AI로 광고 소재 10개 뽑아봤더니 달라진 것들

AI로 광고 소재 10개 뽑아봤더니 달라진 것들 "이번 주 광고 소재 10개 필요한데, 디자이너 일정은 다음 주..."라는 말이 더 이상 낯설지 않아요. 혼자 광고를 돌리는 1인 마케터에게 매주 새로운 광고 소재를 만들어야 한다는 건 숙제이자 스트레스였죠. ChatGPT와 Midjourney를 조합해 광고 소재 10개를 AI로 뽑아내고, 실제로 메타 광고에서 A/B 테스트를 돌려봤어요. 제작 시간은 3일에서 반나절로 줄었고, 클릭률이 예상보다 더 잘 나온 소재도 있었어요. 지금부터 실제로 어떻게 만들고, 무엇이 달라졌는지 풀어볼게요.

AI 소재 10개를 만드는 데 걸린 시간

AI 마케팅은 정석이라기보다는 혼자 메타 광고를 운영해야 했던 마케터의 생존 전략에 가까워요. 툴은 계속 바뀌지만 소구를 찾고, 실험하고, 판단하는 구조는 크게 달라지지 않아요.

기존에는 디자이너와 커뮤니케이션하고, 누끼 작업하고, 모델 이미지 합성하는 데만 2~3일이 걸렸어요. 드랩아트(Draph Art)를 도입한 한 중소기업은 주간 50개 이상의 광고 소재를 제작할 수 있게 되었고, 제작 시간은 90% 이상 단축되었어요. 제 경우, ChatGPT로 소구점 10개를 뽑아내는 데 1시간, Midjourney로 이미지 10개를 뽑는 데 2시간, Nano Banana로 텍스트와 배치 정리하는 데 1시간이면 충분했어요.

AI 도구 조합은 이렇게 사용했어요. ChatGPT로 소구점과 카피를 만들고, Midjourney로 기본 이미지를 생성한 뒤 Nano Banana로 구성을 조정했어요. Midjourney로 기본 이미지를 뽑고 Nano Banana로 구성을 조정하는 데 편리해요. 섬세한 수정이 필요하면 포토샵 AI 기능을 쓰면 수월해요. 같은 날 저녁에 소재 10개가 완성됐어요.

소구점 기획은 ChatGPT가, 이미지 뽑기는 Midjourney가

ChatGPT와 Flowith로 소구점 가설을 발산하고, 소구점을 광고 카피로 구조화한 뒤, Midjourney와 Nano Banana로 이미지 소재를 만들어요. 모든 마케팅의 시작은 결국 사람들에게 먹히는 소구를 찾는 것이에요. ChatGPT에게 제품 정보, 예상 타겟, 초기 소구점 아이디어를 주고 "메타 광고 초기 실험 단계에서 사용할 소구점을 최대한 많이 발산해 줘"라고 요청했어요. 3~4개 가치마다 페인포인트·해결책·구체적 숫자를 담은 카피 10개가 나왔어요.

광고 소재의 절반은 카피예요. 같은 이미지에 카피만 바꿔도 CTR이 두 배 차이 나는 경우가 흔해요. 그래서 가장 먼저 자동화해야 할 영역이 카피 생성이에요. 제품 가치 3~4개를 정리하고, 가치마다 페인포인트·해결책·숫자를 담은 세 줄짜리 카피를 10개씩 뽑았어요. 한 번에 30개씩 요청하면 품질이 떨어질 수 있으니 가치별로 끊어서 요청하는 게 결과물이 훨씬 나았어요.

ChatGPT + Claude 3 조합이 가장 효율적이에요. 광고 성과는 결국 메시지 설계에서 시작돼요. ChatGPT는 다양한 카피와 아이디어를 빠르게 확장하는 데 강하고, Claude는 생성된 아이디어를 전략 문서나 논리적인 구조로 정리하는 데 강해요. 완성된 카피 10개를 가지고 이제 Midjourney로 이미지를 뽑았어요. 프롬프트는 "20대 여성이 스마트폰으로 제품을 사용하는 밝은 톤 이미지"처럼 간결하게 주고, 카피 느낌에 맞는 비주얼을 골랐어요.

A/B 테스트 세팅은 메타 광고 관리자에서

광고 소재의 이미지·타겟·노출 위치 중 어느 변수를 A/B 테스트 할지 선택하고, 해당 변수에 맞는 캠페인 특성을 변경하면 A/B 테스트 설정이 완료돼요. 메타 광고 관리자에서 "A/B 테스트"를 켜고 변수를 "광고 소재"로 선택했어요. 같은 타겟, 같은 예산, 같은 노출 위치에서 이미지와 카피만 다르게 10개를 동시에 돌렸어요.

