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title: "Minds를 활용해 ComfyUI에서 비디오 선호도 테스트하기"
description: "오디오가 포함된 ComfyUI 네이티브 비디오를 선택한 Minds Audiences와 비교하세요. 라벨링된 클립과 초안 검토부터 결과 확인 및 원본 비디오 출력까지의 워크플로우를 안내합니다."
canonical_url: "https://getminds.ai/guide/ko/comfyui-video-preference-testing"
last_updated: "2026-10-23T02:58:20.463Z"
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# Minds를 활용해 ComfyUI에서 비디오 선호도 테스트하기

*Minds · Audience Preferences* 노드를 활용하면 비디오를 생성하거나 편집하는 동일한 그래프 안에서 완성된 클립들을 직접 비교할 수 있습니다. 네이티브 비디오를 연결하고 기존 Minds Audiences를 선택한 뒤 명확한 선호도 질문을 입력하세요. 초안 검토와 실행을 거치면 노드에 오디언스별 결과가 표시되며, 선정된 원본 비디오를 Save Video 노드나 후속 처리 노드로 전달할 수 있습니다.

이 워크플로우는 비디오를 미디어 자체로 처리합니다. 모든 클립을 텍스트 설명으로 일일이 대체할 필요가 없습니다. 네이티브 VIDEO 객체에 오디오가 포함되어 있다면 업로드되는 MP4와 함께 전달되며, 다운스트림에서 사용할 수 있는 원본 객체에도 그대로 유지됩니다. 시작하기 전에 커스텀 노드 팩 설치와 서버 측 인증을 다룬 [설치 가이드](/guide/integration-comfyui)를 먼저 확인하세요.

![두 개의 입력, Minds 응답 위젯 및 저장된 비디오 출력이 포함된 실제 네이티브 비디오 워크플로우](/images/videos/integrations/comfyui/video-preference-workflow.png)

위 스크린샷은 짧은 테스트 샘플을 사용한 실제 통합 테스트 화면입니다. 5명의 QA Mind 중 3명이 Video A를 선택하여 60%/40%의 분포를 보였습니다. 이는 테스트된 경로가 정상 작동하여 선정된 원본 클립을 반환했음을 보여주는 검증 자료일 뿐이며, 캠페인 효과나 대표성 있는 선호도 추정치를 확정하는 것은 아닙니다.

## 비디오 질문을 통해 해결할 의사결정 정의하기

유의미한 비교는 명확한 의사결정 목표에서 시작됩니다. 도입부를 결정해야 할 수도 있고, 두 가지 완성본을 비교해야 할 수도 있으며, 어떤 연출 방향을 더 발전시킬지 결정해야 할 수도 있습니다. 이는 모두 서로 다른 질문입니다. 제품 설명 측면에서 선호되는 클립이 엔터테인먼트 측면에서도 선호되는 클립은 아닐 수 있습니다.

웹사이트의 제품 소개, 인피드 광고 소재, 튜토리얼 등 Audience가 참고해야 할 구체적인 시청 환경을 명시하세요. 음향 지원 여부도 지정해야 합니다. 영상에 내레이션이 포함되어 있지만 무음 시청 환경을 테스트하려는 경우, 무음 버전 후보를 직접 제작하거나 해당 조건을 명확히 안내하세요. 파일명만 보고 모델이 의도한 재생 환경을 알아서 유추할 것이라 기대해서는 안 됩니다.

질문은 단 하나의 기준에 집중해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

> 두 클립을 소리와 함께 시청한 후, 웹사이트에서 이 제품을 소개하는 영상으로 어느 쪽을 더 선호하십니까?

이 질문은 제시된 용도에 대한 선호도를 묻습니다. Audience에게 측정된 전환율 상승 수치를 요구하지 않습니다. 이해도, 거부감, 또는 특정 수정안이 효과적인 이유를 심층적으로 파악해야 한다면, 선택 비율을 모든 결과의 완벽한 설명으로 간주하기보다 더 광범위한 [Study](/guide/studies)를 통해 조사를 이어가는 것이 좋습니다.

