AI에게 “블로그 글 써줘”라고 하면 뭔가 밋밋한 결과물이 나오죠. 같은 AI를 쓰는데도 누군가는 퀄리티 높은 SEO 콘텐츠를 뽑아내고, 누군가는 평범한 결과만 얻습니다. 차이는 프롬프트에 있습니다.
SEO 전문가 Dejan Markovic이 AI로 검색 최적화된 콘텐츠를 만드는 프롬프팅 기법 29가지를 정리한 가이드를 공개했습니다. 이 중에서 실무에 바로 적용 가능한 핵심 기법 5가지를 소개합니다.
출처: Advanced Prompting Techniques for AI SEO – DEJAN
1. Few-Shot: 예시로 일관성 만들기
AI에게 원하는 결과물의 예시를 2-5개 보여준 뒤 작업을 시키는 방법입니다. 특히 같은 형식의 콘텐츠를 여러 개 만들 때 유용하죠.
예를 들어 이커머스 사이트에서 제품 설명을 작성한다면, 먼저 잘 쓴 제품 설명 2-3개를 보여주고 “이런 스타일로 새 제품 설명 써줘”라고 요청하는 겁니다. AI는 예시에서 톤, 구조, 강조점을 학습해서 일관된 퀄리티로 콘텐츠를 만들어냅니다.
프롬프트 예시:
다음 예시들을 참고해서 제품 설명을 작성해줘:
예시 1:
제품: 무선 블루투스 헤드폰
설명: 크리스탈처럼 맑은 사운드에 빠져보세요. 40시간 배터리, 액티브 노이즈 캔슬링,
초경량 이어 쿠션으로 출퇴근, 여행, 음악 애호가 모두에게 완벽합니다.
예시 2:
제품: 스테인리스 보온병
설명: 스타일리시하게 수분을 보충하세요. 이중벽 진공 단열로 차가움은 24시간,
따뜻함은 12시간 유지. BPA 프리, 새지 않는 디자인, 6가지 생생한 컬러.
이제 이 스타일로 "유기농 요가 매트"에 대한 제품 설명을 써줘.2. Chain of Thought: 단계별로 생각하게 만들기
“단계별로 생각해봐”라는 한 문장을 추가하는 것만으로도 AI의 답변 품질이 크게 달라집니다. AI에게 중간 추론 과정을 보여달라고 요청하면, 더 논리적이고 깊이 있는 콘텐츠가 나옵니다.
키워드 리서치를 예로 들면, 단순히 “best project management software 키워드를 분석해줘”보다는 “단계별로 생각해서 1) 검색 의도를 파악하고, 2) 현재 랭킹된 콘텐츠 유형을 확인하고, 3) 다뤄야 할 하위 주제를 찾고, 4) 경쟁력 있는 콘텐츠 구조를 제안해줘”라고 요청하는 게 훨씬 좋습니다.
프롬프트 예시:
"best project management software" 키워드를 분석하려고 해.
단계별로 생각해서 다음을 수행해줘:
1단계: 이 키워드의 검색 의도를 분석해줘
2단계: 현재 상위 랭킹된 콘텐츠들은 어떤 유형인지 파악해줘
3단계: 다뤄야 할 하위 주제와 관련 키워드를 찾아줘
4단계: 경쟁력 있는 콘텐츠 구조를 제안해줘
각 단계의 근거와 함께 설명해줘.3. Self-Consistency: 여러 번 돌려서 가장 믿을 만한 답 고르기
AI에게 같은 질문을 여러 번(보통 3-5번) 던진 뒤, 결과를 비교해서 선택하는 방법입니다. AI는 매번 조금씩 다른 답을 내놓는데, 그 중에서 가장 자주 나오거나 논리적으로 일관된 답을 고르는 거죠.
예를 들어 “이 제품의 가장 큰 장점 3가지는?”이라고 5번 물어봤을 때, 3번 이상 “배터리 수명”이 언급되면 그게 진짜 핵심 포인트일 확률이 높습니다. 한 번만 물어봤을 때는 놓쳤을 수도 있는 중요한 특징을 찾아낼 수 있죠. 특히 숫자 계산이나 사실 확인이 필요한 콘텐츠에서 오류를 줄이는 데 효과적입니다.
