마케터를 위한 프롬프트 엔지니어링 3가지 기술
AI에게 제대로 일 시키는 법
생성형 AI, 특히 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장은 마케터가 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 아이디어를 얻는 것부터 콘텐츠 초안 작성, 데이터 분석까지 AI는 이제 단순한 보조 도구를 넘어 강력한 협업 파트너가 되었습니다.
하지만 많은 마케터들이 AI를 사용하며 원하는 만큼의 결과를 얻지 못해 실망하는 경우가 많습니다. "알아서 잘 써줘"라는 막연한 요청에 AI가 내놓은 결과물은 어딘가 아쉽고, 결국 직접 수정하는 데 더 많은 시간을 쏟게 됩니다. 이런 현상은 AI의 기술적 한계라기보다는, 우리가 AI에게 던지는 '질문', 즉 프롬프트의 설계 방식 문제에서 비롯되는 경우가 대부분입니다.
프롬프트 엔지니어링이란, AI로부터 원하는 최상의 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 구조화하고 정교하게 설계하는 기술을 의미합니다. 이는 단순히 명령어를 입력하는 것을 넘어, AI에게 특정 역할을 부여하고, 원하는 응답 형식과 사고의 흐름까지 유도하는 전략적인 소통 방식입니다. 이 글에서는 책의 '5.4.4 프롬프트 엔지니어링' 파트를 바탕으로, 마케터가 실무에서 바로 적용해 AI의 활용도를 극대화할 수 있는 3가지 핵심 프롬프트 설계 기술을 자세히 소개하고자 합니다.
1. 예시의 힘: 제로샷, 원샷, 퓨샷 (Zero-shot, One-shot, Few-shot)
AI에게 원하는 결과물의 톤앤매너와 형식을 가장 효과적으로 전달하는 방법은 바로 '예시'를 보여주는 것입니다. 예시의 개수에 따라 프롬프트는 제로샷, 원샷, 퓨샷 세 가지 방식으로 나뉩니다.
제로샷 (Zero-shot): 예시 없이 바로 지시하기
제로샷은 별도의 예시 없이 AI에게 명령만 전달하는 가장 기본적인 방식입니다. 빠르고 간편하게 초기 아이디어를 얻고 싶을 때 유용합니다.
● 실전 예시
"20대 여성 타깃의 여름 립스틱 제품 광고문구 3개 제안해줘."
이 방식은 AI가 가진 방대한 지식을 바탕으로 즉각적인 결과물을 내놓지만, 내가 원하는 스타일과 다소 거리가 있거나 결과물의 일관성이 부족할 수 있습니다.
원샷 (One-shot): 하나의 좋은 예시로 방향 잡기
결과물이 만족스럽지 않다면, 하나의 좋은 예시를 제공하여 AI가 참고하도록 유도하는 원샷 방식을 사용할 수 있습니다. 이는 AI에게 명확한 스타일 가이드를 제시하는 것과 같습니다.
● 실전 예시
"여름 립스틱 광고문구 예시: '입술에 맺힌 과즙 한 스푼, 투명한 썸머 립 완성.' '과즙'을 강조해서 이 예시와 비슷한 톤으로 광고 문구를 작성해 줘."
하나의 예시만으로도 AI는 "아, 이런 감성적인 표현과 '과즙'이라는 키워드를 중심으로 만들어야 하는구나"라고 이해하고, 훨씬 더 내 의도에 가까운 결과물을 생성합니다.
퓨샷 (Few-shot): 여러 예시로 일관성 확보하기
퓨샷은 여러 개의 예시를 제공하여 AI가 특정 패턴이나 규칙을 학습하게 만드는 방식입니다. 뉴스레터, 블로그 시리즈, 소셜 미디어 콘텐츠처럼 일관된 포맷을 유지해야 할 때 특히 효과적입니다.
● 실전 예시
"다음은 여행 블로그용 제목 예시들이야.
예시 1: '혼자 떠난 제주도, 예상치 못한 힐링'
예시 2: '카페 투어의 정석, 강릉 숨은 명소 BEST 5'
예시 3: '3만 원으로 떠나는 당일치기 속초 여행'
위와 같은 스타일로 새로운 제목을 3개 더 제안해 줘."
여러 예시를 통해 AI는 '지역명 + 감성 키워드' 또는 '비용 + 여행 컨셉'과 같은 구조를 파악하고, 그 형식에 맞춰 새로운 아이디어를 제안합니다. 실무에서는 제로샷으로 아이디어를 빠르게 탐색한 후, 결과가 만족스럽지 않으면 원샷이나 퓨샷으로 구체화하는 접근 방식이 효과적입니다.
