Re:catch🧶 AI가 쓴 콘텐츠 초안, 왜 늘 고쳐야 할까요? 비밀은 “OO”에 있습니다

OpenAI 출신 엔지니어가 말하는 AI 프롬프팅 노하우

2026. 2. 12.

안녕하세요, 구독자님!

B2B 기업의 매출 성장을 지원하는 팀 리캐치입니다.

”AI로 블로그 글을 쓰긴 하는데, 결국 거의 다 고쳐 쓰게 돼요”

AI로 글을 쓰는 일은 이제 특별한 일이 아닙니다. 몇 줄의 요청만으로도 그럴듯한 초안이 완성되니까요. 하지만 그 초안이 바로 쓸 수 있는 수준으로 나오는 경우는 드뭅니다. 왜 그런 걸까요?

(1) 팩트 체크를 해보면 틀린 내용이 섞여 있거나, (2) 톤앤매너가 우리 브랜드와 맞지 않거나, (3) 의도한 개요나 구성을 따르지 않아 결국 수정에 많은 시간이 쓰이기 때문입니다.

테슬라와 OpenAI 출신 엔지니어 안드레 카파시는 이 문제의 원인을 명확히 짚습니다. 바로 LLM을 하나의 ‘존재’로 여기지 말라는 건데요. AI에게 “너는 어떻게 생각해?”라고 묻는 대신, 역할과 기준을 먼저 부여해야 한다고 전했어요.

오늘 뉴스레터에서는 AI에게 ‘생각’을 묻는 대신, 우리 팀의 '역할과 관점'을 설계하는 방법, 그리고 이를 마케팅 콘텐츠 작성에 적용하는 실제 프롬프트 예시를 준비했습니다.

1. AI의 “의견”을 묻는 대신, "역할"을 부여하세요

2. 마케팅 콘텐츠 작성을 위한 클로드 지침 설정하기 (feat. 프롬프트 예시)

1. AI의 “의견”을 묻는 대신, "역할"을 부여하세요

“너는 어떻게 생각해?”라고 묻고 있지는 않나요?

더 나은 답변을 원한다면, 질문이 아니라 전제부터 바꿔야 합니다.

행사장에서 강연 중인 안드레 카파시, 사진 출처 테슬라 및 X

테슬라와 OpenAI에서 AI 연구를 이끌었고, 최근에는 '바이브 코딩'이라는 개념으로도 주목받고 있는 안드레 카파시. 그는 'AI는 사람이 아니다'라고 강조합니다. 이는 AI를 '존재'가 아니라 상황을 재현하는 '시뮬레이터'로 보라는 이야기입니다.

많은 사람들이 AI에게 "이 이슈에 대해 너는 어떻게 생각해?"라고 묻지만, 이 질문에는 분명한 허점이 있습니다. 바로 AI는 경험을 통해 형성된 관점을 갖고 있지 않다는 점입니다. 요청받은 조건에 맞춰, 학습된 데이터를 기반으로 특정 관점과 발언들을 조합하고 재현하는 일을 수행할 뿐이죠.

특히 LLM일수록 특정 성격과 관점을 가진 존재처럼 행동하지만, 그건 학습 데이터 속에서 가장 평균적인 역할을 선택해 재현한 결과에 가까워요. 답변은 자연스럽게 들려도, 사고의 깊이나 맥락의 일관성에는 한계가 생기기 쉽습니다.

‘스스로 대답하는 존재’가 아니라 ‘관점을 재현하는 도구’로 보기

“이 주제를 탐구하기에 적절한 사람들은 누구일까?

그리고 그들이라면 뭐라고 말할까?”

카파시는 질문을 위와 같이 바꿔보라고 제안합니다. '당신'이라는 지칭을 빼고, "이 주제를 다뤄볼 만한 사람들은 누구일까?"처럼 답변을 내놓을 페르소나를 명확히 지정하는 거죠.

이때의 AI는 더 이상 하나의 의견을 대표하지 않습니다. 여러 직무와 경험, 관점을 가진 사람들의 사고 방식을 동시에 불러와 비교하고 재구성해요. 배우에게 배역을 주지 않고 연기하라고 하면 어색해질 수밖에 없는 것처럼, AI 역시 어떤 역할을 수행해야 하는지 알아야 제 성능을 발휘할 수 있습니다.

예컨대, ”이 뉴스레터 어떻게 생각해?” 대신 “20년차 B2B 리드 너처링 전문가로서 이 뉴스레터의 개선점을 짚어줘”라고 바꾸는 것만으로도 답변의 퀄리티가 달라집니다. 전환율, 카피 구조, CTA 배치까지 구체적으로 짚어주기 시작하죠.

이 원칙을 실제 콘텐츠 작성에는 어떻게 구체적으로 적용할 수 있을까요? LLM 중에서도 글쓰기에 특히 강점을 가진 클로드에서 사용하는 실제 프롬프트 예시를 준비했습니다.

