릴스에서 클로드 딸깍 한 번으로 마케팅 영상이 뚝딱 만들어지는 걸 보고 솔직히 좀 무너지는 기분이었습니다. '나는 지금 뭘 하고 있나' 싶었거든요. 그 포모(FOMO)가 올해 초 저한테도 정확히 왔었고, 그 감각이 가시고 나서야 비로소 AI를 어떻게 써야 하는지가 보이기 시작했습니다. 딸깍 한 번에 현혹되기 전에 먼저 알아야 할 것들을 정리해봤습니다.
포모가 온 이유, 그리고 그게 왜 당연한지
올해 초 유독 이런 릴스가 많이 보였습니다. 클로드 코드로 앱을 뚝딱 만들었다, AI 에이전트로 콘텐츠 제작을 자동화했다, 한 달에 직원 세 명 몫을 혼자 해낸다. 처음엔 그냥 넘겼는데 하루에 세 개씩 이런 영상이 뜨다 보니 저도 모르게 '나만 뒤처지는 건가'라는 생각이 스멀스멀 올라왔습니다.
포모(FOMO, Fear of Missing Out)는 '기회를 놓치는 것에 대한 두려움'을 뜻합니다. 쉽게 말해, 남들은 다 하는데 나만 모르는 것 같은 그 불안감이죠. AI 시대에 이 포모가 유독 강한 이유가 있습니다. 시장이 빠르게 변한다는 걸 우리 모두 감으로 알고 있기 때문입니다.
실제로 출처: McKinsey & Company의 2024년 AI 현황 보고서에 따르면, 글로벌 기업의 65%가 이미 생성형 AI를 하나 이상의 업무에 정기적으로 도입했다고 응답했습니다. 1년 전 조사의 두 배 수준입니다. 이 수치를 보고 나서 포모가 근거 없는 감정이 아니라는 걸 인정하게 됐습니다.
그런데 제가 이 불안에서 빠져나오게 된 계기가 있었습니다. AI 에이전트(AI Agent)라는 개념을 제대로 이해하고 나서였습니다. AI 에이전트란 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 주어진 목표를 위해 스스로 판단하고 결과물까지 만들어내는 시스템을 의미합니다. 즉, '대화 상대'가 아니라 '대리인'인 셈이죠.
이걸 알고 나서 릴스 속 딸깍 영상들이 다르게 보이기 시작했습니다. 저 딸깍 한 번 뒤에 얼마나 많은 기획과 설계가 있을지가 눈에 들어오기 시작한 겁니다. 포모는 그 뒷단을 보여주지 않습니다.
STIC 프롬프트, 3년 반 써보고 나서 드리는 말
생성형 AI의 본질은 사실 간단합니다. 무지막지하게 많은 데이터 안에서 내가 원하는 것을 꺼내는 구조입니다. 인류의 석박사급 지식, 글로벌 전문가 콘텐츠가 다 들어 있는 모래사장에서 내가 원하는 모래알 하나를 찾는 일이라고 보면 됩니다. 방향을 정확히 안 잡으면 엉뚱한 곳만 파게 됩니다.
그래서 프롬프트 설계가 핵심입니다. 프롬프트(Prompt)란 AI에게 내리는 지시문 전체를 뜻합니다. 단순한 질문이 아니라, AI가 무엇을 어떻게 해야 하는지를 알려주는 업무 지시서에 가깝습니다. 제가 3년 넘게 실무에서 써온 프레임이 바로 STIC(스틱)입니다.
STIC는 네 가지 요소로 구성됩니다.
- S (Situation, 상황): 지금 내가 처한 맥락과 배경을 먼저 설명합니다. AI는 내 가게를 모릅니다. 알려주지 않으면 일반적인 답을 줄 뿐입니다.
- T (Task, 과제): '찾아줘'가 아니라 '몇 가지로 나눠서 가져와'처럼 구체적인 형식을 지정합니다. 숫자가 생기면 AI는 그 맥락 안에서 상호 배타적인 옵션을 골고루 가져옵니다.
- I (Intent, 의도): 진짜 목적을 밝힙니다. 삼겹살집을 찾는 이유가 썸남과 좋은 분위기를 만들기 위해서라면, AI는 맛보다 분위기와 좌석 구성을 우선해 추천합니다.
- C (Constraint, 제약): 하지 말아야 할 것, 받지 말아야 할 고객층, 지켜야 할 법적 기준 등을 미리 지정합니다. 제 경험상 이 부분이 빠지면 아무리 잘 만든 결과물도 실무에서 바로 쓰기 어렵습니다.
제가 직접 써봤는데, STIC를 적용하기 전과 후의 결과물 퀄리티 차이가 생각보다 컸습니다. 특히 C(제약 조건)를 넣기 시작하면서부터 수정 횟수가 확연히 줄었습니다. 의료 공고법이나 건강기능식품 표현 기준 같은 걸 미리 넣어두면 AI는 그 조건을 한 번도 빠뜨리지 않고 반영합니다. 사람이 매번 기억하기 어려운 부분을 AI가 누락 없이 끌고 가는 구조입니다.
또 하나 챙겨야 할 것이 있습니다. Task에서 '몇 가지'를 요청할 때 꼭 "이유도 함께 가져와"를 붙이는 겁니다. 이유가 있어야 선택이 가능합니다. 결과물 다섯 개를 받아도 왜 이걸 가져왔는지 모르면 고르는 데 더 오래 걸립니다. STIC는 컨설팅 업계에서도 훈련이 필요한 사고법인데, AI는 이걸 데이터 안에서 자동으로 구현합니다.