프롬프트 예시:
우리 제품(무선 이어버드)의 가장 큰 경쟁 우위 3가지를 찾아줘.
경쟁사 대비 차별화 포인트를 중심으로 분석해줘.
[이 프롬프트를 3-5번 실행한 뒤, 가장 자주 언급되는 포인트를 확인]
예상 결과:
- 1차: 배터리 수명, 노이즈 캔슬링, 가격
- 2차: 배터리 수명, 착용감, 음질
- 3차: 배터리 수명, 노이즈 캔슬링, 방수 기능
→ "배터리 수명"과 "노이즈 캔슬링"이 진짜 핵심!4. Self-Refine: AI 스스로 개선하게 만들기
AI가 초안을 만들고, 스스로 비평하고, 개선하는 과정을 반복하게 하는 기법입니다. 한 번에 완벽한 결과를 기대하기보다, 점진적으로 품질을 높이는 방식이죠.
블로그 도입부를 예로 들면, AI에게 “이 도입부를 SEO와 독자 참여 관점에서 비평해보고, 더 매력적이고 키워드가 최적화된 버전으로 다시 써줘”라고 요청합니다. 특히 성과가 낮은 기존 콘텐츠를 개선할 때 효과적입니다.
프롬프트 예시:
다음 블로그 도입부를 읽고 2단계로 개선해줘:
[초안]
"SEO는 비즈니스에 중요합니다. 트래픽을 늘려주죠.
이 글에서 SEO에 대해 설명하겠습니다."
1단계: 이 도입부의 문제점을 SEO와 독자 참여 관점에서 비평해줘
- 키워드 배치는 적절한가?
- 독자의 관심을 끄는가?
- 명확한 가치 제안이 있는가?
2단계: 비평을 바탕으로 더 나은 버전으로 다시 작성해줘5. Chain of Verification: AI에게 팩트체크까지 시키기
AI가 처음 만든 답변에는 그럴듯하지만 틀린 정보가 섞여 있을 수 있습니다. 이 기법은 AI에게 4단계 과정을 거치게 만듭니다.
1단계: 초안 작성 (“Core Web Vitals가 랭킹에 미치는 영향을 설명해줘”)
2단계: 검증 질문 만들기 (AI가 스스로 “LCP 기준이 2.5초가 맞나?”, “모바일에서만 적용되나?” 같은 확인 질문 생성)
3단계: 각 질문에 독립적으로 답하기 (초안을 보지 않고 순수하게 팩트만 확인)
4단계: 초안과 팩트를 비교해서 틀린 부분 수정
예를 들어 AI가 초안에서 “Core Web Vitals는 2020년에 도입됐고 모바일 검색에만 영향을 준다”고 썼다면, 검증 단계에서 “데스크톱에도 적용된다”는 사실을 확인하고 수정하는 식이죠. 헬스케어, 금융, 법률처럼 한 문장의 오류가 큰 문제를 일으킬 수 있는 분야에서 특히 중요합니다.
프롬프트 예시:
구글의 Core Web Vitals가 검색 랭킹에 미치는 영향을 설명하는 글을 써줘.
그런 다음 다음 과정을 거쳐서 검증해줘:
1단계: 초안을 먼저 작성해줘
2단계: 초안에서 언급한 각 사실에 대한 검증 질문을 만들어줘
예: "LCP 기준이 정말 2.5초인가?", "FID는 몇 ms가 기준인가?"
3단계: 각 검증 질문에 독립적으로 답해줘 (초안을 참고하지 말고)
4단계: 초안과 검증 결과를 비교해서 틀린 부분을 수정한 최종 버전을 만들어줘프롬프트 품질 = 콘텐츠 품질
이 5가지 기법의 공통점은 AI를 단순 텍스트 생성기가 아니라 ‘생각하는 도구’로 활용한다는 점입니다. 명령을 내리기보다는 사고 과정을 설계하는 거죠.
SEO 콘텐츠는 단순히 키워드를 넣는 게 아니라, 독자에게 가치를 주고 검색 의도를 정확히 만족시켜야 합니다. 좋은 프롬프팅은 AI가 그런 콘텐츠를 만들도록 돕는 핵심 기술입니다. 원문에는 29가지 기법과 Python 코드 구현까지 포함되어 있으니, 더 깊이 있는 학습이 필요하다면 참고해보세요.
참고자료:
답글 남기기