이비스

8편까지 쓴 기념으로 1편부터 8편까지 하나씩 읽어봤다. 그리고 글들에서 항상 소중하다고 울부짓는게 있었다. 바로 크레딧. 무료 플랜으로 쓸 수 있으면 좋지만 정식 작업을 할 때는 무료 플랜으로 다 완성되는 건 쉽지 않은 일. 그래서 결국 구독을 하게 된다. 그럼 궁금할 것이다.   "그래서 한 달에 얼마 쓰면 되는데?"  그래서 지금까지 다룬 도구들을 다 모아서 비용을 정리해봤다.  이미지·영상 생성 도구 음성·더빙 도구 문서화·올인원 도구 그래서 실제로 한 달에 얼마나 나갈까 전부 다 구독하면 당연히 부담스럽다. 그래서 작업 빈도에 따라 우선순위를 나눠보는 게 현실적이다. 거의 매일 쓰는 도구 (이미지/영상 메인 작업용): 미드저니 또는 클링 중 하나, 월 1~6만 원대 가끔 쓰는 도구 (특수 작업용): 힉스필드나 드롭샷 AI는 크레딧제라서 필요할 때만 충전해서 쓰는 식으로 비용을 통제할 수 있다 텍스트 작업용 : 챗GPT나 클로드 중 하나만 구독해도 충분한 경우가 많다. 둘 다 쓸 필요는 없다. 난 클로드를 사용하는 편. 클로드코드도 사용가능하니까여.  음성/더빙 : 자주 안 쓰면 무료 플랜이나 일레븐랩스 최저가(약 7천 원대)로도 충분 이렇게 나눠보면 본업 메인 작업 도구 1~2개 + 보조 도구는 크레딧제로 가볍게, 텍스트는 1개만 구독하는 식으로 가면 한 달에 5~10만 원대로도 충분히 돌릴 수 있다. 처음부터 다 결제하지 말고, 작업 빈도가 높은 도구부터 순서대로 추가하는 걸 추천한다. 나같은 경우는 일단 제일 낮은 플랜으로 결제해놓고 사용하다가 안되겠다 싶으면 더 높은 플랜으로 바꾸던가 아주 약간 모자르다 싶으면 추가 크레딧만 구매해서 사용한다. 아예 높은 플랜 결제했다가 다 못쓰면 그건 또 그거대로 엄청 아깝더라고.  비용보다 중요한 건 "안 쓰는 도구 정리" 사실 비용 문제의 절반은 "결제했는데 안 쓰는 도구"에서 나온다. 한 달에 몇 번 쓰지도 않는데 ...

 영상 작업할 때 마지막에 꼭 붙는 게 음성이다. 물론 요즘 영상생성 도구에서 음성도 같이 나오는 경우가 많지만 목소리만 필요한 경우가 꼭 있거든. 그런 경우, 내레이션이든 다국어 더빙이든, 요즘은 이 부분도 AI로 거의 다 해결된다. 직접 써본 것도 있고 후기로 찾아본 것도 있는데, 정리해본다. 헤이젠(HeyGen) — 입술 동기화는 확실히 좋다 헤이젠의 가장 강력한 기능은 입술 움직임까지 번역에 맞춰 자연스럽게 바꿔주는 부분이다. 175개 이상 언어를 지원하는데, 이 입술 동기화 기능은 경쟁사 대비 불만이 가장 적다는 평가가 많다. 세상 참 좋아졌다니까. 아바타 영상에 스크립트만 붙여넣으면 음성, 입모양, 표정까지 알아서 맞춰주니까 촬영 없이도 전문가급 영상을 만들 수 있다는 게 큰 장점이다. 근데 직접 찾아보면서 신경 쓰이는 후기도 있었다. "무제한" 요금제가 실제로는 제한이 있다는 불만이 꽤 있고, 내보내기가 97%에서 멈추거나 텍스트가 무작위로 깨지는 문제도 보고된다. 그리고 빠른 광고 소재 테스트처럼 가볍게 많이 뽑아야 하는 작업엔 좀 과한 도구라는 의견도 있다. 정교한 결과물이 필요한 작업엔 좋은데, UGC 광고처럼 양으로 승부해야 하는 작업엔 다른 도구가 나을 수 있다.  일레븐랩스(ElevenLabs) — 음성 퀄리티 자체는 최상급 순수 음성 생성 쪽으로는 일레븐랩스가 제일 자연스럽다는 평가가 많다. 목소리 샘플 10초 정도만 있어도 거의 똑같이 복제할 수 있는 보이스 클로닝 기능이 강점이고, 최근에 나온 더빙 v2 모델은 원본 화자의 감정이나 억양까지 분석해서 다국어 음성에 반영해준다고 한다. 다만 일레븐랩스는 번역 기능을 따로 제공하지 않아서, 번역본을 직접 준비해서 넣어야 한다. 더빙용 번역이랑 자막용 번역은 다르게 해야 하는데 - 예를 들어 "안녕하세요?"를 영어로 짧게 "Hi"라고만 번역하면 발음 길이가 안 맞아서 무음 구간이 생기는 식 - 이 부분은 따로 신경 써야 한다. 혼자 못...

