작업대: 대본

4단계 구조

1. 후킹 (0~3초). 넘기지 못하게 하는 첫 문장과 첫 장면. 제품과 결과가 바로 보인다. 감탄 + 상황. "와 이거 깔고 청소 스트레스 사라졌어요."
2. 문제/공감 (3~10초). "이럴 때 있죠"로 시청자 자신의 상황을 떠올리게 한다.
3. 해결/이점 (10~35초). 제품이 그 문제를 어떻게 없애는지, 써보니 어떻게 달라졌는지. 1인칭 경험담으로.
4. 행동 (마지막 3초). 제품명, 가격대, 어디서 사는지. "댓글 남겨주세요"는 붙이지 않는다. 필요하면 "정확히 뭔지는 첫 댓글에".

길이는 30~45초가 터질 확률 1위(13.4%)지만, 20~30초(11.5%)로 더 자주 올리는 게 초보에겐 현실적이다. 30~45초 3편 만들 시간에 20~30초 4편이면 총 터지는 개수는 뒤가 앞선다. 할 말이 있으면 길게, 없으면 짧게. 길이를 목표로 삼지 마라. 2.5절의 그래프 루프로 내 길이를 찾는다.

문장은 짧게 끊는다. 자막이 곧 대본이라 한 문장이 한 자막이 되게.

출처: State of 쿠파스 Reels 2026 챕터 2, 3

레퍼런스 분해 프롬프트

AI 는 변환기지 창작기가 아니다. "터지는 글 써줘"는 안 되고 "이 터진 영상의 구조를 분석하고 그 구조로 A 상품 대본을 써줘"는 된다. 유튜브 링크나 영상 파일을 직접 분석하는 건 Gemini 가 된다. ChatGPT 는 영상 링크를 못 읽으니 대본을 텍스트로 따서 넣는다. 네이버는 어느 모델도 직접 못 읽는다.

분해 프롬프트.

이 영상의 대본을 전부 받아 적고, 후킹/문제/해결/행동 4단계로 나눠서 각 단계가 몇 초부터 몇 초까지인지, 어떤 장치를 썼는지 표로 정리해줘. 그리고 왜 터졌는지 한 문장으로.

재생성 프롬프트.

이 구조는 유지하고, 상품을 [내 상품]으로, 화자를 [내 페르소나]로 바꿔서 새 대본을 써줘. 원본 문장은 하나도 재사용하지 말고, 첫 문장은 감탄+상황으로 짧게. 제품명·가격대·구매처를 마지막에 말하고, "댓글 남겨주세요"는 쓰지 마.

믹스 프롬프트.

두 영상의 구조 표를 줄게. A 의 후킹 방식과 B 의 해결 파트 전개를 합쳐서 [내 상품] 대본을 써줘.

규모를 키우면 더 좋다. 터진 대본 5~30개를 넣고 "공통된 후킹 방식, 심리 자극, 전개 순서를 뽑고 그 구조로 새 대본 3개"를 요청한다. 한 번에 만족하지 말고 "더 짧게", "첫 문장 다시", "여기 내 경험 넣을 자리"처럼 구체적으로 지적하며 반복한다. 대화가 길어지면 나빠지니 좋았던 부분만 들고 새 창으로 옮긴다.

마지막에 내가 실제로 겪은 불편이나 써본 느낌을 한 줄 넣는다. 이게 AI 대본과 사람 대본의 차이다.

페르소나

화자가 없으면 대본은 제품 설명서가 된다. "이 제품은 공간을 절약합니다." 보는 사람은 광고로 인식하고 넘긴다. "1인 가구 5년 차, 집 좁아서 매일 짜증"이라는 페르소나가 있으면 같은 내용이 "이거 벽에 붙이고 나서 바닥에 뭐 안 굴러다님"이 된다. 후자가 1인칭이고 경험담이고 신뢰다.

세 가지만 정하면 된다. 누구인지(1인 가구 직장인, 두 아이 엄마, 자영업 3년 차), 뭐가 불편한지(집이 좁다, 시간이 없다, 손님이 없다), 말투가 어떤지(감탄 많음, 담담함, 툭툭 던짐). 이걸 프롬프트 앞에 고정으로 붙이면 모든 대본이 같은 사람 목소리로 나온다. 계정이 기억되는 건 상품이 아니라 이 목소리다.

인스타·유튜브처럼 팔로우 관계가 긴 플랫폼에서는 한 카테고리를 깊게 파는 게 유리하다. 다만 카테고리를 좁히는 대신 사람 하나를 정하면 소재가 넓어진다. "출퇴근 왕복 두 시간인 자취 5년 차"라는 한 사람은 간편식, 수납, 세탁, 자동 청소기, 출근 준비 시간을 줄이는 물건을 전부 필요로 한다. 대주제 하나에 소주제 5~6개. 하나가 마르면 옆으로.

나만의 GPTs / Gems

GPTs(ChatGPT)와 Gems(Gemini)는 같은 것이다. 대화를 시작할 때마다 붙여넣던 긴 설명을 한 번 저장해두고 이름만 부르는 것이다. 흔히 "AI 를 학습시킨다"고 말하지만 AI 자체가 똑똑해지는 게 아니라 내가 준 예시와 규칙을 매번 다시 읽는 것뿐이다.

만드는 순서. 일반 대화창에서 대본을 몇 번 뽑으며 마음에 드는 결과가 나올 때까지 대화한다. 그 다음 그 대화창에 "지금까지 대화를 바탕으로 GPTs 에 넣을 이름, 설명, 지침, 대화 스타터를 정리해줘"라고 하면 AI 가 자기가 잘했던 방식을 지침으로 써준다. 붙여넣으면 끝. 더 빠른 방법은 "터진 대본 10개인데, 앞으로 내가 소재만 던지면 같은 구조로 뽑는 프롬프트를 만들어줘"다. 자료를 주고 프롬프트 자체를 생성시킨다.

용도별로 분리한다. 숏폼 후킹, 스레드 글, 대본을 하나의 GPTs 에서 계속 학습시키면 엉킨다. 각각 따로 만든다. 지침에는 페르소나(W2.3), 4단계 구조(W2.1), 피할 첫 멘트(7.3절), 출력 형식(대본 + 인스타 캡션 + 유튜브 제목 + 검색 키워드)을 넣는다. 한 번에 여러 산출물을 뽑게 해두면 업로드 준비가 같이 끝난다.

사실을 물을 때 답변 규칙. 정책이나 사실 확인용 프롬프트 앞에 붙인다. 최신 날짜 기준 확인, 필요하면 웹 검색, 확인 안 되면 "확인 불가"로 표시, 사실과 추론 구분, 출처 제공, 정보가 부족하면 가정 말고 질문. AI 는 플랫폼 정책을 확신 있게 틀린다("스레드 하루 3개만", "삭제하고 다시 올려라"). 정책과 법률은 원문을 직접 읽어라. "이거 해도 돼요?"를 AI 에게 묻지 마라.

AI 티 지우기. "짧게 써줘"는 통하지 않는다. 내가 원하는 길이와 말투의 대본을 두세 개 붙여주고 "이 정도로"라고 하는 게 훨씬 정확하다. 뼈대만 AI 에게 맡기고 고치는 건 내가 한다. 한 모델의 문체가 굳으면 다른 모델을 한 번 거친다. 마지막 손질은 사람.

지침은 고정하지 마라. 한 달에 한 번 최근에 잘된 대본을 넣고 "지침을 이 방향으로 갱신해줘".