요즘 마케팅 현장에서 AI를 도입하지 않는 팀은 거의 없습니다. AI를 이용해 블로그 글을 쓰거나, 광고 문구를 만들고, 고객 응대 자동화를 구축하는 기업이 빠르게 늘고 있죠. 요즘 마케팅팀의 가장 큰 화두는 ‘AI로 콘텐츠를 얼마나 빨리, 많이 만들 수 있느냐’일텐데요. 하지만 진짜 중요한 질문은 이것입니다. ‘AI가 우리 비즈니스의 맥락을 이해하고, 정말 우리다운 콘텐츠를 만들고 있나요?’
속도보다 중요한 건 정확한 방향입니다. AI가 우리 조직의 언어, 브랜드의 철학, 고객의 니즈를 이해하지 못한다면 아무리 많은 콘텐츠를 만들어도 우리 브랜드의 목소리가 아니겠죠. 그렇다면 AI에게 ‘이해’를 시키려면 어떻게 해야 할까요? 이번 글에서는 AI가 진짜 우리 비즈니스를 이해하며 콘텐츠를 제작할 수 있도록 활용하는 4가지 AI 구조화 프로세스를 소개합니다.
목 차
데이터 준비: AI의 이해력, 데이터에서부터
AI를 처음 활용한다는 것은 첫 출근한 직원에게 교육을 시키는 것과 같습니다. 무엇을 보여주느냐, 어떤 기준으로 가르치느냐에 따라 그 직원의 이해도와 판단력이 달라지죠. AI도 마찬가지입니다. AI가 브랜드를 제대로 이해하고 콘텐츠를 제작하기 위해서는 먼저 ‘데이터’가 명확하고 일관된 형태로 준비되어야 합니다. AI에 데이터를 학습시키기 전에 이렇게 먼저 준비해보세요.
1) 핵심 비즈니스 언어 정의하기
브랜드의 정체성을 담은 단어, 문장, 메시지를 정리합니다. 우리가 자주 쓰는 표현과 톤, 그리고 피하고 싶은 단어까지 리스트로 만들어두면 AI는 이를 기반으로 일관된 문체를 유지합니다.
2) 콘텐츠 데이터 수집하기
내부 자료와 외부 자료를 모두 아우르는 데이터 세트를 구성합니다. 세일즈 피치, 고객 후기, 내부 매뉴얼, FAQ, 브랜드 소개문 등은 모두 훌륭한 학습 자료가 됩니다.특히 고객 피드백은 AI가 ‘우리 고객의 언어’를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
내부 문서: 사내 브리핑 자료, 세일즈 피치, 제품 설명서, 고객 문의 대응 기록
외부 문서: 보도자료, 인터뷰, 후기, 협력사 소개문
3) 데이터 클린징(정제)하기
중복 콘텐츠, 오탈자, 시대에 어긋난 표현, 경쟁사 인용 등을 제거해 AI의 판단이 왜곡되지 않게 합니다. 이런 데이터에는 최대한 최신 자료를 활용해 브랜드가 성장하면서 달라진 가장 최근의 포지셔닝이 반영되어야 합니다.
4) 데이터 라벨링하기
자료마다 ‘타깃’, ‘톤앤매너’, ‘목적’ 등 활용 방향을 태깅해두면 나중에 AI가 프롬프트에서 참고할 수 있습니다.
💡 Tip
B2B Saas기업이라면 제품 기능 설명서도 중요하지만, 고객의 업무 효율 개선 사례나 도입 전후 변화 수치가 핵심 데이터입니다. 이런 실무 중심의 데이터를 AI에 제공하면 단순한 기술 소개가 아니라 ‘성과 중심의 콘텐츠’로 발전할 수 있습니다.
학습/입력: AI에게 ‘우리 방식’을 학습시키기
AI에게 단순히 ‘이 주제로 글 써줘’라고 지시하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 우리의 브랜드가 어떤 철학을 가지고 있고, 어떤 고객을 대상으로, 어떤 어조로 말해야 하는지를 AI가 이해해야 비로소 비즈니스의 정체성을 담은 결과물이 나옵니다.
이 단계는 마치 신입 직원에게 회사의 문화를 교육하는 것과 비슷합니다. 매뉴얼만 던져주는 게 아니라, 실제 사례와 대화, 피드백을 통해 우리 조직의 사고방식을 학습시키는 과정이죠.
