AI 쇼츠 30분 제작, 제미나이와 Veo Omni 활용법

개통 3일 만에 폐쇄된 런던 밀레니엄 브릿지의 이야기는 흥미로운 사실을 담고 있다. 이 영상은 이처럼 호기심을 자극하는 지식 쇼츠를 AI로 30분 만에 만드는 구체적인 방법을 공개한다. 레퍼런스 분석부터 스크립트 작성, AI 영상 생성, 그리고 편집까지 전체 과정을 다룬다.

예측 오류 기반 스토리텔링

런던 밀레니엄 브릿지는 2000년 6월 10일 개통 직후 좌우로 최대 7cm씩 출렁이는 현상을 보였다. 결국 이틀 만에 통행이 막혔다. 다리는 무게 하중 계산에는 문제가 없었으나, 사람들이 다리 위에서 균형을 잡으려 흔들리는 쪽에 발을 맞추면서 흔들림이 증폭되는 동조 현상이 발생했다. 해결책으로 데크 아래에 점성 댐퍼 37개와 동조 질량 댐퍼 50여 개를 설치하여 다리 흔들림의 반대 박자로 흔들리도록 만들었다. 이 사건 이후 보행교 설계 시 사람이 옆으로 미는 힘을 고려하는 것이 당연해졌다.

이러한 지식 쇼츠는 특정 스토리텔링 구조를 따른다. 이 영상은 신비한 건축 사전 채널을 레퍼런스로 삼아 그 성공 비결을 분석한다. 50만 구독자를 달성한 이 채널의 성공은 특정 구조가 실제로 효과가 있음을 증명한다.

성공적인 쇼츠는 예측 오류를 기반으로 한 스토리텔링을 활용한다. 이는 마술사가 관객의 시선을 한곳으로 유도한 뒤 전혀 다른 곳에서 트릭을 보여주는 방식과 유사하다. 한강이 사실 강이 아니라 인공적으로 가둔 물이라는 상식을 깨는 오프닝처럼, 시청자의 기존 예측을 뒤집어 호기심을 자극하고 몰입을 유도한다. 이러한 구조는 문제 제기, 해결 과정, 질문 유도, 발상의 전환으로 이어지며 도파민 분비를 자극하도록 설계된다.

제미나이를 활용한 분석 및 스크립트 작성

지식 쇼츠 제작의 첫 단계는 제미나이를 이용한 레퍼런스 영상 분석이다. 유튜브 영상 링크를 제미나이에 입력하고 영상 스타일, 시각 자료 구성, 조회수 상승 요인 등을 분석하도록 요청한다. 유튜브와 제미나이는 모두 구글 서비스이므로, 제미나이는 유튜브 링크를 매우 잘 읽는다. 분석 결과는 콘텐츠 기획에 대한 감을 익히는 데 도움을 준다.

분석을 마친 후에는 새로운 스크립트를 작성한다. 제미나이에게 레퍼런스 영상의 반전 요소와 전개 구조를 고려하여 해외 건축물 중 반전 및 문제 해결 서사가 있는 주제 후보를 요청한다. 예를 들어, 런던 밀레니엄 브릿지의 실패와 극복 서사는 이런 반전 구조에 적합하다. 제미나이는 강력한 오프닝 훅을 설계하고, 예상치 못한 원인과 해결 과정을 과학적 용어를 사용하여 풀어나간다.

스크립트 초안이 완성되면, 영상 운영자는 자신만의 스타일로 내용을 수정하고 팩트 체크를 요청한다. 지식 콘텐츠는 숫자 하나라도 틀리면 신뢰를 잃기 쉽다. 제미나이는 날짜 오류 등을 잡아내 정확성을 높인다.

AI 영상 생성, Veo Omni와 멀티샷

스크립트가 완성되면 구글 플로우(Google Flow)를 활용하여 바로 영상화를 시작한다. 기존에는 이미지를 만든 뒤 영상을 제작하는 경우가 많았으나, 빠르게 영상을 제작하는 채널들은 이미지 작업 단계를 건너뛰고 스크립트를 기반으로 바로 영상화 프롬프트를 제작한다.

영상 운영자는 스크립트 내용을 기준으로 18개의 영상 프롬프트를 만들었다. Veo Omni 모델용 프롬프트를 제시하고, 레퍼런스 프롬프트(이전에 삽질을 통해 얻은 효과적인 프롬프트)를 참고하여 제작하도록 요청한다. 여기서는 카메라 움직임(8초에 2비트, 횡이동만), 클로즈업, 특정 요소 강조(빨간색 계측선), 영문 코드 블록 형식 등을 지정한다.

영상 개수와 길이는 다음과 같다.

항목	내용
총 영상 개수	18개
각 영상 길이	8초
총 영상 시간	2분 24초
쇼츠 최종 길이	1분 내외

쇼츠는 1분 내외로 제작되므로 8초짜리 18개 영상을 통째로 사용하지 않는다. 필요한 부분만 잘라 사용하며, 이는 사진 100장 중 5장을 건지는 것과 유사하다. 말이 끝나는 지점에서 화면을 전환할 여유분을 확보하기 위함이다.