2. 마케팅 콘텐츠 작성을 위한 클로드 프롬프트 설정하기

초안을 고치느라 더 많은 시간을 쓰고 있지는 않나요?

역할과 기준을 먼저 설계할 때, AI는 비로소 전문가의 관점으로 쓰기 시작합니다.

클로드AI 프로젝트 내 지침 입력란 이미지

협업적 글쓰기에 강하다고 알려진 AI 클로드에는 ‘지침’이라는 항목이 있습니다. AI와의 대화와 답변에 전제되는 내용들을 사전에 설정할 수 있는데요. 이곳에서 바로 AI 에이전트가 수행할 포지션과 시뮬레이터로서 재현할 정체성을 입력합니다.

예를 들어, B2B SaaS 기업의 콘텐츠 마케터라면 다음과 같이 설정해 볼 수 있어요.

역할: 10년 차 B2B SaaS 콘텐츠 마케터
주요 업무:
우리 제품과 고객의 맥락을 이해한 블로그 콘텐츠 기획 및 작성. 실무 경험과 데이터를 기반으로 독자에게 실질적인 도움을 주는 글을 쓰고, 이를 통해 잠재 고객의 신뢰를 얻어 전환으로 연결
타겟 독자: 타사 B2B 마케터, 기업의 의사결정자, SaaS에 관심 있는 유관 기업 종사자 등
콘텐츠 유형: 문제 해결 중심의 교육 콘텐츠, 실무 가이드, 업계 트렌드 분석 등
핵심 원칙: 검증된 데이터만 사용, 실용적 팁 제공, 과도한 제품 홍보 지양, 기술 용어 쉽게 풀어 작성, SEO에 최적화된 글 작성
콘텐츠 목표: 마케팅 · 세일즈 실무 및 의사결정에 실질적인 도움이 될만한 인사이트를 제공하여 우리 브랜드에 대한 신뢰 구축

이처럼 역할과 타겟, 원칙과 목표까지 분명하게 정의해두면 AI는 더 이상 평균적인 답을 내놓지 않습니다. 설정된 관점을 기준으로 어떤 정보를 강조할지, 어떤 톤으로 풀어낼지를 시뮬레이션하기 시작해요.

작성 톤앤매너를 고정하는 프롬프트 설계하기

콘텐츠 작성 프로세스와 톤앤매너, 출력 형식 등을 사전에 지침으로 설정한다

또한 AI 콘텐츠 작성에서 가장 시간이 많이 드는 부분은 잘못된 정보를 수정하고, 톤앤매너를 조정하고, 사람이 쓴 것처럼 '손맛'을 더하는 일입니다.

이 역시 지침 내 프롬프트에 작성 규칙을 입력하여 해결할 수 있어요. '문단은 3~4문장으로 구성', '전문 용어는 쉽게 풀어쓰기', 'SEO 키워드는 자연스럽게 배치'와 같은 구체적인 작성 요령을 입력해 두는 겁니다. 쉽게 말해, 에이전트가 지켜야 할 업무 매뉴얼을 만드는 단계예요.

콘텐츠 작성을 위한 전체 지침과 프롬프트는 리캐치 블로그에 담아두었습니다. 블로그 콘텐츠 작성 소요 시간 68% 감소, 생산성 3.14배 증가를 일궈낸 리캐치만의 AI 콘텐츠 방법론까지 함께 담은 아티클에서 그 내용을 직접 확인해 보세요.

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오늘은 AI에게 콘텐츠를 잘 쓰게 하려면 역할과 기준, 좋은 재료를 먼저 설계해야 한다는 핵심을 다뤘습니다. 그런데 사실 이 원칙은 콘텐츠에만 해당되는 이야기가 아니에요. 리드 발굴, 너처링, 세일즈 제안까지. B2B 마케팅·세일즈의 모든 단계에서 AI가 제대로 작동하려면 결국 (1) AI에게 어떤 역할을 주었는가, 그리고 (2) 어떤 데이터를 재료로 넣어주었는가의 질문으로 돌아옵니다.

리캐치는 AI CRM으로서 위와 같은 문제를 풀어가고 있습니다. 고객 정보, 행동 데이터, 영업 맥락이 하나로 연결된 데이터 인프라 위에서 AI가 작동하도록이요. 아무리 좋은 엔진이 있어도 연료가 없으면 움직일 수 없는 것처럼, 우리 조직의 데이터가 흐르는 구조를 먼저 만드는 것이 AI 시대의 출발점이라고 생각합니다.

리캐치가 그리고 있는 AI CRM의 모습이 궁금하시다면 아래 버튼을 통해 확인해 보세요.

그럼, 리캐치는 다음 뉴스레터로 인사드리겠습니다!

감사합니다.

팀 리캐치 드림

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