일반적으로 각 버전당 최소 1,000회 이상의 노출이 필요해요. 신뢰할 만한 결과를 얻으려면 각 소재당 최소 1,000회 이상 노출이 쌓여야 해요. 예산을 하루 3만 원씩 3일간 돌렸더니 각 소재가 충분한 샘플을 확보했어요. 클릭률, 전환율, 비용 데이터를 모아서 성과가 좋은 소재를 걸러냈어요.

구글, 메타 등의 디스플레이 광고는 성과가 저조한 소재를 중단하지 않아도, AI 머신러닝 시스템을 통해 성과가 좋은 소재에 자동으로 비용을 집중해요. 여러 개의 안이 진행돼 광고비가 분산되는 경우나 작은 금액 지출도 원하지 않는 경우 성과가 저조한 소재를 수동으로 중단해요. 메타 알고리즘이 성과 좋은 소재에 예산을 자동으로 몰아줬지만, 너무 분산되는 느낌이 있어서 하위 3개는 수동으로 꺼뒀어요.

클릭률 높은 소재는 따로 있었다

10개 중 클릭률이 가장 높았던 소재는 제품 이미지보다 실제 사용자가 폰으로 찍은 듯한 UGC(사용자 제작 콘텐츠) 톤의 이미지였어요. 깔끔한 모션그래픽보다 UGC 톤의 AI 영상이 보통 CTR이 더 높아요. 메타 광고 데이터를 분석해보면 사용자가 폰으로 직접 찍은 듯한 UGC 톤이 훨씬 잘 통해요. CTR이 2~3배 나오는 사례도 흔해요.

정적 배너보다 움직임이 있는 숏폼이나 카드뉴스 형태가 참여도가 높았어요. 광고 소재 자동화에서 중요한 건 한 번 멋진 이미지를 만드는 게 아니라, 매주 다른 후킹과 포맷을 테스트할 수 있는 속도예요. 카드뉴스형 광고는 메시지를 빠르게 쪼개고 숏폼 버전을 만들어 테스트하면 운영이 단순해져요. 다음 회차에서는 Mirra로 카드뉴스 형태로도 돌려볼 계획이에요.

다양한 버전의 광고를 테스트하면 어떤 메시지가 타겟 고객에게 더 잘 먹히는지 알 수 있어요. 예를 들어 '30% 할인' vs '무료 배송' 중 어떤 메시지가 더 클릭률이 높은지 비교할 수 있어요. 이렇게 발견한 인사이트는 향후 광고 캠페인에도 적용할 수 있어요. 제 경우에는 "무료 체험"보다 "5분 만에 시작"이라는 메시지가 클릭률이 1.8배 높았어요.

비용은 어느 정도 절감됐나

디자이너 외주 1건당 5~7만 원이면 소재 10개에 50~70만 원이 들어요. AI 도구 구독료는 ChatGPT Pro 월 2만 원, Midjourney 월 3만 원 정도로 한 달에 5만 원이면 수백 개 소재를 뽑을 수 있어요. AI 모델을 활용한 다양한 광고 소재를 빠르게 테스트할 수 있게 되면서 ROAS도 200% 상승하는 성과를 거뒀어요.

한 달 구독료만 내면 계속 소재를 뽑을 수 있으니 제작비 부담이 확 줄었어요. 사람 손을 거친 외주 소재도 퀄리티는 좋지만, 수정 요청이 들어가면 며칠이 걸리는 게 문제였어요. AI는 프롬프트만 바꾸면 30분 만에 새 버전이 나오니까 실험 속도가 빨라졌어요.

광고 소재 한 세트가 일주일도 못 가서 피로도가 차고 CTR이 뚝 떨어지는 건 누구나 겪는 일이에요. 매주 새 배너와 새 영상이 필요한데 디자이너 일정은 비어 있지 않고, 외주 단가는 점점 올라가죠. 1인 마케터나 작은 팀이 바로 적용할 수 있는 수준에 맞춰 정리했어요. 이 속도 덕분에 광고 소재 피로도도 빠르게 극복할 수 있었어요.

한계도 분명히 있었다

AI가 만든 이미지에는 가끔 손이 이상하게 나오거나 텍스트가 깨지는 문제가 있었어요. Midjourney는 이미지 내 텍스트 생성에 아직 어려움이 있어요. 이상하거나 틀린 텍스트가 나오는 경우가 많아요. ChatGPT는 텍스트를 더 잘 처리해요. 하지만 최종 디자인 작업에서는 포토샵이나 일러스트레이터로 텍스트를 추가하는 게 통제력이 높아요. 텍스트가 중요한 소재는 Nano Banana나 Canva로 마지막에 텍스트만 다시 얹었어요.

