Google Ads가 브랜드 키트를 AI 입력으로 채택함—그래서 우리는 이를 활용한 비디오 에이전트를 테스트해 보았습니다

AI 개요

구글에서 무엇이 바뀌었나요?

이것은 Google 검색 순위 알고리즘 업데이트가 아닙니다. 이는 Google Ads 내부의 창의적 제작 방식 변화입니다: Asset Studio 내 Gemini Omni는 브랜드 가이드라인과 URL을 가져와 비디오 컨셉을 생성하고, 프롬프트로 장면을 세밀하게 조정하며, 여러 광고 형식을 내보낼 수 있습니다.

우리는 무엇을 테스트했나요?

우리는 가상의 스파클링 워터 브랜드를 위해 비디오 에이전트에 세 가지 자산을 제공했습니다—하나의 제품 팩샷, 하나의 투명 로고, 하나의 브랜드 보드입니다. 이 에이전트는 8초 분량의 세로형 제품 광고를 생성한 후, 하나의 프롬프트만 변경하여 통제된 B 버전을 구축했습니다.

어느 버전이 더 나은가요?

버전 A가 편집자 리뷰에서 우세했습니다. 이 버전은 캔, 로고, 코발트-노란 색상 팔레트 및 포장 계층 구조의 가독성을 더 잘 유지했습니다. 반면 버전 B는 명시적인 안전 영역(safe-zone) 지침을 추가했지만, 이러한 추가 지침은 완성된 구성의 품질 향상으로 이어지지 않았습니다.

실무적 교훈은 무엇인가요?

제품 움직임, 조명, 과일, 기포, 카메라 움직임 등에는 생성 기능을 활용하세요. 픽셀 단위로 정확성이 요구되는 CTA, 가격, 법적 문구, 최종 로고 배치 등에는 결정론적 편집 계층(deterministic editing layer)을 사용하세요. 프롬프트 텍스트를 늘린다고 해서 자동으로 더 많은 제어력을 얻는 것은 아닙니다.

간단한 요약: 브랜드 키트를 활용한 비디오 에이전트 테스트 한눈에 보기

시간이 부족하신가요? 이 에이전트는 서로 연결되지 않은 세 가지 브랜드 자산을 성공적으로 활용해 통제된 제품 비디오 테스트를 수행했습니다. A 버전이 더 강력한 소스 클립이었고, B 버전은 수치 기반 레이아웃 지침이 반드시 보장된 배치를 의미하지 않음을 입증했습니다.

Google Ads가 실제로 변경한 사항

현재 Google의 Google Ads용 Gemini Omni 발표 자료에서는 네 단계의 워크플로를 설명합니다: 브랜드 가이드라인과 URL을 가져오기, 프롬프트 또는 정적 자산으로부터 컨셉 생성, 장면, 음성 녹음, 템포, 종횡비 조정, 그리고 Google 및 YouTube 캠페인으로 자산 내보내기. 또한 이 기능은 추가 비용 없이 전 세계적으로 Google Ads 내에서 점진적으로 롤아웃되고 있다고 밝혔습니다.

중요한 전환점은 단순히 또 다른 비디오 모델이 등장한 것이 아닙니다. 브랜드 입력이 생성 워크플로의 일부가 되고 있는 것입니다. 따라서 마케터의 문제는 “AI가 클립을 만들 수 있는가?”에서 다음 세 가지 더 어려운 질문으로 바뀝니다:

1. 시스템이 어떤 자산이 진짜 ‘신뢰할 수 있는 출처(source of truth)’인지 식별할 수 있는가?
2. 포장 및 정체성을 유지하면서 동시에 움직임을 추가할 수 있는가?
3. 다섯 가지 변수를 동시에 바꾸지 않고도 변형을 테스트할 수 있는가?

이러한 질문들은 모델 문제만큼이나 에이전트 문제입니다. 모델 품질과 제작 워크플로 간의 동일한 구분은 우리 Seedance 2.0 vs Higgsfield 비교에서도 나타납니다. 여기서는 완성도 높은 데모 영상이 아니라, 작은 규모의 브랜드 키트를 대상으로 워크플로를 테스트했습니다.

