# AI를 활용하면서도 모든 글을 저질 콘텐츠로 만들지 않는 방법 아레프스(Ahrefs)가 게시하는 모든 글에는 어떤 식으로든 AI가 쓰입니다. 그렇습니다. 단 하나도 빠짐없이 말입니다. (AI가 글 전체를 쓸 수도 있습니다... 하지만 우리는 그렇게 사용하지 않습니다. 그 이유를 설명하겠습니다.) 중요한 점은 AI가 얼마나 많이 관여했느냐에 따라 저질 콘텐츠가 되는 것은 아니라는 사실입니다. 흔히 지적하는 문체상의 특징도 마찬가지입니다. 대시를 지나치게 많이 쓰거나, “delve” 같은 단어를 사용하거나, “X가 아니라 Y다”라는 구문을 반복한다고 해서 저질 콘텐츠가 되는 것은 아닙니다. 모든 대시와 금지 문구를 없앴다고 가정해 봅시다. 축하합니다. 이제 문장부호만 깔끔해진 저질 콘텐츠가 탄생했을지도 모릅니다. 제가 생각하는 AI 저질 콘텐츠의 정의는 다음과 같습니다. AI 저질 콘텐츠란 독자의 관심을 받을 만한 충분한 인간의 이해와 판단, 근거, 독창적인 기여 없이 게시된 콘텐츠입니다. 한마디로 말해, **저질 콘텐츠는 창작자가 들여야 할 수고를 독자에게 떠넘깁니다(slop transfers effort from the creator to the reader)**. 게시자는 주제를 조사하고, 주장을 검증하고, 견해를 발전시키고, 무엇이 중요한지 판단하는 어려운 과정을 건너뜁니다. 그러면 무엇을 신뢰해야 하는지, 어떤 내용이 관련 있는지, 글쓴이가 해당 주제를 제대로 이해하고 쓴 것인지 독자가 직접 판단해야 합니다. 창작자는 시간을 절약하지만, 그 대가는 나머지 모두가 치릅니다. 아레프스에서 AI를 우선적으로 활용한다는 말은 AI가 등장하기 전부터 콘텐츠를 읽을 가치 있게 만들었던 관행을 포기한다는 뜻이 아닙니다. AI가 더 많은 작업을 맡더라도 그러한 관행을 지킬 방법을 찾는다는 뜻입니다. ## 1. 초안을 쓰기 전에 사람이 해야 할 일을 하라 과거에는 대부분의 글쓴이에게 글을 쓰는 것 자체가 핵심 작업이었습니다. 여기에 대부분의 시간을 쏟았습니다. AI 덕분에 이 작업의 비용은 믿을 수 없을 만큼 낮아졌습니다. 따라서 이제는 글을 쓰기 전 단계에 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 무엇을 글로 쓸 가치가 있는지, 글을 어떻게 구성할지, 우리가 무엇을 기여할 수 있는지를 판단해야 합니다. AI에게 본문을 써 달라고 요청하기 전에 다음 질문에 답하는 대략적인 기획안을 마련합니다. * **독자(Reader)**: 누구를 위한 글이며, 독자는 무엇을 이루려 하는가? * **약속(Promise)**: 독자는 이 글을 읽은 뒤 무엇을 이해하거나 할 수 있어야 하는가? * **관점(Point of view)**: 내가 실제로 전달하려는 말은 무엇이며, 다른 사람이 반론을 제기할 만한 지점은 어디인가? * **근거(Evidence)**: 어떤 주장에 출처, 데이터, 시연 또는 전문가 의견이 필요한가? * [**정보 이득(Information gain)**](https://ahrefs.com/blog/information-gain/): 검색 결과에 아직 없는 어떤 내용을 추가할 수 있는가? 이러한 질문은 새로 생긴 것이 아닙니다. AI 이전에도 존재했고, AI를 사용하더라도 _반드시 필요합니다(should)_. AI는 이런 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 검색 결과 페이지(SERP)를 분석하고, 제 관점의 허점을 지적하고, 반론을 찾거나, 빠진 근거를 알려 달라고 요청할 수 있습니다. 그러나 이러한 결정을 AI에 맡겨서는 안 됩니다. 기획은 작업의 절반에 불과합니다. 