## 클립을 연결하기 전에 준비된 Audiences 선택하기

이 노드는 `MINDS_API_KEY` 계정에서 접근 가능한 준비된 기존 Audiences를 사용합니다. `audience_ids`에 쉼표로 구분된 ID를 입력하세요. 선택 사항인 *Minds · Find Audiences* 헬퍼 노드를 사용하면 계정에서 볼 수 있는 Audiences 목록을 조회할 수 있어, 이름은 알고 있지만 해당 ID가 필요할 때 유용합니다.

Audience는 재사용 가능한 Mind 모집단이며, 노드 내부에서 임의로 인구통계 라벨을 입력해 생성하는 대상이 아닙니다. 생성 방법 및 적합성은 [Audience 가이드](/guide/audiences)를, 응답자 기반에 대한 내용은 [Mind 가이드](/guide/minds)를 확인하세요. 의사결정과 관련이 있고 적절한 배경 정보 및 리서치 데이터가 갖춰진 모집단을 사용해야 합니다.

여러 Audiences를 비교할 때는 각 결과를 분리해서 확인하세요. 세그먼트마다 선호하는 클립이 다르게 나타나는 것 자체가 유용한 인사이트가 될 수 있습니다. 노드는 이러한 모집단들을 하나의 글로벌 승자로 평균화하지 않습니다. 다운스트림 미디어 출력을 결정할 기준 Audience를 `selection_audience_id`에 지정하거나, 비교 결과를 검토하는 동안 미디어 라우팅을 차단된 상태로 유지할 수 있습니다.

## 네이티브 VIDEO 입력 연결하기

공식 팩의 `example_workflows` 디렉터리에서 `07-native-video-selection.json`을 불러오거나 본인의 그래프에서 직접 연결을 구성하세요. 예제에서는 두 개의 네이티브 비디오 소스가 동일한 선호도 노드로 입력되고, 선택된 비디오 출력이 네이티브 저장 노드로 이어지는 구성을 보여줍니다.

선호도 노드는 네이티브 ComfyUI VIDEO 객체 또는 리스트를 위해 `videos`와 `videos_b` 포트를 제공합니다. 생성 또는 로딩 워크플로우에서 이미 VIDEO를 출력하고 있다면 이 포트들을 사용하세요. 경로 문자열, 개별 이미지 세트, 서드파티 커스텀 비디오 타입은 네이티브 VIDEO 객체로 자동 인식되지 않습니다. 연결하기 전에 설치된 ComfyUI 워크플로우에서 적절한 변환 과정을 거쳐야 합니다.

노드는 후보들을 단일 리서치 질문으로 취합합니다. 클립의 각 프레임이나 연결된 리스트의 모든 항목마다 의도적으로 새 Study를 생성하지는 않습니다. 두 개의 VIDEO 입력이 연결되면 비교 대상이 되는 두 개의 라벨링된 대안이 됩니다.

입력 순서에 맞춰 `labels_json`을 작성하세요:

```json
["Video A", "Video B"]
```

실제 연출 차이를 구분할 수 있는 라벨을 사용하세요. 도입부 비교의 경우 기술적인 파일명보다 `직접적인 도입부`와 `스토리형 도입부` 같은 라벨이 더 유용합니다. 라벨은 중립적으로 작성해야 하며, `훨씬 더 나은 편집본`과 같은 이름은 질문에 불필요한 편향을 유발합니다.

## 후보 순서와 혼합 입력 방식 이해하기

취합 순서는 `images`의 네이티브 이미지, `images_b`, `videos`의 네이티브 비디오, `videos_b` 순으로 진행됩니다. 모든 네이티브 후보는 이 순서에 맞추어 라벨을 지정해야 합니다. 배치의 각 이미지는 개별 후보로 계산되며, VIDEO 객체는 하나의 후보로 계산됩니다. `assets_json`의 레코드는 그 뒤를 따르며 자체 라벨을 포함합니다.