우리가 비디오 에이전트에 제공한 자산

가상 제품은 NOVA FIZZ Yuzu Spark였습니다. 코발트 블루 캔에 노란 대각선 곡선과 흰색 4점 별이 특징이며, 라벨의 정확한 재현이 브랜드 인식도를 얼마나 잘 반영하는지를 빠르게 드러내도록 의도적으로 여러 줄의 텍스트를 포함한 포장을 사용했습니다.

left=https://r2.seedance.tv/blog/ai-video-agent-brand-kit-test/nova-fizz-product-front.png  
right=https://r2.seedance.tv/blog/ai-video-agent-brand-kit-test/nova-fizz-brand-kit-cover.png  
left_label=제품 팩샷 · 패키징 정보의 신뢰 원천
right_label=브랜드 보드 · 색상 및 아트 디렉션

브랜드 보드는 예술적 방향성을 안내해야 하지만, 모델이 실제 패키지가 어떻게 생겼는지를 판단할 때는 제품 사진보다 우선권을 가져서는 안 됩니다.

비디오 에이전트가 실제로 한 일

워크플로에서 가장 강력한 부분은 유료 호출 이전에 발생했습니다.

첫째, 에이전트는 자산들을 브랜드 잠금(brand locks) 계층 구조로 변환했습니다. 제품 사진은 포장물 신뢰할 수 있는 출처가 되었고, 로고는 철자와 심볼 형태를 고정시켰으며, 브랜드 보드는 색상과 시각적 톤을 제공했습니다.

둘째, 에이전트는 패키지에 보이는 텍스트를 정확히 전사했습니다:

• NOVA FIZZ
• YUZU SPARK
• SPARKLING WATER
• ZERO SUGAR
• 330 mL

셋째, 에이전트는 제품 팩샷을 첫 프레임으로 선택했습니다. 실제 패키지를 애니메이션화하도록 비디오 모델에 요청하는 것이, 텍스트 설명만으로 그 패키지를 다시 그리도록 요청하는 것보다 훨씬 안전합니다.마지막으로, 광범위한 요청—“밝고 세로형 제품 광고를 만들어 주세요”—를 명시적인 지속 시간, 해상도, 화면 비율, 오디오 설정, CTA, 카메라 방향, 금지된 변경 사항을 모두 포함한 승인 준비 완료 상태의 하나의 생성물로 전환했습니다. 우리는 시각적 일관성을 고립하기 위해 오디오를 끄고 실행했으며, 생성 시점에 사운드가 필요한 캠페인은 현재의 네이티브 오디오 기능을 갖춘 AI 비디오 제너레이터와 비교할 수 있습니다.

재사용 가능한 프롬프트 구조는 다음과 같았습니다:

PRODUCT LOCK
첫 프레임의 제품을 정확한 피사체로 사용하세요. 캔의 형태, 4점 별 모양, 코발트 바디, 노란 대각선 곡선, 그리고 모든 패키지 라인(“NOVA FIZZ”, “YUZU SPARK”, “SPARKLING WATER”, “ZERO SUGAR”, “330 mL”)을 정확히 그대로 유지하세요. 캔은 하나만 허용되며, 중복된 제품은 절대 불가합니다.

CHANGE CHANNEL
고정 카메라를 사용하고 부드러운 푸시인(push-in) 동작 하나만 허용하세요. 신선한 유자 조각, 미세한 기포, 깨끗한 상향형 물방울 아치(splash arc)를 캔 주변에 추가하세요.

BRAND DIRECTION
오프화이트 배경. 밝고 선명하며 에너지 넘치는 분위기. 고대비, 최소한의 소품. 블랙-골드 럭셔리 스타일링, 파스텔 스타일링, 또는 장식적인 복잡한 세트는 모두 피하세요.

CTA
하단 근처에 “Taste the bright side.” 문구를 깔끔한 산세리프 폰트로 표시하되, 제품을 가리지 않도록 하세요.

NEGATIVE LOCKS
패키지 텍스트 변경, 창작된 브랜딩, 왜곡, 변형(morphing), 플리커(flicker), 워터마크, 추가 로고, 중복 캔 등은 모두 금지됩니다.