2. 단계별 사고 유도: CoT (Chain of Thought) 기법
단순한 아이디어를 넘어 복잡한 문제의 원인을 분석하고 전략을 도출해야 할 때가 있습니다. 이럴 때 유용한 것이 CoT(사고의 사슬) 기법입니다. CoT는 AI에게 정답을 바로 요구하는 대신, 문제 해결 과정을 단계별로 생각하고 그 흐름에 따라 결론을 내도록 유도하는 방식입니다.
퍼포먼스 마케터가 캠페인 ROAS(광고비 대비 수익률) 하락 문제를 분석하는 상황을 예로 들어보겠습니다.
일반적인 프롬프트
"ROAS가 갑자기 낮아졌다는 데이터가 있어. 어떻게 하면 좋을지 제안해줘."
이렇게 요청하면 AI는 "트래픽 품질 확인", "광고 소재 점검" 등 일반적인 점검 항목을 나열하는 데 그칩니다. 실질적인 행동으로 이어지기에는 너무나 막연한 답변입니다.
CoT 기법을 적용한 프롬프트
"ROAS가 갑자기 낮아졌다는 데이터가 있어. (1) 원인을 단계별로 분석하고, (2) 가능한 가설들을 세운 뒤, (3) 각 가설을 데이터로 검증할 수 있는 구체적인 지표까지 제안해줘.”
이처럼 '분석 → 가설 수립 → 검증 지표 제시'라는 사고의 흐름을 지시하면, AI는 훨씬 구조적이고 깊이 있는 답변을 제공합니다. 예를 들어, '가설 1-1: 클릭은 유지되었으나 전환율이 낮아졌을 가능성'을 제시하고, 이를 검증하기 위한 지표로 '캠페인별 CTR 및 CVR', '세션당 평균 체류 시간' 등을 구체적으로 제안하는 식입니다. 이는 단순한 체크리스트를 넘어, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 전략적 분석틀을 제공합니다.
3. 전문가 페르소나 부여: 롤플레잉 (Role-playing) 기법
롤플레잉은 AI에게 특정 역할(페르소나)을 부여하여 그 역할에 맞는 관점과 말투, 전문성을 바탕으로 결과물을 생성하도록 하는 기법입니다. "너는 이제부터 OOO이야"라고 역할을 지정하면, AI는 단순 정보 제공자를 넘어 해당 분야의 전문가처럼 행동하게 됩니다.
일반적인 프롬프트
"신제품 비건 톤업크림을 홍보할 인스타그램용 콘텐츠를 기획하고 원고를 작성해줘. 주요 타깃은 20~30대 민감성 피부를 가진 여성들이야."
롤플레잉 기법을 적용한 프롬프트
"너는 지금부터 화장품 브랜드의 콘텐츠 마케터야. 너의 임무는 신제품 비건 톤업크림을 홍보할 인스타그램용 콘텐츠를 기획하고 원고를 작성하는 거야. 주요 타깃은 20~30대 민감성 피부를 가진 여성들이고, 피드용 이미지 콘텐츠 아이디어도 함께 제안해줘."
역할을 지정하지 않은 첫 번째 요청의 결과물도 나쁘지 않지만, '콘텐츠 마케터'라는 역할을 부여받은 AI는 타깃 고객의 고민에 깊이 공감하며 문제 제기부터 해결책 제시까지 이어지는 스토리텔링 구조의 콘텐츠를 기획합니다. 이는 브랜드의 관점에서 소비자의 언어로 소통하는, 훨씬 더 설득력 높은 결과물로 이어집니다.
결론: AI의 사용자를 넘어 조율자로
생성형 AI 시대에 마케터의 역할은 변화하고 있습니다. 이제는 단순히 AI가 만든 결과물을 그대로 '사용하는 사람'에 머무르는 것이 아니라, 그 결과의 방향을 설계하고 브랜드의 맥락에 맞게 조화시키는 '조율자'가 되어야 합니다.
오늘 소개한 제로샷·원샷·퓨샷, CoT, 롤플레잉 기법은 AI와의 협업 수준을 한 단계 끌어올리는 핵심적인 기술입니다. 이 기술들을 활용해 AI에게 제대로 일을 시키고, 반복적인 업무는 AI에게 맡긴 채 마케터 본연의 역할인 전략 수립과 창의적인 기획에 더 집중해보는 것은 어떨까요? 여러분의 마케팅 여정에 이 글이 작지만 단단한 이정표가 되기를 바랍니다.
https://wikibook.co.kr/marketing-ai/
이 책은 디지털 마케팅의 역사와 흐름을 짚는 것으로 시작해, 마케터라면 반드시 알아야 할 서드파티 툴, 측정 아이디, 캠페인 유형, KPI 해석법, 데이터 분석과 이슈 대응 방법까지 폭넓게 다룹니다. 딥링킹, SKAdNetwork, 프라이버시 정책, S2S, SDK, API, 프롬프트 엔지니어링 등 최신 기술과 용어도 실무 시나리오와 함께 정리해 현장에서 바로 활용할 수 있도록 구성했습니다.
