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블라인드 광고 리뷰 루프

반복적인 블라인드 A/B 리뷰를 통해 비디오 광고를 개선합니다. 두 버전을 컨택트 시트로 신규 리뷰어에게 보여주고, 승리한 식품 광고 벤치마크와 비교하여 점수를 매깁니다. 리뷰어가 합의한 부분만 변경하고, 개선 효과가 없을 때까지 루프를 반복합니다. 광고 또는 릴을 개선, 반복, 비평, A/B 테스트하거나 "어떤 버전이 더 나은가요?"라고 물을 때 사용하세요.

블라인드 광고 리뷰 루프란 무엇인가요?

이 스킬은 광고 제작자가 자신의 작업에 대한 객관성을 잃기 쉬운 문제를 해결하기 위해 설계된 블라인드 A/B 리뷰 루프입니다. 두 가지 버전의 비디오 광고를 컨택트 시트 형태로 제공하고, 어느 버전이 최신인지 모르는 새로운 리뷰어가 각 버전을 승리한 식품 광고의 벤치마크와 비교하여 평가합니다. 리뷰어들이 합의한 사항만을 다음 버전에 반영하며, 개선 효과가 정체될 때까지 이 과정을 반복합니다. 이 스킬은 Claude, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트와 함께 사용할 수 있으며, ffmpeg 명령어를 통해 컨택트 시트를 생성하고, 정해진 리뷰 템플릿과 중단 규칙을 제공하여 체계적인 광고 최적화를 가능하게 합니다. 주요 기능으로는 객관적인 평가, 측정 가능한 개선, 그리고 실제 사용자 테스트 전까지의 최적화 루프 제공이 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Raibit-AI/food-ad-kit/tree/HEAD/plugins/food-ad-kit/skills/blind-ad-review

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

블라인드 광고 리뷰 루프은(는) 무엇을 하나요?

자신의 작업을 판단하는 것은 빠르게 포화 상태에 이릅니다. 이 스킬이 포함된 루프에서 제작자의 체크리스트는 15번째 버전에서 30점 만점에 29.5점에 도달했지만, 실제 개선은 계속되었습니다. 블라인드 리뷰가 계속해서 문제점을 찾아냈습니다.

1. 컨택트 시트 만들기

각 버전에 대해 0.5초마다 프레임과 타임스탬프가 포함된 이미지를 하나 만듭니다:

ffmpeg -i ad.mp4 -vf "fps=2,scale=180:320,drawtext=text='%{pts\:hms}':fontcolor=yellow:fontsize=16:x=4:y=4,tile=8x6" -frames:v 1 sheet.jpg

파일 이름은 중립적으로 지정하고(A.jpg, B.jpg), 어느 것이 최신 버전인지 무작위로 지정합니다.

2. 새로운 리뷰어와 리뷰 실행

매번 새로운 하위 에이전트나 새로운 채팅을 사용하여 이전 컨텍스트가 편향되지 않도록 합니다. 다음 지침을 제공하세요:

당신은 Facebook 및 Instagram Reel의 레스토랑 광고를 위한 퍼포먼스 마케팅 크리에이티브 디렉터이며, 대부분 음소거 상태로 실행됩니다. 두 컷의 컨택트 시트가 있습니다. 0.5초마다 한 프레임씩이며, 노란색 타임스탬프는 광고의 일부가 아닙니다. (1) 어떤 컷에 더 많은 예산을 배정하시겠습니까? 그리고 그 이유는 무엇입니까? 동점이라고 판단해도 좋습니다. (2) 각 컷에 1-10점으로 점수를 매기십시오: 첫 1초 내 시선 멈춤, 식욕 유발, 누가 어디에 있는지 명확성, 페이싱, 엔딩. (3) 더 나은 컷에 대한 영향력이 가장 큰 3가지 수정 사항을 각각 타임스탬프와 함께 제시하십시오. AI 생성처럼 보이거나 어색한 부분이 있으면 지적하십시오. (4) 다음 벤치마크와 비교하여, 더 나은 컷이 놓친 항목을 모두 나열하십시오: [benchmarks.md의 표를 붙여넣기].

