는 작업을 직접 돌려보기 전까진. 예전엔 짧은 광고 영상 하나 만드는 데 컷 따고 자막 넣고 색감 보정까지 하루는 꼬박 걸렸는데, 지금은 같은 결과물을 반나절이면 끝낸다. 근데 시간이 줄었다고 해서 손을 완전히 놓을 수 있는 건 아니더라. 막상 해보니 결과물 퀄리티는 결국 내가 얼마나 디테일하게 방향을 잡아주느냐에 달려 있었다. AI가 다 해주는 게 아니라, 손이 빠른 조수 한 명 들어온 느낌이랄까. 프롬프트를 대충 던지면 결과도 대충 나오고, 레퍼런스 이미지나 톤을 정확히 짚어주면 그만큼 퀄리티가 올라간다. 업계 쪽 분위기도 비슷하게 흘러간다. 2026년 들어 AI는 더 이상 보조 도구가 아니라 마케팅 운영 전체를 받치는 기반 레이어로 자리 잡고 있다는 평가가 나온다. 단순히 카피 한 줄 뽑아주는 수준을 넘어서, 기획부터 소재 제작, 성과 분석까지 전 과정에 AI가 끼어드는 구조로 바뀌고 있다는 얘기다. 동시에 신뢰 문제도 여전히 따라다닌다. 생성형 AI 결과물을 사람 업무만큼 믿는다는 응답이 절반 정도(48.3%)였고, 그보다 덜 믿거나 전혀 믿지 않는다는 응답도 38.6%나 됐다. 이유는 단순하다. AI가 가끔 그럴듯하게 틀린 정보를 만들어내거나(이른바 환각), 데이터에 따라 한쪽으로 치우친 결과...