화장품 영상광고의 제작방식이 소비자반응에 미치는 효과 연구 : AI 생성 광고와 실제촬영 광고의 비교 및 AI 고지 효과를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid advancement of generative AI technology is fundamentally transforming advertising production methods. However, existing research has predominantly focused on virtual influencers or static images, relying solely on survey-based purchase intention measures while overlooking the gap between stated intentions and actual behavior. Empirical studies examining consumer responses to AI-generated content and the effects of AI disclosure in cosmetic video advertising remain particularly scarce. This study aimed to empirically investigate the effects of generative AI-based cosmetic video advertising on consumer responses and the impact of AI disclosure.
A mixed-methods approach was employed across three phases. Phase 1 involved developing measurement items through focus group interviews with 9 participants. Phase 2 consisted of an online survey with 490 female respondents aged 19-49, randomly assigned to either an AI non-disclosure group (n=248) or an AI disclosure group (n=242). Phase 3 involved actual advertising campaigns on Meta (Instagram, Facebook), YouTube, and TikTok platforms, with subsequent collection of behavioral data.
The key findings are as follows. First, AI-generated videos received significantly higher ratings than filmed videos across all consumer response measures, including cognitive response, affective response, attitude toward the advertisement, and purchase intention. Second, sequential mediation effects were confirmed, wherein cognitive and affective responses influenced purchase intention through attitude toward the advertisement, with affective response demonstrating full mediation. Third, while in-video AI disclosure had no significant effect on initial evaluations, post-viewing disclosure triggered a backlash effect that significantly decreased all response indicators. Fourth, the negative impact of post-viewing disclosure was significantly mitigated by consumers' positive attitudes toward AI technology. Fifth, actual platform data revealed that AI-generated videos achieved a click-through rate (10.51%) approximately 1.78 times higher than filmed videos (5.89%). This difference was particularly pronounced on TikTok, where AI-generated videos showed approximately 2.52 times higher click-through rates than filmed videos, confirming a strong interaction effect between platform characteristics and production method.
These findings offer several implications. First, AI-generated videos can serve as a viable alternative for product categories where emotional appeal is important, such as cosmetics, enabling reduced production costs and time while achieving superior advertising effectiveness. Second, AI disclosure strategies require careful consideration of timing and salience rather than mere presence of disclosure; pre-disclosure does not negatively affect consumer responses, whereas post-disclosure triggers strong backlash effects, suggesting that clear upfront disclosure is advisable. Third, as AI content effectiveness varies by platform characteristics, a differentiated strategy that concentrates AI content resources on platforms characterized by rapid content consumption, such as TikTok, would be more efficient. Fourth, since psychological and attitudinal receptivity serves as a more important buffer than technical proficiency in AI advertising acceptance, communication strategies that position AI technology as an innovative tool are necessary. These findings also provide empirical evidence for developing disclosure guidelines under Korea's AI Basic Act, scheduled for implementation in 2026.
This study advances beyond prior research that relied exclusively on survey data by combining psychological response measurement through surveys with actual platform behavioral data collection, thereby providing empirical evidence for AI-generated advertising effectiveness. Furthermore, by identifying the differential effects of AI disclosure timing, this study offers insights for future policy discussions on AI advertising transparency. However, as this study was limited to Korean women aged 19-49 and utilized video stimuli from a single brand, future research should extend to diverse demographic groups, product categories, and cultural contexts, while tracking longitudinal changes in consumer responses to AI advertising.

국문 초록 (Abstract)