4단계는 '취향'을 넘어서는 업그레이드입니다. "승리하는 광고가 하는 일과의 거리"는 측정 가능합니다. "내가 좋아하는가"는 측정 불가능합니다.

3. 무엇을 변경할지 결정 (유효했던 규칙들)

  • 2명 이상의 리뷰어가 동의한 경우에만 실행하거나, 수정 사항이 측정 가능한 경우(음량, 브랜드 누락, 첫 번째 컷이 늦은 경우)에만 실행하십시오. 리뷰어들은 취향에 대해 서로 모순됩니다. 우리 루프에서 한 명은 엔드 카드로 하드 컷을 요청했고, 다음 리뷰어는 디졸브를 요청했습니다.
  • 버전당 하나의 사항만 변경하고, 무엇이 변경되었고 그 이유를 기록하십시오.
  • 옆으로 가는 움직임은 승리가 아닙니다. 리뷰어가 팽팽하다고 판단하면, 플랫폼이 결정하도록 두 버전을 실제 A/B 테스트로 유지하십시오(긴 버전 대 짧은 버전, 두 가지 후크).
  • 리뷰어 주도 변경 사항을 새로운 리뷰어로 재테스트하여, 광고를 개선하는 것이지 한 비평가를 기쁘게 하는 것인지 확인하십시오.
  • 회귀를 주의하십시오. 음식을 더 듬성듬성 보이게 만드는 새로운 배경은 실패입니다: 음식이 먼저, 다양성은 그 다음입니다.

4. 중단 시점 파악

두 번 연속 리뷰가 거의 동점이라고 판단하고, 남은 모든 수정 사항에 새 푸티지(사람, 새로운 각도, 실제 촬영) 또는 소유자의 결정(제안, 후크 문구)이 필요한 경우 중단하십시오. 그런 다음 하나씩 다른 점이 있는 3-5개의 변형을 출시하고, 일주일 동안 소액의 일일 예산으로 운영하여 실제 시청자가 선택하도록 하십시오. 그 결과를 이 루프에 새로운 기준선으로 다시 입력하십시오.

로그 템플릿

#변경 사항이유 (요청자)리뷰어 평결유지?

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Raibit-AI/ad-teardown

Breaks a video ad down the way a creative director would. It measures length, cut speed and first cut; pulls frame strips of the first 3 seconds and of the whole ad; transcribes the speech; tags the hook, format, people, text, offer and ending; and scores it against benchmarks from winning food ads. Use when the user asks to analyze, break down, tear down, critique or compare a video ad, Reel or TikTok, especially for a restaurant or food brand.

Raibit-AI/food-shot-director

Directs AI image-to-video food shots for restaurant ads (chopsticks lifting noodles, a spoon scooping, sauce poured, a piece lifted to the lens). It gives the prompt formula, which foods animate well and which morph, and a keep-or-reject checklist so the dish still looks like the real menu item. Works with any image-to-video model (Kling, Veo, Seedance, LTX, Runway). Use when the user wants to animate a food photo, make food B-roll or a hand-in-frame food shot, or turn menu photos into video...

Raibit-AI/social-ad-builder

Assembles finished vertical social video ads from clips plus a simple JSON shot list. It outputs a 9:16 master for Reels, Stories and TikTok plus a 4:5 feed cut, with brand-color dish labels, the brand on frame 0, hard cuts, a matched color grade, clean designed sound, safe loudness and an end card. It uses free ffmpeg only. Use when the user wants to edit, cut, assemble or render a short ad, Reel or TikTok from food or product clips, or make several ad variations to A/B test.

Raibit-AI/winning-ad-finder

Finds video ads that are probably working for restaurants and food brands, using the free Meta Ad Library, and builds a short "swipe file" of likely winners to study. Use when the user asks to find winning ads, research competitors' Facebook or Instagram ads, see what ads restaurants are running, or build ad inspiration for a food business.

관련 스킬