유용한 핵심은 프롬프트의 길이가 아니라 우선순위 순서에 있습니다: 첫째는 정체성(identity), 둘째는 허용된 하나의 동작 시스템(motion system), 셋째는 예술 감독 방향(art direction), 넷째는 부정적 제약(negative locks)입니다.

직접 비교: 브랜드 충실도 및 패키징

A 버전 검토 후, 동일한 Canvas, 동일한 제품 이미지, 동일한 모델 경로, 해상도, 지속 시간, 화면 비율, 오디오 설정, 카메라 동작, CTA를 사용해 B 버전을 생성했습니다. 의도된 유일한 변경 사항은 공간 관련 언어를 보다 명시적으로 표현하는 것이었는데, 즉 과일과 물방울을 패키지 텍스트 영역 밖으로 유지하고 하단 18%를 깔끔한 CTA 전용 영역으로 확보하는 것이었습니다.

official=https://r2.seedance.tv/blog/ai-video-agent-brand-kit-test/agent-brand-kit-test-a.mp4
output=https://r2.seedance.tv/blog/ai-video-agent-brand-kit-test/agent-brand-kit-test-b.mp4
official_label=A · 브랜드 고정 요소 + 질적 간격 설정
output_label=B · 명시적 패키지 및 CTA 안전 영역

A가 더 나은 구성이었습니다. NOVA FIZZ, 4점 별, 코발트 캔, 노란 곡선, 하부 패키징 계층이 모두 인식 가능했고, 읽기 쉬움이 더욱 일관적으로 유지되었습니다. B는 전반적으로 제품 정체성은 유지했으나, 과일, 물방울, CTA 배치가 중앙 및 하부 라벨 영역과 경쟁했습니다.

결론: A가 직접적인 실용성 측면에서 우위. B는 다른 주요 변수를 모두 고정한 상태에서 얻은 결과라는 점에서 여전히 유용한 증거입니다.

직접 비교: 프롬프트 제어 vs 레이아웃 제어

버전 B는 측정 가능한 용어로 된 지시사항을 추가했습니다: 중심 패키지 안전 영역과 하단 18%의 깔끔한 CTA 영역. 그러나 최종 산출물은 이 그리드를 신뢰성 있게 준수하지 못했습니다.

이는 공간 기반 프롬프팅이 무용지물이라는 의미가 아닙니다. 단지, 비디오 제너레이터는 레이아웃 엔진이 아니라는 뜻입니다. “하단 18%”라는 지시는 모델이 학습한 영웅 프레이밍(hero framing), 제품 크기, 물방울, 광고 서체(typography)에 대한 개념과 충돌합니다. 더 많은 조건문을 추가하면 도움이 될 수는 있지만, 픽셀 단위 그리드를 생성하거나 모든 배치를 보장하지는 못합니다.

이 바로 그 지점에서, ‘에이전트(Agent)’는 단순한 프롬프트 재작성기보다 더 큰 가치를 발휘합니다. 에이전트는 변수를 고정하고, 의미 있는 변형(variant)을 만들며, 산출물을 목표와 비교하고, 다음 수정 작업이 다른 제작 단계에 속한다는 것을 식별할 수 있습니다.

결론: 시각적 의도 및 동작 제어에는 프롬프트를 사용하세요. 정확한 서체 위치 및 좌표 제어에는 결정론적(deterministic) 구성 방식을 사용하세요.

직접 비교: 비용 및 제작 워크플로

승인 카드에는 720p 해상도, 8초 분량의 각 실행당 19 크레딧이라고 명시되어 있었습니다. 관측된 B 실행의 크레딧 차감량 역시 19 크레딧과 일치했습니다. 비교 실험이 이미 제작 질문에 대한 답을 제공했기 때문에 두 클립까지만 진행했으며, 세 번째 전체 재생성은 픽셀 단위 CTA 문제 해결에 아무런 기여 없이 추가 비용만 발생시켰을 것입니다.

우리의 증거는 세 가지 독립된 계층으로 구성됩니다:

• 에이전트 세션은 계획, 프롬프트, 매개변수, 제출 내역을 기록합니다.
• 다운로드된 MP4 파일은 완료된 산출물을 입증합니다.
• A 대 B 결정은 자동화된 벤치마크 주장이 아닌, 프레임 단위 검토를 통한 인간 편집자 판단입니다.