비디오 전용 그래프에서는 구조가 단순합니다. 두 개의 VIDEO 포트에 비디오 두 개가 연결된 경우 첫 번째 라벨은 첫 번째 포트의 비디오에, 두 번째 라벨은 두 번째 포트의 비디오에 배정됩니다. 이미지와 비디오가 혼합된 리서치의 경우 승인 전에 검토용 전체 대안 목록을 꼼꼼히 확인하세요.

동일한 광고 지면에 대해 정적 이미지 소재와 비디오 소재를 비교하는 등 의사결정이 실제로 포맷 전반에 걸쳐 있는 경우 혼합 입력이 유용할 수 있습니다. 해당 맥락을 명시하고 비교를 통해 무엇을 확인할 수 있는지 판단하세요. 포맷 간의 일반적인 선호도 비교만으로는 특정 편집, 사운드트랙, 첫 프레임의 개별 효과를 분리해내기 어렵습니다. 실행으로 옮기기 쉬운 세부적인 비교 방법은 [크리에이티브 워크플로우 글](/blog/comfyui-audience-preference-testing)을 참고하세요.

## 네이티브 업로드를 현재 제한 범위 내로 유지하기

어댑터는 업로드를 위해 네이티브 비디오를 MP4로 인코딩합니다. 로컬에서 업로드되는 각 소재는 비어 있지 않아야 하며, 인코딩 후 파일 크기가 50 MB 이하여야 합니다. 전체 질문에 걸쳐 2개에서 20개 사이의 고유한 후보를 입력해야 합니다. 이는 어댑터의 제한 사항이며, 용량 한도 내의 모든 재생 시간, 코덱, 조합이 전부 테스트되었음을 보증하는 것은 아닙니다.

작성된 질문, 맥락, 라벨, 콘셉트 텍스트의 총합은 2,000자 이내여야 합니다. 네이티브 비디오의 경우 리서치 대상이 첨부된 클립 자체이므로 맥락 설명은 간결하게 유지할 수 있습니다. 비교에 편향을 줄 수 있는 긴 줄거리 요약 대신 시청 환경과 의도한 의사결정 배경을 설명하는 데 집중하세요.

노드는 입력에 없는 오디오를 임의로 생성할 수 없습니다. 소스 클립을 미리 재생하여 의도한 사운드트랙이 포함되어 있고 명확히 들리는지 확인하세요. 파이프라인에서 프레임과 오디오가 별도로 생성되는 경우, 선호도 테스트 전에 이를 적절한 네이티브 비디오 객체로 결합해야 합니다.

소재가 로컬 업로드 용량을 초과하는 경우, 질문의 핵심 세부 요소를 유지하면서 파일 크기를 줄인 테스트용 파일을 준비하세요. 소재가 변경되면 리서치 입력 자체가 달라지므로 새 테스트를 시작하고 다시 검토를 거쳐야 합니다. 이미 검토가 완료된 요청에 클립만 교체하여 실행을 재개하지 마세요.

## 리서치 시작 전 저장된 초안 검토하기

질문, 맥락, 라벨, Audience ID, `study_locale`을 설정한 후 그래프를 큐에 등록하세요. 노드가 저장된 초안을 생성하고 검토 대화상자를 엽니다. 해당 초안이 승인되고 리서치가 완료될 때까지 다운스트림 출력은 차단 상태를 유지합니다.

![승인 전 실제 질문, 선택된 Audience, 대안을 보여주는 ComfyUI 내 Minds 초안 검토 화면](/images/videos/integrations/comfyui/draft-review.png)

위 검토 스크린샷은 이미지 테스트를 사용한 공통 승인 인터페이스를 보여줍니다. 비디오 워크플로우에서도 동일한 인터페이스가 사용됩니다. *Approve*를 선택하기 전에 실제 비디오 초안의 Audience, 언어, 후보 순서, 질문을 확인하세요. 승인된 초안을 실행하려면 다시 한번 큐에 등록해야 합니다. 승인했다고 해서 두 번째 큐 등록 단계가 생략되지는 않습니다.

