생성 AI 모델은 단일 이미지나 짧은 문장에서 적어도 어느 정도 수준의 비디오를 만들 수 있는 능력에 도달했습니다. 이러한 모델을 중심으로 제품을 개발하는 회사들은 어떤 이미지나 녹음이 있으면 누구나 멋진 프로모션 비디오를 만들 수 있다고 주장하며, 비디오는 일반적으로 정적 이미지나 문서보다 성능이 우수합니다.
Peak XV와 Tiger Global이 후원한 Avataar는 월요일에 Velocity라는 새로운 도구를 출시했습니다. 이 도구는 제품 링크를 기반으로 제품 비디오를 생성합니다. 회사는 광고용 AI 동영상 도구를 실험하고 있는 아마존과 구글과 경쟁할 예정입니다.
스타트업이 이 도구들의 철학은 Lica나 Sythesia와 같은 비디오 생성 도구와 유사합니다. 비디오 제작은 비용이 많이 들기 때문에 모든 것에 대해 비디오를 만들 수 없습니다. 그러나 AI 덕분에 비디오 제작 비용이 낮아지고 대량으로 클립을 생성할 수 있습니다.
Avataar는 2015년에 전 마이크로소프트와 독일은행 직원인 Sravanth Aluru에 의해 설립되었습니다. 5,500만 달러 이상의 자금을 조달한 회사는 이전에 전자 상거래를 위해 상호작용형 경험, AI 기반 이미지 및 3D 모델을 만드는 데 중점을 두었습니다. 스타트업은 이제 AI를 사용하여 브랜드를 위한 비디오를 만드는 데 더 중점을 두고 있습니다.
회사는 3D 모델과 경험은 비디오보다 더 높은 컨버전션율을 가지고 있다고 밝혔습니다. 그러나 비디오에 더 많은 사람들이 참여하기 때문에 낮은 컨버전션율에도 불구하고 비디오가 승리하며 규모 때문에 이깁니다.
2024년 2월에 회사는 고객과 상업적으로 AI 동영상 생성 도구를 테스트하기 시작했습니다. 그러나 그 당시에 Avataar는 아직 이 브랜드들이 비디오를 만드는 데 도움을 주기 위해 사람들을 동원해야 했습니다. 회사는 2024년 9월에 완전 자동화된 Velocity 도구를 테스트하기 시작했습니다.
이 도구는 이미 HP, Victoria's Secret, Lowe's, Newegg, Marina, TVS 및 Bajaj에서 다양한 제품 비디오를 생성하는 데 사용되고 있습니다.
Avataar는 말했습니다. 브랜드들이 자사의 서비스와 도구를 사용하여 플래그십 상품에 맞춤형 비디오를 만들지만, Velocity는 비디오 제작 예산을 받을 만한 전략적인 제품들을 위한 제품 클립을 만드는 데 유용할 것입니다. 스타트업은 이러한 제품들을 위해 정보를 제공하는 AI 생성된 비디오를 통해 더 나은 컨버전션율을 이끌어내고자 합니다.
'우리는 Velocity를 통해 전체 카탈로그를 커버하고 모든 항목에 대해 비디오를 만들 수 있습니다. 이는 고객 경험을 향상시키고 제품을 중심으로 모션과 이야기를 통해 더 나은 컨버전션을 유도할 수 있을 것입니다.' Aluru는 TechCrunch에 말했습니다.
회사는 또한 회사가 자동 리스트에 대한 제품 비디오를 만들기 위해 그들의 플랫폼에 통합할 수 있는 API를 보유하고 있습니다.
Aluru는 Avataar의 모델이나 솔루션은 다른 것과 다르다고 말하며, 제품에 대한 많은 데이터를 3D 렌더링을 통해 수집했다고 언급했습니다. 그는 브랜드가 제품 프레젠테이션 비디오에서 문제가 발생해야 하는 여지가 없도록 회사가 그것을 확실히 했다고 강조했습니다.
'우리의 모델은 제품의 서브 카테고리와 관련 속성을 이해합니다. 우리의 도구는 망치와 스마트폰을 비교하여 각 제품의 다른 속성을 강조할 것입니다. 우리는 구매를 증진시키는 목적으로 비디오를 매체로 하는 더 나은 이야기에 집중합니다.' 그는 말했습니다.
Avataar는 제품에 대한 열망적 가치를 창출하려고 노력하면서 고객에게 세부 사항을 제공하려고 노력합니다.
회사는 브랜드 안전 및 제품 부정확성에 대한 가드레일을 구축했다고 밝혔으며, 모델이 창작물의 부정확성을 확인하고 도구가 생성한 출력을 거부할 수 있습니다.
투클의 투자자이자 설립자인 Amir Konigsberg는 온라인 판매를 위한 비디오 제작에 대한 기회가 있지만 독특성이 돋보이는 것이 중요하다고 말했습니다.
'제품 링크에서 비디오를 생성하는 것은 전자 상거래 파이프라인을 자동화하는 것의 자연스러운 연장입니다. 비디오는 참여와 컨버전션을 증진하는 것이 입증되었으며, 이를 효율적으로 확장하는 것은 현명합니다. 그러나 이미 배경, 애프터 이펙트, 다른 각도에서 제품 렌더링, 컷아웃 또는 사실적인 그림자를 생성하는 등 이 공간과 관련한 여러 회사가 이미 있습니다. 이곳의 도전은 눈에 띄게 하고 일관성을 유지하며 라이센스 및 소유권 표시 규정을 준수하는 것에 있습니다.' 그는 이메일을 통해 TechCrunch에 말했습니다.
Konigsberg는 브랜드들이 지금까지 AI 생성 비디오 솔루션을 채택하지 않은 이유는 규모에 걸쳐 품질을 유지하기가 어려웠기 때문이었으며, 최근 모델의 발전으로 이 도구들이 대규모 사용에 효과적일 수 있다는 점을 암시했습니다.
