AI가 쓴 티 안 나게 글 다듬는 방법, 전부 모았습니다.
“글 쓰는 데 시간이 오래 걸려서 링크드인이나 블로그 포스팅을 계속 미루고 있다”
같은 고민을 많은 분들이 공통적으로 겪고 있는 문제라고 생각합니다.
몇 달 전 저 역시 같은 상황이었고, 그래서 처음에는 아예 AI를 쓰지 않으려 했습니다. 왜냐하면, 전문성과 고객 정보가 중요한 글이나 콜드메일은 누가 봐도 AI가 쓴 티가 난다는 느낌이 강했기 때문입니다.
하지만 여러 툴을 조합해 사용하면서 상황이 달라졌습니다.
단순히 AI에게 글을 맡기는 방식이 아니라, 사람이 쓰는 흐름에 AI를 보조적으로 결합하는 구조를 만들자 휴먼 터치가 크게 줄어들었습니다. 아래는 직접 사용해보고 효과가 있었던 방법들을 정리한 내용입니다.
콘텐츠 제작 단계입니다.
1. 글감 찾기
글감은 키워드 선택이 핵심이며, Ahrefs, LilysAI(블로그, 아티클 등), Kleo(글감찾기), Taplio(링크드인 프로필 및 최적화), Genspark 등을 활용하면 방향성이 명확해집니다.
키워드만 잘 골라도, 잘 쓴 글 같습니다.
2. 블로그/ 링크드인 등 아티클 작성
이후 블로그나 링크드인 아티클은 GPT, Gemini, Claude 등을 활용하되, n8n이나 Make로 자동화해 자료를 축적하면 훨씬 효율적으로 작성할 수 있습니다.
좋은 정보들을 수집해두세요.
3. SNS 자동화
SNS 운영은 Buffer를 활용하면 예약과 리포스트까지 자동화가 가능합니다.
Make, n8n 연동 시 콘텐츠 100% 자동화에 도움이 됩니다.
메일작성 및 발송 단계 입니다.
1. 휴먼터치
메일을 사람처럼 보내기 위해서는 인박스 웜업이 필수이며, lemwarm이나 Woodpecker를 활용합니다.
2. 개인화
개인화는 Twain, Loom, lemlist를 통해 강화하여 맞춤형 이미지를 개인화하기 좋습니다.
3. 고객데이터 보강
Clay, Fibbler, Clearbit 등으로 고객 데이터를 직함, 회사정보, 웹사이트, 산업군 정보 등 보강합니다.
4. 연락 단계별 시퀀싱
이후 lemlist, HeyReach.io, Salesforge를 활용해 단계별 시퀀스를 구성합니다.
마지막으로 후속조치 단계입니다.
1. 고객의 반응 확인
Jungler을 통하여 고객의 진짜 니즈 보기위해 고객이 고려중인 경쟁사, 예산 등을 확인할 수 있습니다.
2. 미팅 이후 팔로업
미팅 이후 후속 팔로업을 하기위해 CRM을 관리하는 Re:catch 리캐치, Pipedrive 정도가 있는 것 같습니다.
이 구조를 적용한 이후 콘텐츠 작성량과 아웃리치 볼륨은 2~3배 증가했지만, 투입되는 리소스는 오히려 줄어들었습니다. 핵심은 AI를 쓰느냐가 아니라, 어떻게 쓰느냐입니다.