어댑터는 저장된 질문과 응답 옵션이 요청과 일치하는지 확인합니다. 승인 후 초안이 변경되면 다시 검토를 받아야 합니다. 이를 통해 의도치 않게 수정된 도구가 아닌, 원래 테스트하고자 했던 미디어와 질문에 결과가 정확히 연결되도록 유지합니다.

## 노드 내부에서 비디오 결과 확인하기

완료되면 임베디드 Minds 응답 위젯에 질문, Audience 세부 분석, 범주별 분포, 주요 발견점 및 확인 가능한 개별 답변이 표시됩니다. 비율 분포를 이러한 상세 내용과 함께 종합적으로 해석하세요. 점유율은 이번 합성 리서치 실행에서 제시된 대안들이 어떻게 선택되었는지를 보여줄 뿐이며, 주목도, 완주율, 구매 행동을 직접 측정한 수치는 아닙니다.

통합 테스트 캡처 화면에서는 5명의 QA Mind 중 Video A가 3표, Video B가 2표를 받았습니다. 60%/40%의 비율은 표본 규모상 해상도가 매우 낮습니다. 단 한 표만 바뀌어도 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 여기서의 목적은 제품의 작동 방식을 입증하고 결과가 표시되는 위치를 보여주는 것입니다.

실제 업무에서는 기본 모집단, 시청 환경, 자극물이 의도한 용도와 부합하는지 점검하세요. 결과가 근소한 차이를 보인다면 다음 반복 작업에서 두 후보를 모두 유지하거나 더 광범위한 Minds 워크플로우를 활용해 조사하세요. [결과 가이드](/guide/comfyui-results-and-troubleshooting)에서 순위, 동점 처리, 인위적인 신뢰구간을 생성하지 않는 이유에 대해 자세히 설명합니다.

## 선정된 원본 비디오를 다운스트림으로 전달하기

`selected_videos`를 호환되는 네이티브 Save Video 또는 후속 처리 입력에 연결하세요. 어댑터는 오디오를 포함하여 후보 세트에서 원본 VIDEO 객체를 그대로 반환합니다. 미리보기 썸네일로 새 클립을 합성하거나 비디오 대신 생성된 요약본을 대체하지 않습니다.

최종 후보로 선정할 개수를 `top_k`에 설정하세요. 커트라인에서 동점이 발생하면 모두 포함되므로 출력이 `top_k`보다 많은 클립을 포함할 수 있습니다. 동점 결과는 그래프 로직에서 명확히 확인할 수 있어야 하며, 단일 파일 출력을 맞추기 위해 어댑터가 임의로 동점을 깨뜨릴 것이라 가정해서는 안 됩니다.

여러 Audiences를 사용하는 경우 네이티브 미디어 선정을 진행하기 전에 `selection_audience_id`를 지정해야 합니다. 호스팅된 URL이나 텍스트 콘셉트를 사용하는 경우에는 `selected_creatives`를 확인하세요. 이러한 입력에는 반환할 연결된 네이티브 VIDEO가 없습니다. 혼합 비교에서 이미지가 승리하는 경우 네이티브 비디오 출력에는 선택된 비디오가 없어 차단 상태로 유지되지만, 이미지 및 결과 출력은 정상적으로 사용할 수 있습니다.

## 상황에 따라 호스팅된 비디오 파일 활용하기

`assets_json` 필드는 라벨이 지정된 HTTPS 미디어 레코드를 지원합니다. 레코드에는 `label`, `url`, `mimeType`이 정확히 포함되어야 합니다. 브라우저 로그인이 따로 필요한 웹페이지 대신 리서치 서비스가 직접 접근하여 가져올 수 있는 파일 링크를 입력하세요. MIME 타입은 실제 미디어와 일치해야 합니다.

호스팅된 레코드는 클립이 이미 그래프 외부에 존재할 때 유용합니다. 다만 다운스트림 동작이 달라집니다. 선택된 레코드는 참조 링크일 뿐 네이티브 ComfyUI 비디오 객체가 아닙니다. 다음 단계에서 실제 VIDEO가 필요하다면 일반적인 ComfyUI 미디어 파이프라인을 통해 권한이 있는 자료를 불러온 후 테스트 전에 네이티브로 연결하세요.