브랜드 톤과 컬러를 처음에 제대로 안 잡으면 매번 새로운 프롬프트를 작성해야 해요. 브랜드 톤과 컬러를 한 번 등록해 두면 프롬프트를 재작성하는 시간을 절약할 수 있어요. 브랜드 가이드라인을 AI에게 학습시키거나 공통 프롬프트를 저장해 두는 게 필수예요. 지금은 ChatGPT에 프롬프트 템플릿을 저장해 두고 매번 복붙해서 쓰고 있어요.

또한 AI가 생성한 이미지는 저작권이 불명확할 수 있어요. 상업 사용 전에 각 툴의 이용 약관을 확인하고, 필요하면 법무 검토를 받는 게 안전해요. Midjourney는 유료 구독자에게 상업 사용 권한을 주지만, 무료 사용자는 제한이 있어요.

다음 회차에는 영상 소재도 테스트할 예정

Midjourney 이미지를 Kling AI로 영상화하는 방식을 다음 회차에서 시도할 예정이에요. 다양한 AI 영상 도구를 검토한 결과, Midjourney로 생성한 이미지를 Kling AI로 영상화하는 방식이 자유도가 높고 활용성이 좋다고 판단했습니다. Runway, Luma 등은 현실적이고 시네마틱한 영상만 나오는 경우가 많고 자유도가 떨어진다고 느꼈어요. 숏폼 형태로 9~15초 영상을 만들고 메타와 인스타 릴스에 동시에 돌려볼 계획이에요.

한 캠페인당 8~12개 소재를 동시에 굴려야 메타 알고리즘이 제대로 학습해요. 이번 실험으로 AI가 광고 소재 제작 속도를 확실히 올려준다는 걸 확인했어요. 다음 회차에는 소재 개수를 12개로 늘려서 메타 알고리즘이 더 빠르게 학습하도록 할 거예요.

영상 소재는 이미지보다 제작 시간이 더 걸리지만, 평범한 사용자가 휴대폰으로 제품을 소개하는 톤, 자막 위주 구성, 9~15초 길이로 잡으면 광고 단가가 확연히 떨어져요. UGC 톤의 짧은 영상이 광고 단가를 낮추면서 참여율은 올려주는 경우가 많다고 하니 기대돼요.

광고 소재 제작은 이제 감이 아니라 반복 가능한 실험이 됐어요. 매주 새로운 소구점을 뽑고, AI로 소재를 만들고, A/B 테스트를 돌려서 성과 좋은 걸 확대하는 사이클이 자리 잡았어요. 혼자 광고를 돌리는 1인 마케터라면, 이 방식으로 소재 제작 부담을 확 줄일 수 있어요.

한 번 더, 빠르게 짚고 갈게요

Q. AI로 광고 소재 10개 만드는 데 시간이 얼마나 걸렸나요?

A. ChatGPT로 소구점 10개를 뽑는 데 1시간, Midjourney로 이미지 10개를 만드는 데 2시간, Nano Banana로 텍스트 배치 정리하는 데 1시간이면 충분했어요. 기존 외주 방식은 2~3일이 걸렸지만, AI 조합은 반나절이면 완성돼요.

Q. 어떤 소재가 클릭률이 가장 높았나요?

A. 제품 이미지보다 실제 사용자가 폰으로 찍은 듯한 UGC 톤의 이미지가 클릭률이 가장 높았어요. 깔끔한 배너보다 일상적이고 자연스러운 느낌이 메타에서 더 잘 먹혔어요.

Q. AI 소재의 한계는 무엇인가요?

A. 손 표현이 이상하게 나오거나 이미지 내 텍스트가 깨지는 경우가 있어요. Midjourney는 텍스트 생성이 약해서 최종 단계에서 Nano Banana나 Canva로 텍스트를 다시 얹었어요. 브랜드 톤을 처음에 제대로 안 잡으면 매번 프롬프트를 새로 써야 하는 것도 번거로워요.

Q. 비용은 얼마나 절감됐나요?

A. 디자이너 외주는 소재 10개에 50~70만 원이 들지만, AI 도구 구독료는 한 달에 5만 원 정도면 수백 개 소재를 뽑을 수 있어요. 수정도 30분이면 끝나니까 실험 속도가 훨씬 빨라졌어요.

Q. A/B 테스트는 어떻게 세팅했나요?

A. 메타 광고 관리자에서 "A/B 테스트"를 켜고 변수를 "광고 소재"로 선택했어요. 같은 타겟, 같은 예산에서 이미지와 카피만 다르게 10개를 돌렸어요. 각 소재당 최소 1,000회 이상 노출이 쌓이면 신뢰할 만한 데이터가 나와요.