AI 글이 “티 나는” 건 프롬프트 탓이 아니다 — 순서가 비어 있기 때문이다

얼마 전 지인에게 이런 질문을 받았다. “AI로 블로그 글 쓰면 어쩔 수 없이 티가 나지 않아?” 솔직한 답은 이렇다. 티가 난다. 그런데 티가 나는 이유를 대부분 오해하고 있다. 모델이 나빠서도, 프롬프트가 부족해서도 아니다. “글 써 줘”라고 부르는 그 순간, 이미 순서를 통째로 건너뛴 것이다. 키워드도 안 정하고, 의도도 안 읽고, 각도도 안 잡고, 남들이 안 한 걸 더하지도 않은 채 AI에게 첫 문장을 맡기고 있다. 그렇게 시작한 글은 누가 읽어도 같아 보인다. 그리고 검색에서는 더 눈에 띄지 않는다.

지금은 AI 콘텐츠가 넘쳐나는 시점이다. Ahrefs가 90만 개 신규 웹페이지를 분석한 연구에 따르면 2025년에 새로 만들어진 페이지의 74%에 AI가 만든 콘텐츠가 포함돼 있다. 다들 AI로 쓰고 있다. 그런데 왜 그중 극히 일부만 조회수를 얻을까. Ahrefs가 지난해 자사 블로그에서 직접 데이터로 증명한 답이 있다. AI를 “지름길”로 쓰면 지는 게임이고, “도구”로 쓰는 순서를 갖추면 리서치 글과 겨룰 수 있는 성과가 나온다는 것. 이 글은 그 프로세스가 무엇인지, 왜 순서가 전부인지, 그리고 실제 워크플로에 어떻게 넣을 수 있는지를 정리한 글이다.

2025년, Ahrefs에서 일어난 일 — SOP 글이 리서치 글을 이겼다

여기부터의 사실 부분은 외부 정보(하베스터 수집)다. Ahrefs는 매년 자사 블로그에서 가장 많이 본 글을 공개한다. 2025년 결산의 첫 문장은 이랬다. “2025년, 우리의 가장 많이 본 글 5개 중 3개는 연구 데이터 글이었다.” 데이터가 있는 글이 이기는 시대다. 그런데 3위에 “AI Content Creation: My Process for High-Quality, SEO-Friendly Articles”라는 프로세스 글이 올랐다. 데이터 연구도 아닌, 팀원 데스피나 가보야니스가 만든 SOP(표준 작업 절차) 문서다.

숫자를 보면 더 흥미롭다. 이 SOP 글은 2025년 연간 약 3만 뷰를 기록했다. 그런데 결정적인 건 검색 트래픽에서다. 이 글이 검색 유입 1위(약 2만 600회)였다. 상위 5개 중 56%가 리서치 글이었음에도, “이렇게 하라”고 알려주는 SOP 글이 검색에서 1위를 찍은 것이다. Ahref스는 이 현상을 두고 이렇게 설명한다. “SOP는 구글 디스커버에서 특히 잘 퍼졌다. 실용적인 단계별 안내는 사람들이 실제로 완수하고 싶어 하는 작업을 건드린다.” 같은 시기에 라이언 로의 llms.txt 설명글은 ChatGPT로 몇 시간 만에 써서 검색 유입 약 1만 5천 회를 만들었다. AI로 쓴 글이 안 되는 게 아니다. 순서를 갖춘 글만 된다.

6단계 프로세스 — 결정의 80%는 AI가 쓰기 전에 일어난다

원문의 프로세스는 여섯 단계로 구성된다. 중요한 건, 6단계 중 5단계가 AI가 한 글자도 쓰기 전에 끝나는 일이라는 점이다.