1) 프롬프트 설계 템플릿 만들기
프롬프트 구조화란 AI에게 단순한 명령 대신 역할과 배경, 제약조건을 함께 알려주는 방식입니다. 예를 들어, ‘홍보 글 써줘’ 대신 아래 예시처럼 프롬프트를 입력한다면 AI는 단순한 생성이 아닌 비즈니스 관점에서 사고하는 콘텐츠를 생산하게 됩니다.
이 때 ‘B2B 콘텐츠 마케팅 전문가’, ‘브랜드 매니저’ 등 특정 역할을 기반으로 프롬프트를 작성한다면 AI의 관점을 고정시켜 작성 품질을 안정화시킵니다.
💬 프롬프트 예시
너는 [회사명]의 콘텐츠 마케터야.
우리 브랜드의 핵심 가치는 [핵심 가치 키워드].
주 고객층은 [고객 세그먼트].
반드시 [브랜드 어조/톤앤매너]를 유지하고,
[특정 금지어]는 사용하지 마.
2) 참조 자료 주입
1단계에서 준비한 데이터를 AI가 읽고 참고하도록 요청합니다. ‘제품 소개서를 참고해서 특징을 정리해줘’라고 요청하면 AI는 해당 문서 속 단어 선택, 문장 구조, 메시지 방향까지 학습합니다. 브랜드 언어의 일관성이 유지되고, 콘텐츠 전반의 어조가 자연스럽게 통일시키기 위해서입니다.
특히 브랜드 톤이 중요한 산업군(예: B2B, 금융, 헬스케어 등)이라면 이 과정을 신경써서 진행해야 하는데요. 이 때 학습한 데이터를 기반으로 AI가 콘텐츠를 제작할 때 매번 같은 문체를 사용하고 제품 이름이나 용어를 일관되게 쓰기 때문이죠. 그래서 사전에 데이터를 정리해두는 단계가 중요합니다.
예를 들어 ‘고객’ 대신 ‘파트너’, ‘서비스’ 대신 ‘솔루션’이라고 부르는 식의 세세한 차이까지 반영해 브랜드 언어의 일관성을 훨씬 높일 수 있습니다.
3) 지속 학습 구조 만들기
콘텐츠 제작 뒤 피드백 기반으로 학습할 수 있도록 루프를 만드는 것도 중요합니다. 작성된 결과물에 피드백을 기록하고, 그 내용을 AI에게 다시 학습시킵니다.
AI가 작성한 초안을 그대로 사용하는 대신 수정하거나 보완한 포인트를 다시 알려주면 AI는 그 패턴을 기억해 이후 결과물에서 개선을 반영합니다. 이런 반복 구조가 쌓이면 AI는 점점 브랜드의 문체와 사고방식을 자연스럽게 따라하게 됩니다.
예: 이번 글에서 너무 기능 중심적이었어. 다음엔 고객 사례 중심으로 써줘.
콘텐츠 생성: 비즈니스 맥락이 살아있는 콘텐츠 만들기
AI가 데이터를 이해하고 브랜드 문체를 학습했다면 이제 본격적으로 콘텐츠를 생성할 차례입니다. 이 단계의 목표는 단순히 콘텐츠를 많이 만드는 것이 아니라, ‘맥락이 살아있는 콘텐츠를 효율적으로 만드는 것’입니다.
1) 콘텐츠 목표를 명확히 정의하기
콘텐츠는 목적에 따라 완전히 다른 접근이 필요합니다. 브랜드 인지도 제고를 위한 블로그라면 스토리 중심의 톤이 좋고, 리드 전환용 랜딩 페이지라면 문제 해결 중심의 문장이 효과적입니다.
