문구 뽑아달라고 했더니 ‘혁신’만 돌아온 날
광고 문구 AI로 만드는 법을 검색해서 들어온 사람이라면 대충 이 상황일 거다. 툴을 열고 “매출 관리 SaaS 광고 문구 20개 만들어줘”라고 붙여넣었다. 돌아온 건 ‘매출을 혁신하는’, ‘원스톱으로 관리하는’, ‘스마트한 비즈니스 파트너’ 같은 문장 나열. 붙여도 클릭이 안 나올 게 뻔한 문구들이다.
작년에 내가 정확히 이걸 겪었다. 운영 중인 SaaS 홍보 문구를 AI에 통째로 맡겼는데, 초안 스무 개가 전부 비슷비슷한 수사로 도배돼 있었다. 그때 든 생각은 “이 툴이 별로구나”였는데, 판단이 틀렸다. 문제는 툴이 아니라 내가 준 입력이었다.
이 글은 그때 이후로 내가 고정해 쓰는 입력 시트와 검수 기준을 정리한 운영 기록이다. 툴 비교가 궁금하면 다른 글을 보시고, 여기는 ‘어떤 조건에서 실제로 쓸 문구가 나오는가’만 다룬다.
AI 광고 문구, 왜 붙여넣으면 뻔한 문장만 나오는가
‘누구나 쓰는 프롬프트’가 문제다
“광고 문구 만들어줘”라는 입력에는 타깃도, 페인포인트도, 금지어도 없다. 모델은 이런 요청에서 가장 평균적인 답을 꺼낸다. 평균이라는 건 이미 시장에 널려 있다는 뜻이고, 널려 있는 문구는 클릭 이유가 되지 못한다.
뻔한 문구의 특징
내가 받아본 초안을 다시 들여다보니 패턴이 보였다. 형용사가 앞에 나오고 명사가 뒤따르는 구조(“스마트한 ○○”), 추상명사로 끝나는 구조(“○○의 혁신”), 그리고 아무 제품에나 갖다 붙일 수 있는 문장. 셋 중 하나에 걸리면 그 문구는 폐기 대상이었다.
AI 광고 문구란 모델에게 입력한 타깃·페인·차별점의 조합을 문장으로 재배열한 결과물이다. 입력에 차별점이 없으면 재배열해도 차별점이 생기지 않는다.
AI에 무엇을 입력해야 안 뻔한 문구가 나오는가
입력 시트 5개 슬롯
지금은 SaaS마다 입력 시트를 고정해 둔다. 슬롯은 타깃, 페인포인트, 차별점, 금지어, 톤 다섯 개다. 슬롯 하나가 빠지는 순간 초안 품질이 바닥으로 꺼지는 걸 여러 번 확인해서, 빈 슬롯이 있으면 아예 생성을 돌리지 않는 규칙으로 굳혔다.
금지어 슬롯이 동질화 방지의 첫 단추다. 여기엔 ‘혁신, 스마트, 원스톱, 솔루션, 파트너’처럼 내 제품에서 이미 질린 표현과, 경쟁사 광고에서 자주 본 표현을 같이 넣는다. 이 목록이 길어질수록 초안이 달라진다.
복사 가능한 프롬프트 예시
타깃: 직접 수주 견적을 엑셀로 관리하는 1인 디자인 스튜디오. 페인포인트: 월말에 어떤 견적이 미결인지 찾느라 한 시간씩 씀. 차별점: 견적 상태를 카톡 알림으로만 보여줌, 입력 화면이 3칸. 금지어: 혁신, 스마트, 원스톱, 솔루션, 효율화. 톤: 과장 없이 건조하게, 숫자와 상황 위주로. 위 조건에서 클릭을 유도하는 광고 문구 10개. 각 문구 옆에 어떤 페인포인트를 썼는지 한 줄로 표기.
마지막 줄이 은근히 중요하다. 문구마다 근거를 붙이게 하면 모델이 지어내는 걸 스스로 줄인다.
입력이 부족할 때 나오는 신호
타깃이 뭉뚱그려지면 초안에 ‘비즈니스 전문가’, ‘직장인 여러분’ 같은 부름이 섞인다. 차별점이 비면 문구 전체가 톤 메시지로만 도는 것도 신호다. 이런 초안을 다듬는 대신 입력 시트로 돌아가서 채우는 편이 빠르다.