기획서, 포트폴리오, 보고서..... 마케팅 일 하면서 문서 작업은 진짜 끝이 없다. 이전에 대행사 다닐 때는 보고서 쓰느라 혹은 운영기획안 쓰느라 시간이 다 간 듯. 물론 이건 중요하다. 그것도 매우. 그래서 그런지 요즘은 이 영역에도 AI가 깊게 들어와 있다. 그런 의미로 자주 보이는 도구들을 정리해봤다. 이번엔 요즘 화제인 젠스파크(Genspark)도 같이 넣었다. 노션 AI — 기존 작업 흐름 안에서 바로 쓰는 게 강점 페이지 안에서 텍스트 선택하고 "요약해줘", "보고서 톤으로 바꿔줘" 같은 명령을 바로 내릴 수 있어서, 작업 맥락을 다시 설명할 필요가 없다는 게 제일 편하다. 다만 자료 조사나 팩트체크보다는 이미 있는 텍스트 편집·요약에 더 맞고, 결과물을 그대로 제출용으로 쓰면 AI 티가 날 수 있어서 후편집이 필요하다. 그래서 업무 관리, 포폴로 많이 쓰는 편인 듯. 오롯이 제출용으로 쓰진 않는 것 같다.    감마(Gamma) — 발표 자료는 확실히 빠르다 프롬프트만 던지면 내용이랑 디자인을 한 번에 채워주는 방식이라 PPT 초안 잡는 속도는 빠르다. 다만 디테일한 수정엔 한계가 있다는 후기가 꽤 보인다 - 표지는 멋있는데 본문엔 텍스트만 덜렁 있는 식으로 말이다. 시간 없을 때 빠르게 초안 잡고 그 이후엔 직접 다듬는 용도로 쓰는 게 현실적이라는 생각. 챗GPT / 클로드 — 논리와 텍스트 퀄리티가 중요할 때 시각 디자인보다 "내용 자체"가 중요한 기획서나 제안서는 범용 AI로 텍스트부터 잡는 게 나을 때가 많다. 한국어 존댓말이나 비즈니스 어투, 보고서 양식 처리는 챗봇형 AI 쪽이 꼼꼼하다는 평가가 있다. 나같은 경우는 워드파일로 전달 혹은 뽑아야 하는 건 이걸 많이 사용하기도 한다.   미리캔버스 — 한국 기업 양식엔 역시 이쪽이 익숙하다 주간보고, 제안서처럼 한국 기업 정서에 맞는 비즈니스 템플릿이 많고, 드래그 앤 드롭이라 디자인 비전문가도 쉽게 다룬다. 완전 자동 생성보다는 ...

 영상 AI 쪽은 진짜 매달 새로운 게 튀어나온다. 클링 얘기는 지난 편에 했으니, 이번엔 요즘 많이 들리는 힉스필드랑 씨댄스(Seedance), 그리고 요즘 작업할 때 클링 외에 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. 한방에 영상 다 끝내고 싶다면 여기다! 싶달까.. 근데 직접 써본 경험도 그렇고, 관련 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. 사실 사용하는 입장에서는 알 바 아니지만 문제 있는 찝찝한 건 쓰고 싶지 않다고..  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 여러 영상 모델을 "찍먹용"으로 써보고 마음에 드는 모델을 따로 결제하는 쪽이 합리적일 수 있다는게 내 의견 씨댄스(Seedance) - 디테일한 움직임이 강점 씨댄스는 바이트댄스가 만든 영상 생성 모델인데, 사람 움직임이나 표정 변화를 자연스럽게 표현하는 데 강하다는 평가가 많다. 특히 손으로 음식을 집는 것 같은 세밀한 동작에서 특히 차이가 난다고 한다. 가격 면에서도 ...