고객 교육용 → 설명 중심, 예시 풍부
전환용 → 문제 인식 → 해결책 → CTA 구조
2) 콘텐츠 유형별 흐름 만들기
블로그: 검색 의도 기반 + 사례 중심 스토리텔링
뉴스레터: 핵심만 요약 + 공감형 인사이트
세일즈 카피: 숫자, 성과 중심의 구체적 표현
랜딩 페이지: 고객 문제 → 해결 → 검증(사례, 통계) → CTA
3) AI-사람 협업 프로세스 만들기
(1) AI가 초안을 생성
(2) 담당자가 브랜드 맥락과 정확도 검수
(3) AI가 검수된 내용을 기반으로 콘텐츠 수정 및 톤·구조 최적화
AI가 단순히 ‘우리 제품은 효율적인 업무 자동화를 제공합니다.’라고 작성했다면 사람은 여기에 수치적 근거를 더해 ‘우리 솔루션을 도입한 고객사의 CS 업무 처리 시간이 평균 38% 단축되었습니다.’ 라고 구체화할 수 있습니다. 이런 보완이 쌓이면 AI는 점점 더 실질적인 성과 중심 콘텐츠를 만들어내게 됩니다.
검수·최적화하기: AI가 만든 콘텐츠 완성하기
AI가 생성한 콘텐츠는 ‘초안’일 뿐입니다. 최종 콘텐츠가 되기 위해서는 반드시 인간의 검수와 브랜드 기준에 따른 최적화 과정이 필요합니다.
검수 과정에서는 먼저 사실관계와 수치의 정확성을 확인해야 합니다. AI는 문법적으로는 완벽한 문장을 쓰더라도 때로는 잘못된 정보나 오래된 데이터를 인용할 수 있습니다.
다음으로는 어조와 일관성을 살펴봐야 합니다. 특히 여러 콘텐츠를 동시에 생산하는 환경에서는 브랜드의 목소리가 조금씩 흔들리기 쉽습니다. AI가 ‘톤앤매너 카드’를 기준으로 항상 같은 어조를 유지하도록 관리해야 합니다.
마지막으로 검수는 단순한 품질 확인을 넘어 학습의 기회가 됩니다.
각 콘텐츠의 퍼포먼스 데이터를 수집해 ‘이 제목은 클릭률이 높았다’, ‘이 단락에서 이탈률이 높았다’는 식의 정보를 AI에 다시 학습시키면 AI는 점점 ‘성과 중심의 콘텐츠’를 만드는 방향으로 진화합니다.
AI 콘텐츠 검수 체크리스트 10가지
정확성 – 제품명, 가격, 수치, 인용 내용이 정확한가?
일관성 – 브랜드의 어조와 메시지가 전체 문서에서 유지되는가?
톤앤매너 – 문장이 너무 딱딱하거나 지나치게 광고처럼 들리지는 않는가?
가독성 – 문단 구성이 명확하고, 독자가 쉽게 읽을 수 있는가?
차별성 – 경쟁사 콘텐츠와 다른 메시지 포인트가 있는가?
고객 중심성 – ‘우리 제품이 대단하다’보다 ‘고객이 어떤 문제를 해결한다’에 초점이 맞춰져 있는가?
SEO 최적화 – 주요 키워드, 제목 구조, 내부 링크가 적절한가?
법적·정책적 검수 – 데이터, 수치, 인용에 저작권 문제가 없는가?
CTA – 독자가 다음 단계로 자연스럽게 이동할 수 있는가?
피드백 반영 루프 – 이전 캠페인의 데이터가 반영되어 있는가?
💡 Tip
AI 콘텐츠를 생성하며 아래와 같은 최적화 루프를 만들어보세요. 이렇게 하면 AI가 우리 비즈니스 성과를 이해하는 콘텐츠를 만들도록 진화시킬 수 있습니다.
성과 데이터(조회수, 클릭률, 전환율 등) 수집
어떤 문장, 어떤 구조가 반응을 이끌었는지 분석
그 데이터를 다시 AI에 학습시켜 다음 콘텐츠에 반영
AI는 단순히 글을 ‘대신 써주는’ 도구가 아닙니다. 데이터를 기반으로 브랜드의 사고방식을 배우고, 고객의 문제를 이해하며, 콘텐츠를 통해 비즈니스 가치를 전달하는 파트너로 성장할 수 있습니다.
적정마케팅연구소는 기업이 단순히 AI를 ‘활용’하는 것을 넘어 우리 비즈니스를 이해하는 AI 콘텐츠 시스템을 구축하도록 함께합니다. 마케팅 활동에서 AI를 활용하는데 어려움을 느끼셨거나 우리 비즈니스에 맞는 AI 최적화 과정이 궁금하셨다면 적정마케팅연구소에 문의해주세요.