네이버·인스타·구글, 플랫폼별로 문구를 다르게 써야 하는가
같은 문구를 돌렸다가 크게 벌어진 클릭률
같은 초안 묶음을 여러 플랫폼에 그대로 돌렸다가 플랫폼 사이 클릭률 격차가 생각보다 컸던 적이 있다. 노출 환경이 다른데 같은 문장을 쓴 게 원인이었다. 지금은 초안을 하나 뽑고 플랫폼 조건만 바꿔 재생성한다.
플랫폼별 조건
네이버 파워링크는 노출 자릿수가 짧아 앞 열댓 자가 승부처다. 문장이 잘리는 지점까지 확인하고, 잘린 뒤가 궁금해지는 멈춤 패턴으로 다시 뽑는다. 인스타는 문구가 아니라 이미지와 헤드라인의 조합으로 움직인다. 계정 하나를 최근에 다시 봤더니 릴스와 피드의 조회수 중앙값 자체가 갈려서, 문구 배치도 포맷별로 따로 잡는다. 구글 검색광고는 키워드 정합성이 전부다. 헤드라인에 검색 키워드가 안 들어가면 그 초안은 폐기다.
재요청 프롬프트는 이렇게 쓴다.
위 초안 중 1, 4, 7번을 네이버 파워링크용으로 변형해줘. 조건: 앞 15자 안에 타깃 상황이 나올 것, 문장이 잘려도 앞부분만으로 의미가 통할 것, 물음표로 끝내지 말 것.
플랫폼별 광고 문구란 노출 자릿수·경쟁 소재·사용자 상태가 다른 환경에 맞춰 같은 페인포인트를 다른 구조로 재작성한 결과물이다.
AI가 뽑은 문구 중 실제로 쓸 문구를 고르는 기준
3단 필터
문구 20개를 받으면 필터를 세 번 통과시킨다. 첫 통과는 사실 확인이다. 문구에 들어간 숫자와 표현이 근거 있는지 원문으로 대조한다. 두 번째는 차별성이다. 경쟁사 문구에 갖다 붙여도 어색하지 않으면 탈락. 세 번째는 행동 유도다. 클릭해야 하는 이유가 문장 안에 없으면 남기지 않는다.
사람과 기계로 검수를 나눈 이유
이 블로그는 문체·사실성 자동 검사를 통과한 글만 공개되고, 걸린 초안은 사람이 본다. 광고 문구도 같은 구조로 돌린다. 자동 검사는 금지어와 구조 중복을 걸러주고, 최종 판단은 사람이 한다. 자동 생성 글의 AI 문체 지문을 재본 적이 있는데 손을 안 대면 1,000자당 10.1건이 나오다가 고치고 나면 1.4건으로 떨어졌다. 기계만으로는 안 잡히는 층위가 분명히 있다.
A/B 테스트로 넘기는 법
필터를 통과한 문구는 후보풀에 넣고 소재 두세 개씩 짝지어 돌린다. 한 짝에는 구조만 다른 문구를 넣어서 문구 자체의 영향을 분리한다. 여기서 ‘느낌이 좋은 문구’를 고르는 습관이 제일 비싸다. 클릭률은 느낌을 모른다.
AI 문구가 다 똑같아 보일 때 피하는 법
동질화가 생기는 이유
문체 자동 검사가 유사 초안을 걸러내는 과정에서 반복 패턴이 눈에 밟혔다. 같은 입력 시트로 같은 구조를 요청하면 나오는 문구의 뼈대가 같았다. 모델이 아니라 내 요청이 같은 걸 만든 거였다.
같은 맥락, 다른 구조로 뽑기
지금은 네 가지 구조를 번갈아 요청한다. 질문형(“견적 미결 건 찾느라 한 시간 쓰나요?”), 시나리오형(“월말, 엑셀을 열고 47행을 내려다보는 중”), 숫자형(“입력 칸 3개, 알림 1통”), 부정형(“또 다른 관리 툴은 필요 없습니다”). 구조를 바꾸는 것만으로 초안의 겉모습이 달라진다.
실제 고객 언어 섞기
제일 잘 먹히는 방법은 후기와 문의 원문에서 문구를 가져오는 거였다. 고객이 쓴 표현을 입력 시트의 페인포인트 칸에 그대로 붙인다. “월말에 미결 견적 찾느라 한 시간씩 씀” 같은 문장은 내가 못 쓴다. 그 문장을 쓴 사람이 고객이기 때문이다.