따라서 비용 효율적인 다음 단계는 다음과 같습니다:

1. A를 생성된 소스 클립으로 그대로 유지합니다.
2. 필요 시 최종 배포물에서 모델이 자동 생성한 CTA를 제거합니다.
3. Taste the bright side. 문구를 결정론적 텍스트 오버레이로 추가합니다.
4. 가격, 법적 고지문(legal copy), URL, 최종 로고 처리 등을 동일한 편집 레이어에서 유지합니다.
5. 먼저 9:16 비율로 내보낸 후, 승인된 창의적 소재를 기반으로 추가 화면 비율을 파생합니다. 해상도 우선 마무리 워크플로에 대해서는 Seedance 2.5 4K 튜토리얼을 참조하세요.

결론: 하나의 텍스트 레이어 문제를 해결하기 위해 전체 비디오 재생성을 반복적으로 구매하는 것보다, 두 차례의 통제된 생성 + 한 차례의 결정론적 마무리가 훨씬 효율적입니다.

어떤 워크플로를 선택해야 할까요?

✅ 에이전트 주도 생성을 선택하세요 — 다음 경우에:

• 여러 브랜드 자산을 보유하고 있으나, 그 역할을 아직 정의하지 않았을 때
• 장면이 움직이는 동안에도 제품 정체성과 패키징이 인식 가능하게 유지되어야 할 때
• 관련 없는 무작위 재생성(reroll)이 아닌, 통제된 A/B 변형이 필요할 때
• 창의성이 카메라 동작, 조명, 분위기, 입자, 과일, 액체 등을 필요로 할 때
• 다음 단계가 다른 도구가 더 적합하다고 시스템이 스스로 판단하고 멈추기를 원할 때

✅ 결정론적 마무리(deterministic finishing)를 선택하세요 — 다음 경우에:

• CTA가 정확한 위치에 반드시 배치되어야 할 때
• 가격, 할인 정보, 법적 고지문, URL, QR 코드가 문자 단위로 완벽해야 할 때
• 로고의 크기와 여백(clear space)이 픽셀 단위로 정밀하게 조정되어야 할 때
• 여러 화면 비율에 대해 예측 가능한 서체 배치가 필요할 때
• 소스 비디오 자체는 이미 양호하고 오버레이만 교정이 필요할 때

누구에게 프롬프트 규칙을 계속 추가하지 말아야 할까요?문제가 단지 텍스트 배치에만 국한되어 있는 경우, 계속해서 전체 재생성(rerun)을 구매하지 마십시오. 제품의 동작, 조명, 브랜드 정체성이 이미 사용 가능하다면, 수정된 텍스트를 편집 단계로 바로 전달하세요. 프롬프트 C가 자동으로 더 저렴하거나—또는 더 잘 제어되는 것도 아닙니다—프롬프트 A를 올바르게 완성하는 것보다는요. 아직 어느 캠페인 또는 콘텐츠 형식으로 시작할지 결정 중이라면, 이 실용적인 Seedance 활용 사례가 유용한 계획 지도가 될 수 있습니다.

결론

비디오 에이전트는 제작 초기 단계에서 가장 중요한 부분에서 성공했습니다: 비구조화된 브랜드 키트를 명확한 애셋 역할로 전환했고, 실제 패키지를 첫 번째 프레임으로 고정시켰으며, 브랜드의 인식 가능한 정체성을 보존했고, 통제된 A/B 변형을 생성했으며, 테스트 결과 의사결정이 도출된 후 작업을 중단하도록 도왔습니다.

승리한 결과물은 규칙이 가장 많은 프롬프트가 아니었습니다. 오히려 그 규칙들을 검증 가능하게 만든 워크플로우였습니다. 대량으로 제품 광고를 제작하는 팀에게, 이것이 에이전트의 실용적 이점입니다: 모호한 인수인계가 줄어들고, 통제되지 않은 재생성이 줄어들며, 브랜드 애셋에서 승인된 클립까지의 경로가 더욱 명확해집니다.

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