소개
이번에 제공 받은 소스를 바탕으로 나만의 마케팅 도구를 개발하며 얻은 경험을 공유합니다.
결론부터 말씀드리면, 이번 사례의 핵심은 "도와줘?" 입니다.
이 프로그램의 목표는 명확합니다.
키워드를 분석하는 것
분석한 키워드로 새로운 문장을 만들어내는 것
사실 이제까지 블로그 생활을 하면서 키워드 분석에 대해 깊이 고민해본 적이 없었습니다. 그런데 이번에 코드를 직접 만지고 기능을 통합하면서 키워드 분석을 해보고 정말 많이 배웠습니다.
진행 방법
1. 배경: 흩어진 도구들을 하나로
골든키워드채굴기: 네이버 검색량/경쟁률 분석
마케팅 캡틴: AI를 활용한 블로그 글쓰기
"검색량 조회 따로, 글쓰기 따로... 너무 불편한데?"
마케팅 캡틴에 키워드 분석 탭을 이식해서, [키워드 발굴] → [타겟 분석] → [글쓰기]가 한 화면에서 물 흐르듯 이어지는 '올인원 툴'을 만들기로 했습니다.
2. 핵심 기능: 마법의 버튼 "도와줘?" 구현
"도와줘?" 버튼은 단순한 기능 이지만 사용자가 분석하고 싶은 키워드를 선택하고 이 버튼을 누르면, AI가 즉시 다음 두 가지를 분석해줍니다.
Q1 (타겟 고객): 이 키워드를 검색 하는 사람은 구체적으로 누구인가?
Q2 (고민): 그 사람의 가장 큰 고민(Pain Point)은 무엇인가?
이 분석 결과는 자동으로 글쓰기 설정으로 넘어가, 그냥 글을 쓸 때보다 훨씬 더 타겟에 적중하는 콘텐츠를 만들 수 있게 도와줍니다.
3. 문제 상황: "AI가 말을 듣지 않아요" (feat. Gemini)
야심 차게 기능을 구현했지만, 곧바로 난관에 봉착했습니다. 바로 Gemini API의 응답 품질 문제였습니다.
증상 1. 욕심이 과했다
처음에는 프롬프트 하나에 "Q1과 Q2를 동시에 분석해줘" 요청했습니다. 그랬더니 AI가 토큰 압박을 느꼈는지 답변을 대충 하거나, 뒷 부분 질문을 무시해버리는 현상이 발생했습니다.
증상 2. 한국어 문장 잘림 (Truncation)
가장 큰 문제는 문장을 짓다 마는 것이었습니다.
AI 답변: "20대 후반 직장인으로 최신 트렌드를 파악하여 합리적인..." (여기서 끝)
max_output_tokens를 늘려보고, "제발 문장을 끝 맺어주세 요"라고 호소도 해봤지만 Gemini는 계속 말을 끊어 먹었습니다.
4. 해결 과정: 프롬프트 엔지니어링으로 길들이기
이 문제를 해결하기 위해 두 가지 전략을 사용했습니다.
전략 1: "하나씩 시켜라" (Divide and Conquer)
"A와 B를 해줘" 대신 "A를 해줘"라고 시키고, 그다음 "B를 해줘"라고 따로 요청했습니다.
변경 전: 함수 하나에서 Q1 + Q2 동시 요청
변경 후:
analyze_q1()버튼과analyze_q2()버튼으로 기능을 분리
결과는 성공적이었습니다. AI가 한 번에 하나의 질문에만 집중하게 되니, Q1은 타겟을 80자 이상 상세하게 묘사했고 Q2는 구체적인 고민 포인트를 정확히 잡아냈습니다.
전략 2: "지시는 영어로, 답변은 한국어로"
기능을 분리했음에도 문장 잘림 현상은 여전했습니다. 여기서 얻은 중요한 팁은 Gemini는 영어 지시문의 제약조건(Constraints)을 더 잘 따른다는 것입니다.
[INSTRUCTION] Write ONE complete Korean sentence (60-80 characters).
CRITICAL: Your response MUST end with "사람" and be grammatically complete.
Do NOT stop mid-sentence.
Keyword: "{keyword}"
Context: Marketing blog about purchasing decisions
Your answer (in Korean):이렇게 프롬프트를 변경하자 거짓말처럼 문장 완성도가 올라갔습니다. (Q2는 완벽 해결, Q1은 아직 가끔 끊기지만 대폭 개선되었습니다.)
5. 화룡점정: 나만의 페르소나와 규칙 주입하기
키워드 분석과 프롬프트 최적화로 '내용'은 알차게 채웠지만, 마지막 2%가 부족했습니다. 바로 '글의 말투(Tone)'와 '형식(Format)'입니다.
AI가 쓴 글이 너무 로봇 같거나, 네이버 블로그 형식에 맞지 않아 수정하는 데 시간이 더 걸린다면 자동화의 의미가 퇴색되겠죠. 이를 해결하기 위해 외부 설정 파일(.md)을 첨부하는 기능을 추가했습니다.
Persona File (.md): "나는 30대 AI 콘텐츠 크리에이터 핌포나야"처럼 나만의 캐릭터 성격을 정의한 파일을 로드합니다. AI는 이 파일을 읽고 천편일률적인 기계음이 아닌, 내 블로그 색깔에 딱 맞는 생생한 말투로 글을 씁니다.
Writing Rules File (.md): "네이버 블로그에는 소제목을 마크다운(#) 대신 굵은 글씨로 써 줘", "존댓말을 유지해줘" 같은 네이버 블로그 맞춤형 규칙을 주입합니다.
이 두 가지 파일이 적용되면, 결과물은 단순한 텍스트 덩어리가 아니라 복사해서 바로 네이버 블로그에 붙여 넣을 수 있는 완벽한 포스팅 초안이 됩니다.
결과와 배운 점
이번 프로젝트를 통해 "도와줘?" 버튼 하나가 주는 편리함을 직접 만들고 경험할 수 있었습니다. 무엇보다 개발 과정에서 AI를 어떻게 '조련'해야 원하는 결과를 얻을 수 있는 지를 깊이 배울 수 있었습니다.