이미지는 미드저니, 영상은 클링. 요즘 작업하면서 자연스럽게 이렇게 나눠 쓰고 있는 중. 처음부터 이렇게 정리된 건 아니고, 이것저것 써보면서 각 도구들이 잘하는 영역이 너무 명확하게 갈리길래 자연스럽게 굳어진 조합이다. 늘 말한 것처럼 이건 어디까지나 내 기준이니 반박 시 당신 말이 맞다.  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. 이렇게 글을 쓰는 동안에서 계속해서 업데이트 되어서 벌써 V8.2가 나온 걸 확인. 앞으로 점점 더 나아지겠지.  여튼 V7기준으로 생각해보자면 캐릭터 IP 작업할 때 체감한 게 참조 파라미터 부분이다. 예전엔 "어제 그린 애랑 다른 애 같다"는 문제 때문에 골치 아팠는데 참조 옵션 쓰면서 그게 많이 줄어든 듯. 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 수준. 영상이 주 목적이면 미드저니 하나로는 부족하다는 얘기다. 그냥 짧은 영상이라면 모를까.  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. 이럴 때 프리랜서는 슬프다. 이거 다 내가 내야함.. 회사에 있으면 회사에서 내주겠지. 훌쩍.  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 ...

뭐 대충 이론?이라고 할만한 건 이제 정리 다 한 듯. 그럼 이제 진짜 손에 익은 도구들 - 그러니까 AI도구들 -로 어떻게 작업하는지 풀어보려 한다. 최근 거의 매일 쓰는 세 가지 -  미드저니, 캔바, 영상 편집 도구 - 위주로. 물론 모든 마케터가 이런 걸 하진 않지만.. 여튼 난 캐릭터IP도 작업하고 있으므로... 미드저니로 캐릭터 일관성 잡기 캐릭터 IP 작업하면서 제일 많이 부딪혔던 문제가 "어제 그린 캐릭터랑 오늘 그린 캐릭터가 다른 애 같다"는 거였다. 대환장 상황이지. 미드저니는 같은 프롬프트를 넣어도 매번 조금씩 다른 결과를 내놓다 보니, 처음엔 결과물을 골라내는 데만 시간을 엄청 썼다.  지금은 가장 편한 방법으로 레퍼런스 이미지를 같이 넣는 방식으로 작업하고 있다. 캐릭터 얼굴이나 스타일을 고정해주는 옵션을 쓰면 매번 같은 캐릭터처럼 보이게 만들 수 있고, 색감이나 그림체를 통일하고 싶을 때는 별도의 스타일 참조 옵션을 추가하면서. 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. 이 과정에서 프롬프트 수정을 꽤 하기도 하고. 한 번에 마음에 드는 게 나오진 않더라고.  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. 거기다 핸드폰으로 쉽게 할 수 있으니 바깥에서도 일하는 게 가능하고. 클라이언트나 다른 마케터, 프리랜서 등 다른 사람들이랑 협업할 일이 있을 때도 공유 링크 하나로 바로 피드백 받을 수 있어서, 시안 보내고 수정 요청 받는 흐름이 훨씬 가벼워졌다. 그만큼 시간이 확실히 줄어들기도 함.  영상은 도구를 단...

 즘 업계에서 가장 많이 들리는 말 중 하나가 "에이전틱 마케팅"인 것 같다. 처음엔 그냥 또 새로운 버즈워드인가 싶었는데, 막상 들여다보니 단순한 유행어는 아닌 것 같다는 생각.  AI가 일을 "하는" 시대 지금까지 AI는 사람이 시키는 일을 빠르게 처리해주는 보조 역할을 했다. 근데 2026년 흐름은 좀 다른 것 같다. AI가 자율적으로 업무를 수행하는 디지털 워크포스 역할을 하고, 마케터는 AI 에이전트를 리딩하면서 브랜드 전략과 감성적 가치를 설계하는 전략적 디렉터로 역할이 바뀌고 있다는 분석이 나오는데 실제로 일하다 보면 이게 정말 인 듯싶다. 쉽게 말하면, AI한테 "이 캠페인 카피 써줘" 정도가 아니라 "이번 주 캠페인 운영해" 수준의 일을 맡기는 구조로 가고 있다는 말이다. 실제로 나도 그렇게 사용한다. AI프로그램으로 실행 시켜놓고 일 돌아가는 동안 멍 때릴 때도 있기도 하고.   실제로 2026년 AI 에이전트는 고객 반응 데이터를 분석해서 어떤 캠페인을 언제 실행해야 할지 제안하고, 콘텐츠를 만들고, 예산 배분이나 타겟팅 전략까지 주도적으로 손보는 수준까지 와 있다고 한다. 아마 큰 에이전트에서는 반영해서 사용하고 있겠지. 여튼 이쯤 되면 마케터가 손으로 일일이 하던 반복 업무는 AI가 가져가고, 사람은 "이 방향이 맞나"를 판단하는 쪽에 더 집중하는게 옳은 방향 같다.  근데 여기서 한 가지 짚고 싶은 게 있다. AI 에이전트는 데이터 기반으로 움직이지만, 브랜드가 추구하는 톤앤매너나 고객을 대하는 태도까지 스스로 판단하긴 어렵다는 거다. 그래서 마케터가 방향성과 기준을 명확히 정해주고 그 안에서 AI가 움직이게 조율하는 역할이 여전히 필요하다는게 내 의견. AI한테 다 맡기고 손 놓는 게 아니라, AI가 일할 틀을 짜주는 사람이 되어야 한다는 뜻이다. 고객이 더 이상 "찾아보지" 않는다 또 하나 눈에 띄는 변화는 검색 방...