테스트가 진행되는 동안 URL 뒤의 콘텐츠를 변경하지 마세요. 무엇을 비교했는지 명확히 파악하려면 안정적인 참조가 필수적입니다. URL에 사용자 이름이나 비밀번호를 포함하지 마세요. 매니페스트에서 이러한 형식은 거부됩니다. 정확한 매니페스트 구조와 기타 입력 형식은 [설정 가이드](/guide/integration-comfyui)를 참고하세요.

## 스크립트와 스토리 콘셉트를 텍스트 콘셉트로 비교하기

렌더링 전에 피드백을 받고 싶다면 `assets_json`에 라벨링된 텍스트를 입력하여 활용하세요:

```json
[
  {"label": "Direct demonstration", "text": "Open with the product in use, show the main task, then end with the product name."},
  {"label": "Customer story", "text": "Open with a customer's problem, show the product helping, then end with the same product name."}
]
```

질문에서 이 대안들이 제안된 콘셉트임을 명시하세요. 각 대안의 설명 수준을 균등하게 유지하고, 완성된 전체 질문이 글자 수 제한을 넘지 않도록 관리하세요. 콘셉트 레코드의 개별 텍스트 제한이 전체 질문 글자 수 제한을 대체하지 않습니다.

선호도가 높은 스크립트는 다음 렌더링 방향을 잡는 데 도움이 됩니다. 실제 제작물이 나오면 해당 비디오들을 새로운 요청으로 다시 테스트하세요. 렌더링된 시각적 연출, 타이밍, 음성, 사운드트랙은 초기 텍스트 콘셉트에는 없던 새로운 판단 근거를 제공합니다.

## 중단된 비디오 테스트 재시도하기

Study가 실행 중인 상태에서 폴링 시간이 초과된 경우, 동일한 요청 식별자와 입력을 사용하여 동일한 워크플로우를 다시 큐에 등록하세요. 어댑터는 의도적으로 새 리서치를 시작하는 대신 저장된 실행을 재개합니다. 기본 폴링 타임아웃은 900초이며, 타임아웃 메시지가 발생했다고 해서 서버 측 실행이 취소되었음을 의미하지는 않습니다.

클립, 라벨, 질문, 맥락, Audiences, 스터디 언어가 변경된 경우에는 *New test*를 사용하여 새 초안을 검토하세요. 프롬프트가 동일해 보여도 생성된 미디어는 달라질 수 있으므로 실제로 연결된 출력을 비교해야 합니다. 완전히 실패했거나 미디어가 불완전한 상태라면 임의로 승자를 단정 짓지 말고 저장된 Study를 열어 확인하세요.

## 그래프 너머로 리서치 확장하기

Minds는 정성 및 정량 조사를 아우르며 [Minds](/guide/minds), [Audiences](/guide/audiences), [Studies](/guide/studies)를 연결하는 상용 합성 리서치 엔드투엔드 플랫폼입니다. Minds PRISM이 기반 추론, 인과 분석 및 소스 모델링 토대를 제공합니다. 플랫폼 전반에서는 [기능 가이드](/guide/features)에 설명된 다양한 상호작용 방식과 함께 MaxDiff를 포함한 폭넓은 방법론을 지원합니다.

이 노드는 단일 범주형 크리에이티브 선호도 질문을 위한 특화된 진입점입니다. 더 넓은 범위의 심층 조사, 비교, 데이터 내보내기가 필요하다면 Minds 플랫폼에서 작업을 이어가세요. 동일한 리서치 플랫폼을 활용하는 다른 방법들은 [통합 개요](/guide/integrations), [ChatGPT 가이드](/guide/integration-chatgpt), [Claude 가이드](/guide/integration-claude), [MCP 개요](/mcp/overview)에 자세히 설명되어 있습니다. 초기 설정은 [시작하기](/guide/overview)를, 그래프가 멈추거나 모호한 결과가 발생했을 때는 [ComfyUI 결과 및 문제 해결 가이드](/guide/comfyui-results-and-troubleshooting)를 참조하세요.