모델이 작업할 만한 흥미로운 재료도 필요합니다. 누구나 접할 수 있는 똑같은 인터넷 정보만 제공하면, AI는 남들이 쓴 글과 비슷한 글을 내놓습니다. 자세한 문체 프롬프트로도 이 문제를 해결할 수 없습니다. AI가 스스로 만들어 낼 수 없는 원재료가 필요합니다. 인터뷰, 내부 지식, 독점 데이터, 실제 시연, 실패한 실험, 업무에서 얻은 구체적인 사례 등이 여기에 해당합니다. 이 때문에 작업을 위한 단일 진실 공급원(Source of Truth) 같은 것이 필요합니다. 예를 들어 제 동료인 [마테우시는 레타이도에서 단일 진실 공급원 앱을 만들었습니다](https://ahrefs.com/blog/agentic-marketing/). 콘텐츠를 만들 때 그와 그의 에이전트가 참고하는 정보를 검색할 수 있도록 모아 둔 라이브러리입니다. 이 도구에는 사실과 통계, 설명, 제품 세부 정보, 사용 방법 안내라는 네 가지 유형의 콘텐츠가 저장됩니다. 개인적으로 제가 실무에서 바꾼 것 가운데 가장 큰 변화는 타이핑하는 대신 말하기 시작했다는 점입니다. 저는 타이핑하면서 동시에 문장을 다듬습니다. AI가 내용을 보기도 전에 머릿속의 복잡한 생각을 깔끔한 요약문으로 정리해 버립니다. 안타깝게도 그 복잡한 생각 속에 유용한 부분이 들어 있는 경우가 많습니다. 불확실성, 주의할 점, 의견, 아직 완성되지 않은 연결 고리 같은 것들입니다. 그래서 저는 [위스퍼 플로(Wispr Flow)](https://wisprflow.ai/)를 이용해 받아쓰기를 합니다. 방 안을 돌아다니거나 책상에 앉아 말합니다. AI가 활용할 원재료를 최대한 많이 제공하려고 머릿속의 생각을 쏟아냅니다. 그렇습니다. 사실상 혼자서 팟캐스트 한 편을 진행하는 셈입니다. 편집도 하지 않습니다. 때로는 AI에게 저를 인터뷰하고, 빠진 부분을 찾고, 개요를 제안하기 전에 주장으로 발전시킬 만한 내용을 끌어내 달라고 합니다. 이제 AI에게 핵심 내용을 지어내라고 요구하지 않습니다. 제가 제공한 내용을 정리하고 면밀히 검토하게 합니다. ## 2. 멈추고 판단할 지점을 마련하라 AI는 매끄러운 문장 속에 여러 결정을 숨기는 데 매우 능숙합니다. 한 번의 프롬프트로 조사 내용, 관점, 구조, 주장, 사례, 어조가 모두 결정됩니다. 사용자가 이러한 선택을 확인할 때쯤이면 이미 하나의 글로 완성된 상태입니다. 그래서 실제보다 훨씬 확정적인 결정처럼 느껴집니다. 이 때문에 [라이언의 파이프라인](https://ahrefs.com/blog/how-i-do-content-engineering-with-claude-code/)은 정체를 알 수 없는 최종 파일 하나를 만드는 대신 사람의 편집 작업 흐름을 그대로 따릅니다. 조사 결과, 콘텐츠의 빈틈, 개요, 초안을 각각 따로 저장합니다. 그는 어느 단계든 점검할 수 있습니다. 문제를 일으킨 결과물이나 지침을 수정한 뒤 마지막으로 문제가 없었던 지점부터 다시 시작하면 됩니다. 이 원칙을 따르기 위해 23개 스킬로 구성된 클로드 코드(Claude Code) 파이프라인까지 만들 필요는 없습니다. 작업을 여러 단계로 나누고, 각 단계 사이에 판단 절차를 두면 됩니다. * **아이디어 관문(Idea gate)**: 유용하게 보탤 내용이 있는가, 아니면 이 글은 이미 상위에 노출된 내용을 되풀이할 뿐인가? * **개요 관문(Outline gate)**: 모든 섹션이 독자에게 도움이 되고 글의 약속을 뒷받침하는가? * **근거 관문(Evidence gate)**: 중요한 주장을 뒷받침할 수 있는가? 추가로 시험하거나 검증해야 할 내용은 무엇인가? * **초안 관문(Draft gate)**: AI가 입증되지 않은 확신이나 군더더기, 우리가 정당하게 확보하지 않은 사례를 슬쩍 끼워 넣지는 않았는가? 