멀티샷 개념은 한 영상을 뽑을 때 여러 개의 샷을 지정하는 방식이다. 예를 들어 8초 영상 하나에 3초, 3초, 2초로 세 장면을 넣는다. 이는 12 크레딧으로 세 컷을 얻는 효과를 내어 크레딧을 절약하고, 동일 프롬프트 내에서 만들어지므로 톤 일관성을 유지한다.

구글 플로우 활용

구글 플로우(labs.google/flow)에서 Veo Omni Flash 모델을 사용하여 영상을 제작한다. 프로젝트를 생성하고, 동영상 설정에서 9:16 비율, 8초 길이로 지정한 뒤 프롬프트를 입력하면 영상이 생성된다. 프롬프트 수정 (예: 물과 전경 추가, 7cm 흔들림 폭 표기) 을 통해 원하는 결과물을 얻을 수 있다.

영상 제작 단가 분석

AI 영상 제작 비용은 다음과 같다.

항목	내용
구글 원 프로 계정	월 29,000원
월 크레딧 제공량	1,000 크레딧
1 크레딧 단가	29원
8초 영상 1개 비용	12 크레딧 = 348원
쇼츠 1편 (10개 영상 기준)	120 크레딧 = 3,480원
쇼츠 1편 (12개 영상 기준)	144 크레딧 = 4,176원
월 제작 가능 편수 (1,000 크레딧 기준)	6~8편 (8초 영상 10~12개 기준)
추가 절약 방안	영상 길이 6초로 줄이기, 멀티샷 활용
무료 크레딧	8월 31일까지 매일 50 크레딧 제공 (총 6초 영상 5개 생성 가능)

영상 제작 과정에서 텍스트가 뭉개지거나 깨지는 오류가 발생하기도 한다. 이 경우 완벽하게 수정하려 시간 낭비하기보다 다음 영상을 빠르게 만드는 것이 쇼츠 운영에 더 유리하다.

나레이션 및 편집

영상에 나레이션을 입히는 단계에서는 타입캐스트(Typecast)를 사용한다. 타입캐스트에서 필제님 캐릭터를 검색하여 스크립트를 입력하면 익숙한 목소리로 나레이션을 생성할 수 있다. 심리학이나 교육 영상에서 자주 들리는 목소리들이 타입캐스트에 많다. 쇼츠 속 목소리를 찾을 수 있는 별도의 웹사이트도 활용한다.

편집은 캡컷(CapCut) 앱을 활용한다.

1. 캡컷에서 가로세로 비율을 9:16(쇼츠)으로 설정한다.
2. 구글 플로우에서 다운로드받은 영상들을 캡컷 미디어로 가져와 타임라인에 배치한다.
3. 타입캐스트에서 다운로드받은 오디오 파일을 영상 하단에 추가한다.
4. 자동 생성 캡션 기능을 활용하거나 직접 자막을 입력하여 텍스트를 추가하고 스타일을 조정한다.

영상 편집 시 두 가지 원칙을 지킨다.

1. 말이 끝나는 부분에서 장면 전환: 말이 이어지는데 화면만 전환되면 시청자의 집중이 흐트러진다.
2. 자막 추가: 쇼츠는 소리 없이 시청하는 경우가 많으므로 자막은 필수이다.

업로드 주기와 자동화

쇼츠 콘텐츠 성공의 핵심은 업로드 주기이다. 한편 한편 완벽하게 만드는 것보다 꾸준히 올리는 것이 중요하다. 스크립트 작성이나 프롬프트 제작 같은 반복 작업을 클로드 코드나 코덱스 같은 AI 에이전트에게 스킬로 세팅하여 자동화하면 제작 효율성을 높일 수 있다. 이는 신입 직원에게 매뉴얼을 가르쳐 반복 작업을 맡기는 방식과 유사하다.

이러한 제작 과정을 통해 한국 소재를 활용하면 더 높은 조회수를 기대할 수 있다.

시스템 사고의 시선으로 보면

런던 밀레니엄 브릿지의 사례는 개별 요소의 완벽한 설계만으로 시스템 전체의 안정성이 보장되지 않음을 보여준다. 사람이 걷는 행동과 다리의 흔들림이 상호작용하며 예상치 못한 동조 현상이라는 복합적인 문제가 발생한 것이다. 이는 시스템 내부의 피드백 루프와 비선형적 관계를 간과했을 때 나타나는 현상으로, 시스템 사고의 중요성을 일깨운다.

출처

• 원카AI Wonka. (2026-08-15). [AI 건축 쇼츠 30분 만에 만드는 법 전부 공개합니다 (+프롬프트 제공)

  제미나이, Veo Omni](https://www.youtube.com/watch?v=ObvCtB1ATnA). YouTube.