마케팅을 위해서 AI도구를 고를 때 "뭘 잘하는 도구냐"보다 "내 작업 흐름 어디에 끼워 넣을 수 있냐"를 먼저 보는 것이 좋다. 하지만 어떻게 해야 할지 모르는 사람들도 많길래 내 기준으로 종류별로 나눠서 정리해봤다. 단, 이건 어디까지나 나의 의견일 뿐. 오피셜한 건 아니니 그냥 참고만 할것.  시장 리서치 / 트렌드 파악 요즘은 검색창에 직접 키워드 치는 것보단 AI한테 바로 물어보는 게 빠를 때도 있다. 퍼플렉시티는 실시간 웹 검색으로 최신 트렌드를 요약하고 출처까지 같이 보여주는 게 강점이고, 경쟁사 신제품 반응이나 SNS 여론 같은 걸 빠르게 정리할 때 쓰는 게 가장 나았던 것 같다.  Brandwatch는 SNS, 뉴스, 리뷰 사이트의 브랜드 언급을 실시간으로 분석해주는 글로벌 1위 소셜 리스닝 툴인데, 바이럴 원고 작업할 때처럼 특정 키워드 반응을 추적해야 하는 일에 유용하게 사용했다.  텍스트 콘텐츠 제작 카피나 블로그 초안은 여전히 사람 손이 많이 가는 영역이지만, 시작점을 만들 때는 AI를 쓰는 게 시간을 확실히 아낄 수 있다. Copy.ai는 키워드만 입력하면 광고 문구부터 블로그 글까지 자동으로 생성해주는 AI 카피라이터이고, 서퍼 SEO는 경쟁 콘텐츠를 분석해서 검색엔진이 선호하는 구조와 키워드를 제시해주는 SEO 전문툴이라고 보면 된다. 근데 이걸로 나온 초안을 그대로 쓰는 건 비추천. 특히 블로그로 수익을 벌게 하는 애드센스 붙일 거면 AI 특유의 패턴 - 예를들어 비슷한 문장 구조 반복, 너무 매끄러운 전환 - 이 그대로 남아있으면 통과율이 떨어진다. 초안은 AI로, 다듬기는 직접하는게 확실히 낫다는 게 다수의 의견이기도 하고.  비주얼 콘텐츠 제작 이 영역은 내가 가장 많이 굴려본 부분이라고 할 수 있다. 물론 이건 어디까지나 내 기준. 캔바는 템플릿 기반으로 카드뉴스나 SNS 이미지를 빠르게 만드는 실무형 편집 도구로, 협업이나 공유가 편해서 팀 단위 작업에도 잘 맞는다. 클라이언트 컨펌도 ...

 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 다르다는 걸 느낄 수 밖에 없다.  한 조사에 따르면 실제로 마케터들이 82%가 생산성 올랐다고 대답했다는데, 정작 그중에 정말 확 달라졌다는 사람은 35%밖에 안 된다고 했단다. 상당히 흥미로운 부분. 결국 어떻게 쓰느냐가 관건이라는 거지. 다시 말해 AI 도구 쓴다고 누구나 드라마틱한 변화를 겪는 건 아니라는 얘기라는 거다. 어떻게 쓰느냐가 관건이라는 뜻이기도 하고.  나도 처음엔 반신반의했다. 이게 진짜 도움이 될라나.. 미드저니로 캐릭터 그리고, 캔바로 텍스트 박아넣고, 클링으로 영상 뽑는 작업을 직접 돌려보기 전까진 그랬단 소리다. 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 거라고 생각하면 된다 정도? 프롬프트를 대충 던지면 결과도 대충 나오고, 레퍼런스 이미지나 톤을 정확히 짚어주면 그만큼 퀄리티가 올라갈 수 밖에 없다 업계 쪽 분위기도 비슷하게 흘러간다고 느껴진다. 2026년 들어 AI는 더 이상 보조 도구가 아니라 마케팅 운영 전체를 받치는 기반 레이어로 자리 잡고 있다는 평가가 나오고 있기도 하고... 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...