각 관문에서 글쓴이가 직접 판단해야 합니다. 추가 조사를 요청하거나, 섹션을 삭제하거나, 관점을 바꾸거나, 글 자체를 완전히 포기하는 결정이 필요할 수도 있습니다. 저렴하게 결과물을 만들 수 있으면 특이한 형태의 매몰 비용이 생기므로 이 과정이 중요합니다. AI가 매끄러운 문장 2,000단어를 내놓는 순간, 왜 이 글이 존재해야 하는지 의심하기보다 어떻게 개선할지를 고민하게 됩니다. 이른바 매몰 비용 오류입니다. 다만 AI는 6분마다 새로운 매몰 비용을 만들어 낼 수 있습니다. 파이프라인을 만들지 않고 AI로 글 한 편만 작성하더라도 작업을 여러 단계로 나누십시오. 먼저 아이디어를 자유롭게 떠올리는 것부터 시작합니다. 아직 초안은 쓰지 마십시오. AI와 의견을 주고받으며 관점을 충분히 다듬었다면 다음 단계로 넘어갑니다. 그런 다음 개요를 요청합니다. 만족할 때까지 AI와 함께 개요를 반복해서 수정한 뒤 다음 단계로 진행합니다. 그 과정에서 내 주장을 가능한 한 가장 설득력 있는 형태로 강화해 달라고 요청해도 됩니다. 목표는 단어 수가 늘어나는 모습을 구경하는 것이 아니라 더 나은 결정을 내리는 것입니다. 그렇지 않으면 생각을 마치기도 전에 AI가 당신을 편집자로 만들어 버립니다. ## 3. AI로 절약한 시간을 더 나은 콘텐츠를 만드는 데 써라 이 지점에서 아레프스는 AI로 콘텐츠를 만드는 많은 기업과 다르다고 생각합니다. 비용을 절감하는 가장 뻔한 방법은 대체로 비슷한 글을 더 적은 비용으로 만들고, 절약한 자원을 물량 확대에 투입하는 것입니다. 더 많은 글, 더 많은 키워드, 구글이 크롤링할 더 많은 페이지를 만드는 방식입니다. 분명히 말하자면, 우리도 시간을 절약하려고 AI로 지루한 작업을 자동화합니다. 그렇지 않다고 주장하는 것은 어리석은 일입니다. 예를 들어 제가 만든 [데이터 갱신 허브(Data Refresh Hub)](https://ahrefs.com/blog/taught-agent-to-refresh-data-content/)는 12개 데이터세트의 업데이트를 가져오고 정제하고 준비합니다. 덕분에 매달 최소 하루 분량의 수작업을 줄입니다. 과거에는 분기마다 하거나, 불규칙하게 하거나, 아예 하지 못했던 일을 이제 매달 처리할 수 있습니다. 따라서 AI가 더 많은 콘텐츠를 게시하고 업데이트하는 데 도움이 되는 것은 사실입니다. 그러나 효율 향상의 성과가 반드시 물량 증가일 필요는 없습니다. 초안 작성과 게시만이 콘텐츠 제작의 제약 요인은 아니었습니다. 글에 추가하고 싶었지만 비용이나 투자 가치를 정당화하지 못해 포기했던 주변 요소가 더 큰 제약인 경우가 많았습니다. 예를 들어 대규모 데이터 연구까지는 아니더라도 간단한 데이터 분석을 하려면 데이터 과학자의 도움을 받아야 했습니다. 무료 도구를 만들려면 개발자가 필요했습니다. 상호작용이 풍부한 글을 만들려면 디자인과 엔지니어링 지원을 받아야 했습니다. 대규모 조사 프로젝트는 콘텐츠 마케터 한 명이 수작업으로 진행하기에 벅찼습니다. AI는 이러한 장벽을 낮춥니다. 이제 글쓴이가 데이터세트를 분석하고, 도구의 프로토타입을 만들고, 상호작용 요소를 구축하고, 글의 사용자 인터페이스(UI)를 개선하거나, 조사 프로젝트의 일부를 자동화할 수 있습니다. 완벽하게 해내는 것은 아니며, 결과가 중대한 사안에서는 여전히 전문가가 필요합니다. 하지만 시도해 볼 수 있는 문턱은 훨씬 낮아졌습니다. 기본적인 테이블프레스(TablePress) 삽입 요소를 [AI 모드에서 가장 많이 인용된 도메인](https://ahrefs.com/blog/most-cited-domains-ai-mode/)을 탐색하는 풍부한 인터페이스로 발전시킬 수 있었던 것도 AI 덕분입니다. 