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Jun 27. 2024
[프롤로그] 그 여자 작가, 그 AI 편집담당자
성장 챌린지 : 편집사 키우기
AI의 글에 검색 포털들이 언제까지 가만히 있을까?
요즘, AI를 사용해서 블로그 수익화를 한다는 광고가 많이 보인다.
나도 나름 IT 기업에서 서비스 기획자로도 일했던지라…과연 언제까지 네이버나 구글과 같이 검색 기반으로 서비스를 하는 플랫폼들이 검색 품질을 떨어트리는 저런 행위들을 좌시하고 있을까 하는 생각이 들었다.
분명 검색 플랫폼들 내부에서는 서비스 근간을 흔들 수도 있는 ‘검색 품질 저하’의 위험을 그대로 두고 볼 리가 없기에, 결국 현재의 수익화 방법도 지속가능한 파이프라인이 되어주지는 못할 것 같다는 게 내 생각이다.
애초에 내가 어떤 주제나 키워드 관련해서 정리/요약된 정보만 보고 싶어하는 사람들이 정말 많다고 데이터가 증명되면 검색 포털들이 검색에 AI 기능을 이런 식으로 강화하지 않을까? 블로그 뿐만이 아니라, 다양한 곳에서 AI를 활용한 수익화 이야기가 나오는데, 있는 정보를 가지고 정리하고 붙이는 것으로 생산되는 콘텐츠가 언제까지 먹힐까?
결국 AI가 활약하고 콘텐츠가 더 빠르게 많이 생산될수록 유니크한 콘텐츠에 대한 니즈가 더 강해지지 않을까 하는 생각이 들었다. 나는 결국 ‘자기 콘텐츠’가 중요하다고 생각하는 사람이라, 더 그런 쪽으로 확신하게 되는 건지도 모르겠다.
AI를 내 전담 편집담당자로 쓰면서 작가처럼 살아보려고 한다.
나는 AI가 발전해서 생산성에 대한 여러 영역을 인간을 대체해 나가고 인간의 지성을 따라잡거나 넘어설 수는 있을지언정, 인간의 경험을 기반으로 하는 지혜는 따라잡기 어려울 것이라고 확신한다.
그렇기에 나는 내 지혜를 갈고 닦아 나가면서 AI를 내 손발로 다룰 수 있게 되어야겠다는 생각을 했고 그렇기에 AI와 친해지는 연습을 해야겠다고 생각했다. 그래서 예전부터 동경해왔던! 마치 소설이나 만화 편집담당자가 '선생님'하면서 작가의 작품을 세상에 내놓게 옆에서 물심양면으로 도와주고 케어해주는! 그런 그들이 있기에 작가는 혼신의 작품을 내놓을 수 있는 그런 관계로 AI랑 친해져봐야겠다는 생각이 들었다.
챗지피티(ChatGPT) 이 친구, 나랑 잘 맞을 것 같다.
내가 누군가와 관계를 깊이 가지려고 할 때 가장 중요하게 생각하는 것이 '자기객관화가 잘 되어 있는 사람인가?'하는 부분이다. AI는 사람이 아니지만, 그래도 내 편집담당자가 되어 줄 나의 친구니까...자기객관화가 잘되는 친구인지 확인해보고 싶었다.
AI가 작성하거나 작성에 50% 이상 도움 받은 글과 나와 같은 전문가가 AI 도움 없이 작성한 글 중, 어떤 글이 더 인기를 얻어?
AI가 작성하거나 작성에 50% 이상 도움을 준 콘텐츠와 전문가가 AI 도움 없이 작성한 콘텐츠 중 어떤 것이 더 인기를 얻는지는 여러 요인에 따라 다를 수 있습니다. 각 접근 방식의 장단점이 있으며, 콘텐츠의 인기는 다음과 같은 요소들에 영향을 받습니다.
AI가 작성한 콘텐츠
1. 장점
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2. 단점
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전문가가 작성한 콘텐츠
1. 장점
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- 창의성 : 고유한 아이디어와 인사이트를 담을 수 있습니다.
- 인간적 요소 : 독자와의 감정적 교감을 이끌어낼 수 있습니다.
2. 단점
- 시간 소모 : 콘텐츠 작성에 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 일관성 문제: 개인의 컨디션이나 상황에 따라 콘텐츠 품질이 변동될 수 있습니다.
인기 요인
- 주제의 적절성 : 독자가 관심을 가지는 주제를 다루고 있는가
- 품질 : 콘텐츠의 정확성, 깊이, 문체 등
- 독창성 : 새로운 시각이나 정보를 제공하는가
- 독자와의 연관성 : 독자가 개인적으로 느끼는 관련성이나 유용성
- 배포 전략 : 콘텐츠가 얼마나 효과적으로 홍보되고 배포되는가
따라서 활용하면 좋은 방법
- AI 콘텐츠 : 최신 뉴스 요약, 데이터 분석 결과 보고서, 특정 패턴을 따르는 글
- 전문가 콘텐츠 : 깊이 있는 분석 기사, 개인적인 경험과 인사이트가 담긴 칼럼, 창의적인 스토리텔링
결론적으로, 콘텐츠의 인기는 AI와 전문가 중 누구에 의해 작성되었는지보다 콘텐츠의 질, 독자와의 연관성, 독창성, 배포 전략 등 다양한 요소에 의해 결정됩니다. 최상의 결과를 위해서는 AI의 신속성과 데이터 분석 능력, 전문가의 창의성과 깊이를 결합한 하이브리드 접근 방식이 유효할 수 있습니다.