AEO, 지금 안 하면 나중엔 더 비싸진다
솔직히 이건 예상 밖이었습니다. AI 에이전트로 콘텐츠를 만드는 것보다 더 급하게 챙겨야 할 게 따로 있다는 걸 뒤늦게 알았거든요. 바로 AEO입니다.
AEO(AI Engine Optimization, AI 검색 최적화)란 ChatGPT나 클로드, 구글 AI Overview 같은 AI 엔진이 특정 질문에 답변할 때 내 브랜드를 언급하게 만드는 작업입니다. 기존의 SEO(Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화)가 네이버나 구글의 검색 결과 상단에 노출되는 것을 목표로 했다면, AEO는 AI 챗봇의 답변 안에 내 브랜드 이름이 들어가게 하는 것을 목표로 합니다.
출처: Gartner는 2024년 보고서에서 AI 챗봇의 확산으로 2026년까지 전통 검색엔진 트래픽의 25%가 줄어들 것으로 전망했습니다. 트래픽이 이동하는 방향이 바뀌고 있다는 신호입니다.
제 경험상 이 변화는 생각보다 빠르게 현실이 되고 있습니다. 강남의 한 한의원 사례를 보면, 특수 진료 항목임에도 불구하고 AEO 작업 시작 한 달 만에 주요 AI 엔진에서 해당 브랜드가 긍정적으로 언급되기 시작했고, 실제 예약 문의로 이어졌습니다. 단순히 블로그 포스팅을 늘리는 방식이 아니라, AI 모델별 언급률을 체계적으로 관리하는 접근이었습니다.
AEO 서비스를 선택할 때 제가 기준으로 보는 지표가 있습니다. 주요 AI 모델별 브랜드 언급률을 '육각형 차트' 형태로 시각화해서 보여줄 수 있는지 여부입니다. GPT, 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티 등 AI 엔진마다 학습 데이터와 답변 패턴이 다르기 때문에, 어느 엔진에서 약한지를 파악하고 집중 보완하는 전략이 가능해야 합니다. 이 육각형이 고르게 채워지는 방향으로 관리되고 있는지를 확인하는 것이 핵심입니다.
지금 AEO는 대한민국에서 아직 1%도 채 알지 못하는 개념입니다. 1990년대 도메인 선점과 유사한 상황으로 보입니다. 당시 두세 글자짜리 도메인 하나가 지금은 수억 원에 거래되는 것처럼, 지금 AI 엔진 안에서 브랜드 포지션을 선점하는 것이 나중보다 훨씬 낮은 비용으로 가능한 시점입니다. 나중에 진입할수록 이미 자리잡은 브랜드들을 밀어내는 데 더 많은 자원이 필요해집니다.
자주 묻는 질문
Q. AI 에이전트를 쓰려면 코딩을 배워야 하나요?
A. 제 경험상 꼭 그렇지는 않습니다. 개발자 출신도 워크플로우 기획 없이는 시간이 많이 걸립니다. 코딩보다 '무엇을 만들 것인지'를 설계하는 기획력이 더 중요하고, 그게 사장님이 갖춰야 할 부분입니다. 구현은 시스템에 맡기면 됩니다.
Q. STIC 프롬프트, 어떤 업종에서든 쓸 수 있나요?
A. 네, 업종을 타지 않습니다. STIC의 핵심은 AI에게 맥락을 주는 것인데, 이 구조는 마케팅 카피든 인사 공고든 메뉴 설명이든 동일하게 적용됩니다. 제가 직접 써봤는데 특히 C(제약 조건)를 꼼꼼히 채울수록 업종별 특수성이 결과물에 잘 반영됩니다.
Q. AEO랑 기존 블로그 SEO는 뭐가 다른가요?
A. SEO는 검색창에 키워드를 쳤을 때 내 페이지가 상단에 뜨게 하는 작업이고, AEO는 AI 챗봇이 질문에 답할 때 내 브랜드를 언급하게 만드는 작업입니다. 목표 지점이 '검색 결과 페이지'냐 'AI의 답변 문장'이냐의 차이입니다. 앞으로 트래픽이 이동할 방향을 보면 두 가지를 병행하는 게 현실적입니다.
Q. 딸깍 자동화 영상 따라 해봤는데 결과물이 이상합니다. 왜 그런가요?
A. 딸깍은 워크플로우의 맨 끝 단계입니다. 앞단에서 '무엇을 만들 것인지'를 제대로 설계하지 않으면 자동화가 이상한 결과물을 빠르게 쏟아낼 뿐입니다. 릴스에서 보여주는 건 완성된 결과물이지, 그 앞의 수십 번 수정 과정은 보여주지 않습니다. 제 경험상 기획 없는 자동화는 쓰레기 생성기가 됩니다.
결론
포모는 자연스러운 감각이었지만, 그 불안이 가리킨 방향이 항상 맞지는 않았습니다. 딸깍 한 번에 눈길이 가는 것은 당연한데, 그 뒤에 있는 워크플로우 기획이 실제 경쟁력의 본체라는 걸 직접 겪고 나서야 알았습니다. STIC 프레임으로 프롬프트를 설계하고, AEO로 AI 엔진 안에서 브랜드 포지션을 관리하는 것. 이 두 가지가 지금 당장 사장님들이 챙겨야 할 실질적인 흐름으로 보입니다.
변하는 것(툴, 플랫폼, 트렌드)은 계속 바뀝니다. 변하지 않는 것은 고객을 이해하는 힘과 그 이해를 결과물로 연결하는 기획력입니다. AI는 그 기획력을 가진 사람의 레버리지 도구입니다. 기획 없이 도구만 잡으면 아무리 좋은 도구도 방향을 잃습니다.