콘텐츠 마케터가 좀처럼 확보하기 어려운 개발자의 여유 시간을 기다리지 않고 퀴즈, 무료 도구, 데이터 시각화를 만들 수 있는 것도 마찬가지입니다. 다음과 같은 [무료 LLMs.txt 생성기](https://ahrefs.com/free-llms-txt-generator/)가 그 예입니다. 우리가 중요하게 생각하는 차이는 바로 이것입니다. AI를 이용해 글 한 편에 들어가는 수고를 줄일 수도 있고, 과거에는 비용 때문에 엄두도 내지 못했던 작업을 시도할 수도 있습니다. AI 덕분에 글을 몇 편이나 더 게시할 수 있는지만 묻지 마십시오. 과거에는 불가능했지만 이제는 글 안에 무엇을 더 넣을 수 있는지 물어야 합니다. 규모를 확대할 역량이 생겼더라도 절제는 필요합니다. 모든 글쓴이를 콘텐츠 공장으로 만들려는 것이 아닙니다. 게시할 가치가 있는 콘텐츠의 기준을 낮추지 않으면서 각 글쓴이가 만들 수 있는 것의 범위를 넓히는 것이 목표입니다. ## 4. 모든 글에 책임자와 두 번째 사람을 배정하라 AI가 과정의 상당 부분을 실행하더라도 결과는 여전히 특정한 사람이 책임져야 합니다. 작업 흐름을 운영하는 사람은 주장을 검증하고, 잘못된 정보를 바로잡고, 근거의 출처를 설명할 수 있을 만큼 주제를 잘 이해해야 합니다. 또한 자신의 이름을 걸어도 만족할 만한 글인지 판단해야 합니다. 라이언이 파이프라인을 갖추고도 하룻밤 사이에 글 수백 편을 게시하지 않는 이유가 여기에 있습니다. 콘텐츠 마케팅 이사인 그는 우리가 만드는 모든 콘텐츠의 편집자이기도 합니다. 한마디로 아레프스 블로그에 올라오는 모든 글을 한 단어도 빠짐없이 읽습니다. 업계의 사상적 리더인 라이언은 글을 읽고 전제에 이의를 제기하며 근거를 의심할 역량도 갖추고 있습니다. 진부한 섹션을 찾아내고, 글이 독자와의 약속을 실제로 지키는지도 따져 물을 수 있습니다. 사람이 작업 과정에 참여하더라도 결과물에 형식적으로 승인 도장만 찍는다면 아무 의미가 없습니다. 그 사람에게는 거절할 수 있는 지식과 권한, 의지가 필요합니다. 물론 글을 AI가 생성했거나 AI의 도움을 받아 작성했더라도 마찬가지입니다. 게시할 가치가 있는지 확인하려고 글쓴이와 편집자가 충분한 시간을 투입합니다. ## [마무리](https://ahrefs.com/blog/how-we-use-ai-without-making-ai-slop/) AI가 생성한 콘텐츠라고 해서 자동으로 저질 콘텐츠가 되는 것은 아닙니다. [구글이 AI 콘텐츠를 어떻게 다루는지 분석한 아레프스의 연구](https://ahrefs.com/blog/google-doesnt-punish-ai-content/)에서 확인했듯이, AI가 대부분 생성한 페이지도 검색 결과 상위 3위 안에 들 수 있습니다. 그러나 AI 사용 비중이 늘어날수록 검색 성과는 대체로 하락했습니다. 구글이 AI 콘텐츠를 불이익 처리해서가 아닐 가능성이 큽니다. 기업들이 어려운 작업을 건너뛰고 평범한 콘텐츠를 더 많이 게시하는 데 AI를 이용하는 경우가 많기 때문입니다. 이제 이 글의 핵심으로 돌아가 보겠습니다. AI가 문제가 아닙니다. 책임을 포기하는 것이 문제입니다. AI는 실행 비용을 낮춥니다. 그렇다면 그만큼 글을 읽을 가치 있게 만드는 판단과 근거, 경험과 아이디어에 더 많은 시간을 쏟아야 합니다. 따라서 중요한 질문은 AI가 얼마나 많은 단어를 썼는지, 어떤 종류의 단어를 썼는지가 아닙니다. 사람이 게시된 내용을 이해하고 판단하고 검증했으며, 그 결과에 책임을 졌는지를 물어야 합니다. 그 결과를 진정으로 책임지는 사람이 아무도 없다면, 그것은 저질 콘텐츠입니다.