AI 문구 동질화란 입력 정보와 요청 구조가 같을 때 모델이 같은 뼈대의 문장을 반복 생성하는 현상이다. 구조와 어휘 출처를 바꾸지 않는 한 저절로 풀리지 않는다.
광고 심의·과장 표현, AI는 모른다
근거 없는 수치 사건
한 번은 검토를 생략할 뻔한 초안에 근거 없는 수치가 박혀 있었다. “99%가 만족한” 같은 문장이었다. 우리 데이터에 그 숫자는 없었다. 이 일이 있고 나서 사람 검토 단계를 없애지 못했다. AI는 문구를 만들 뿐, 사실 여부를 보증하지 않는다.
걸리기 쉬운 표현
- 최대, 1위, 보장, 100% 같은 극단 표현. 근거 자료가 없으면 쓰지 않는다.
- “완치”, “효능”, “체험 사례 보장” 같은 건강·의약 계열 표현. 해당 업종은 별도 심의 규정이 얹혀서 문구 수준에서 걸러지지 않는다.
- 비교 표현. 경쟁사를 특정하지 않아도 우위를 암시하면 검토 대상이 된다.
발행 전에는 3분 리스크 체크를 돌린다. 문구의 숫자에 근거 문서가 매칭되는지, 극단 표현이 남아 있는지, 업종 규제 표현이 섞였는지 순서로 본다. 법률 자문은 아니고, 실무에서 걸러지는 지점을 순서화한 것뿐이다. 애매하면 그 문구는 버린다. 아깝지 않다.
정리: 광고 문구 AI에 시키기 전 3분 체크리스트
입력 시트 점검
타깃, 페인, 차별점, 금지어, 톤. 빈 슬롯이 있으면 생성하지 않는다. 페인포인트 칸에는 내 문장이 아니라 고객 원문이 들어가 있는지 본다.
프롬프트 점검
플랫폼 조건(자릿수, 키워드 정합성, 이미지 조합)을 요청에 명시했는지, 구조를 질문형·시나리오형·숫자형·부정형 중 바꿔 요청했는지 확인한다.
검수 기준 점검
사실 확인, 차별성, 행동 유도를 순서대로 통과시키고, 극단 표현과 근거 없는 수치를 걸러낸 뒤 후보를 A/B 짝지어 돌린다.
이 흐름을 고정하고 나서 소재 제작에 쓰는 시간이 체감상 반 이하로 줄었다. 초안은 기계가 만들어도, 뭘 넣고 뭘 버릴지는 입력 시트를 만든 사람의 몫이다. 다음 글에서는 이렇게 뽑은 소재를 예약 발행까지 넘기는 파이프라인을 정리한다.
근거로 삼은 문서
초안을 쓰는 건 제가 만든 AI 파이프라인이고, 문체·사실성 자동 검사에 걸린 문장은 제가 직접 고친 뒤 공개합니다. 만드는 과정
AI 광고 문구가 계속 ‘혁신’, ‘스마트’ 같은 뻔한 표현만 내놓는 이유는?
입력에 타깃, 페인포인트, 금지어가 없으면 모델은 가장 평균적인 답을 꺼냅니다. 평균은 이미 시장에 널려 있는 문장이고, 그건 클릭 이유가 되지 못합니다. ‘혁신, 스마트, 원스톱, 솔루션, 파트너’ 같은 표현을 아예 금지어 슬롯에 넣고 돌리면 초안이 달라집니다.
AI 광고 문구 생성 시 프롬프트에 무엇을 넣어야 하나?
타깃, 페인포인트, 차별점, 금지어, 톤 다섯 슬롯을 고정해서 씁니다. 하나라도 비면 초안 품질이 바닥으로 꺼지는 걸 여러 번 확인해서, 빈 슬롯이 있으면 생성을 아예 안 돌리는 규칙으로 굳히는 게 좋습니다. 마지막에 문구마다 어떤 페인포인트를 썼는지 표기하게 하면 지어내는 걸 줄일 수 있습니다.
AI가 뽑은 광고 문구 중 실제로 쓸 문구는 어떻게 고르나?
세 번의 필터를 통과시킵니다. 먼저 문구 속 숫자와 표현의 사실 확인, 다음은 경쟁사 문구에 갖다 붙여도 어색하지 않으면 탈락시키는 차별성 확인, 마지막으로 클릭 이유가 문장 안에 있는지 봅니다. 통과한 문구만 후보풀에 넣어 소재 두세 개씩 A/B 테스트로 넘깁니다.