[AI 다빈치 5호] AI와 같이 콘텐츠 만들 때 알아야 하는 것들

안녕하세요 구독자 여러분. 다빈치레터 5호로 인사드립니다.

구독자 분들은 콘텐츠를 만들고 계신가요? 저는 인스타그램 콘텐츠를 중심으로 스레드와 블로그 콘텐츠를 주기적으로 만들어 올리고 있습니다. 이전에는 기획부터 디자인, 글 작성까지 모두 사람이 했다면 이제는 모든 영역에서 AI의 도움을 받으며 더 임팩트를 내기 위해 노력하고 있습니다. 내가 굳이 안 해도 되는 일, AI가 나보다 더 잘 하는 일, AI의 결과를 선별하는 거에서 시작하는 일은 충분히 효율화시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 콘텐츠를 만들거나, 더 퀄리티가 높은 콘텐츠를 만들거나, AI와 이야기하며 나오지 않는 아이디어를 찾아낼 수 있는데요.

그래서 오늘은 AI와 협업하면서 콘텐츠를 만들 때 필요한 요소, 내 의도대로 AI가 콘텐츠를 제작하게 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

콘텐츠 마케팅 프로젝트에서 배운 레슨런

최근 1달 동안 저는 소프트웨어 브랜드의 스레드 계정 콘텐츠 마케팅 프로젝트를 맡았습니다. 이 소프트웨어는 GEO라고 하는 AI 검색 최적화를 돕는 툴이었어요. 구글에 키워드를 검색하면 우리 브랜드 블로그가 뜨게 만들듯이, 사람들이 AI에게 질문하면 우리 브랜드 글이 나오고 우리 제품이나 서비스가 추천되게 하는 일입니다. 짧은 기간에 목표치를 달성하기 위해 AI를 더 적극적으로 활용했습니다. 자료조사, 콘텐츠 기획부터 발행, 데이터 검증 등을 모두 AI와 같이 대화하며 진행했습니다.

정보성 콘텐츠를 주로 다루다 보니 제가 어떤 소재를 던지면 AI가 각 과정을 거쳐 콘텐츠 초안을 만드는 일을 했습니다. 제가 만든 콘텐츠 플로우는 다음과 같았습니다.

• 1/ 리서치: 브랜드 데이터, 고객 인터뷰, 외부 소재 수집: 기존에 갖고 있는 데이터를 정리해서 인사이트를 도출해내고, 뉴스 등 외부에서 소재가 나올 때마다 AI에게 리포트
• 2/ 콘텐츠 기획: 소재를 받아서 타깃, 콘텐츠 한 줄, 포맷, 차별점, 예상 반응을 AI가 기획하게 만듦
• 3/ 콘텐츠 전략: 기획한 내용을 바탕으로 어떤 가설을 검증해볼지, 어떤 레퍼런스를 적용할지 파악
• 4/ 콘텐츠 초안 작성: 여러 개의 초안을 작성하고 이 중에서 AI가 먼저 검증한 다음 보고
• 5/ 리뷰: AI가 낸 초안을 보고 최종적으로 수정한 다음 업로드
• 6/ 데이터 측정 및 레슨런 기록: 발행 이후 콘텐츠에 대한 지표를 입력하여 기존 가설을 검증하고 그 과정에서 나온 인사이트를 다시 학습시킴.

이렇게 해서 비교적 빠르게 하루에 5개 이상의 스레드 콘텐츠를 발행하며 브랜드 노출량을 높였는데요, 그 과정에서 나온 시행착오를 전합니다.