최근 생성형 AI 기술의 급속한 발전으로 광고 제작 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있으나, 기존 연구는 대부분 가상 인플루언서나 정지 이 미지에 초점을 맞추고 있으며, 설문 기반의 구매의도만 측정하여 실제 행 동과의 괴리를 간과하는 한계가 있다. 특히 화장품 영상광고 분야에서 AI 생성 콘텐츠에 대한 소비자 반응과 AI 고지 효과를 실증적으로 검증한 연구는 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 생성형 AI 기술을 활용한 화장 품 영상 광고가 소비자 반응에 미치는 영향과 AI 고지의 효과를 실증적 으로 규명하고자 하였다.
연구는 혼합연구방법론을 채택하여 세 단계로 진행되었다. 1단계는 9명 대상 FGI를 통한 측정 문항 개발, 2단계는 만 19~49세 여성 490명 표본이 수집된 온라인 설문조사(AI 미고지 집단 248명, AI 고지 집단 242명), 3단 계는 메타(인스타그램, 페이스북)·유튜브·틱톡 플랫폼에서의 실제 집행 및 행동 데이터 수집으로 구성되었다.
주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 생성 영상은 실제 촬영 영상 대비 인지적 반응, 감정적 반응, 광고태도, 구매의도 모두에서 유의하게 높게 나타났다. 둘째, 인지적·감정적 반응이 광고태도를 거쳐 구매의도에 영향을 미치는 순차 매개 효과가 확인되었으며, 특히 감정적 반응은 완전 매개 효과를 보였다. 셋째, 영상 내 AI 고지는 초기 평가에 영향을 미치 지 않았으나, 사후 고지는 모든 반응 지표를 유의하게 하락시키는 백래시 효과를 유발하였다. 넷째, 사후 고지로 인한 부정적 충격은 소비자의 AI 기술에 대한 긍정적 태도에 의해 유의하게 완화되었다. 다섯째, 실제 플랫 폼 집행 결과 AI 생성 영상의 클릭률(10.51%)이 실제 촬영 영상(5.89%)보 다 약 1.78배 높았으며, 특히 틱톡에서는 AI 생성 영상이 실제 촬영 영상 대비 약 2.52배 차이를 보여 플랫폼 특성과 제작방식 간 강한 상호작용 효과가 확인되었다.
이러한 결과는 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, AI 생성 영상은 화장품처럼 감성적 소구가 중요한 제품군에서 제작비용과 시간을 절감하 면서도 우수한 광고 효과를 얻을 수 있는 현실적 대안이 될 수 있다. 둘 째, AI 고지 전략은 단순한 표기 여부가 아닌 시점과 현저성에 대한 신중 한 설계가 필요하며, 사전 고지는 소비자 반응에 부정적 영향을 미치지 않는 반면 사후 고지는 강한 백래시 효과를 유발하므로 사전에 명확히 고 지하는 것이 바람직하다. 셋째, AI 콘텐츠의 효과는 플랫폼 특성에 따라 상이하게 나타나므로, 틱톡처럼 빠른 콘텐츠 소비가 이루어지는 플랫폼에 AI 콘텐츠 자원을 집중 배분하는 차별화 전략이 효율적이다. 넷째, AI 광 고 수용에 있어 기술적 숙련도보다 심리적·태도적 수용성이 더 중요한 완충 요인으로 작용하므로, AI 기술을 혁신적 도구로 포지셔닝하는 커뮤니 케이션 전략이 필요하다. 이 연구 결과는 2026년 시행 예정인 AI 기본법 의 고지 가이드라인 마련에도 실증적 근거를 제공한다.
이 연구는 설문 데이터에만 의존했던 기존 연구와 달리, 설문을 통한 심리적 반응 측정과 실제 플랫폼 행동 데이터 수집을 병행하여 AI 생성 광고 효과에 대한 실증적 근거를 제시하였다. 또한 AI 고지 시점에 따른 차별적 효과를 규명함으로써, 향후 AI 광고 투명성 정책 논의에 시사점을 제공하였다. 다만, 이 연구는 한국의 19~49세 여성만을 대상으로 하였고 단일 브랜드의 영상을 자극물로 사용하였으므로, 향후 다양한 인구 집단, 제품군, 문화권으로의 확장과 AI 광고에 대한 소비자 반응의 장기적 변화 를 추적하는 후속 연구가 필요하다.

목차 (Table of Contents)

• 국문 요약 ⅶ
• I. 서 론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구의 내용4
• II. 이론적 배경 6
• 1. 화장품 영상 광고의 특성6
• 1) 화장품 광고의 소구 방식6
• 2) 소셜미디어 플랫폼과 영상 콘텐츠12
• 2. 생성형 AI와 광고 콘텐츠17
• 1) 생성형 AI 콘텐츠 시장 현황 17
• 2) AI 생성 광고에 대한 소비자 인식26
• 3) AI 고지(Disclosure)의 효과27
• 3. 소비자 반응 32
• 1) 소비자 반응의 구성요소32
• 2) 소비자 반응의 이론적 기반45
• Ⅲ. 연구 방법 53
• 1. 연구모형 및 가설53
• 1) 연구모형 53
• 2) 연구가설 54
• 2. 연구 절차 58
• 1) 자극물 제작 59
• 2) 측정 도구 62
• 3) 자료 수집 72
• 4) 자료 분석 74
• 5) SNS 플랫폼 행동 데이터 수집76
• Ⅳ. 연구 결과82
• 1. 주요 변수의 기술통계 82
• 2. 가설검증 85
• 1) 광고 제작 방식에 따른 소비자 반응 차이 85
• 2) 광고 제작 방식의 영향 경로 분석86
• 3) AI 고지 유무가 AI 광고 초기 반응에 미치는 영향94
• 4) AI 제작 사실의 사후 고지 효과 95
• 5) AI 기술 태도와 숙련도에 따른 사후 고지 효과 차이96
• 6) SNS 플랫폼에 따른 소비자 반응 차이 98
• 7) 전체 플랫폼 통합 클릭률 분석 101
• 8) 플랫폼별 클릭률 분석 102
• 9) 심리적 반응과 실제 행동 데이터의 일치성104
• 10) 연구가설 검증 결과 요약106
• Ⅴ. 결론 110
• 1. 종합 논의 110
• 2. 연구의 의의114
• 3. 제언 117
• 참 고 문 헌 119
• 부 록129
• ABSTRACT 144