  1. 랭킹 가능한 키워드 찾기 — 키워드 난이도(KD)와 검색량을 보고 실제로 노출될 수 있는 주제인지 확인한다. AI 키워드 제안 기능으로 각도를 뽑아내는 것도 이 단계다.
  2. 검색 의도 확인하기 — 키워드로 실제 SERP를 열어본다. 상위에 뜨는 페이지가 가이드인지, 제품 페이지인지, 비교 리뷰인지가 곧 그 질문의 의도다. 의도가 어긋난 글은 처음부터 지는 게임이다.
  3. 독특한 각도(angle)와 제목 후보 만들기 — 경쟁자가 아직 다루지 않은 관점을 하나 고른 뒤, 그 각도로 제목을 5~6개 뽑는다.
  4. 구조 잡기 + 경쟁자 갭 메우기 — 상위 경쟁 글의 헤딩을 열어보고, 그들이 놓친 소제목을 내 글에 추가한다. 목표는 “복사”가 아니라 “보강”이다.
  5. 뭔가 새롭고 독특한 것 더하기 — AI가 절대 만들 수 없는 요소를 넣는다. 이 프로세스의 심장이다. 아래에서 따로 다룬다.
  6. 마지막으로만 AI로 채우기 — 각도와 구조와 정보 이득이 다 정해진 뒤에야 AI를 부른다. 그것도 글 전체가 아니라 섹션 단위로 하나씩. 그리고 편집·최적화·가독성·마무리를 사람이 끝낸다.
Ahrefs가 공개한 AI 콘텐츠 제작 6단계 SOP 안내문 — 키워드 선정부터 검색 의도, 각도, 구조, 정보 이득, AI 섹션 채우기까지의 순서가 담긴 단계별 가이드
출처: Ahrefs, “AI Content Creation: My Process for High-Quality, SEO-Friendly Articles” — 공개된 AI 콘텐츠 SOP. 이 프로세스 글은 2025년 약 3만 뷰, 검색 유입 1위(약 2만 600회)를 기록했다.

일반적인 실수는 6단계를 거꾸로 도는 것이다. “AI로 초안을 쓰고, 부족하면 키워드를 채워 넣고, 제목만 다듬는다.” 이 순서는 6단계와 정확히 반대다. 원문의 경고를 빌리면, 순서 없이 만든 AI 콘텐츠는 “제네릭해지고, SEO 기회를 놓치고, 당신답지 않은 소리가 난다.” 프로세스의 80%는 키보드가 아니라 눈으로, 그리고 시트 위에서 결정된다.

5단계가 사실 전부다 — 정보 이득(information gain)이 순위의 차이를 만든다

여섯 단계 중 꼭 짚고 갈 곳은 5단계다. 원문은 이렇게 못박는다. “고품질 콘텐츠를 만들려면 AI 혼자서는 절대 만들 수 없는 요소를 더해야 한다.” 정보 이득(information gain)이라고 부르는 이 요소는, 실은 이렇게 만들어진다.

  • 개인 경험을 공유한다 — 신뢰를 만드는 가장 싼 재료
  • 소규모 실험을 직접 돌리고, 그 데이터를 보고한다
  • 업계의 상식을 데이터로 도전한다
  • 전문가를 인터뷰해 AI가 재현할 수 없는 관점을 얻는다
  • AI는 리서치 보조로 쓰되, 분석은 사람이 한다
AI 콘텐츠에 정보 이득(information gain)을 더하는 방법을 경험·실험·노력 세 축으로 정리한 다이어그램 — AI 혼자서는 생성할 수 없는 부분이 콘텐츠를 차별화한다는 개념
출처: Ahrefs, “AI Content Creation: My Process for High-Quality, SEO-Friendly Articles” — 정보 이득은 경험·실험·노력을 통해서만 생긴다. 이게 6단계 중 5단계이며, 순위 차이를 만드는 결정적인 단계다.

Ahrefs 팀이 이 원리를 실전에서 보여준 사례가 있다. “고급 SEO 전술”이라는 글을 쓸 때, 기존 베스트 프랙티스를 요약하는 대신 커뮤니티 피드백을 모으고 AI 보조로 분석해서 소셜 미디어에서 크게 퍼진 인사이트 그래프 하나를 만들었다. 그 그래프가 글 전체의 가치를 좌우했다. AI는 80%를 채우지만, 그 20%의 “이 글에만 있는 것”을 결정하는 건 사람이다.

우리 워크플로에 이 순서를 넣은 뒤 생긴 일

여기서부터는 상호작용(에이전트-드루 대화·작업)으로 얻은 경험이다. 우리는 이 블로그를 AI 파이프라인으로 운영하고 있다. 외부 SEO 기사를 매일 자동으로 수집해 큐레이션 점수를 매기고, 주제가 확정되면 초안 작성 → 검토 → 발행 순서로 돌린다. 그런데 한동안 “초안 품질”이 제일 어려운 문제였다. 프롬프트를 아무리 다듬어도 초안이 다시 쓰이는 일이 반복됐다.

원인을 쫓다 보니 쓰기 단계가 아니라 쓰기 전 단계였다. 그래서 위 6단계를 우리 파이프라인에 맞게 한 가지로 요약했다. 초안 생성 전에 “정보 이득 게이트”를 넣은 것이다. 조건은 두 개다. ① 이 주제에서 남이 아직 안 한 각도 하나를 먼저 적는다. ② 그 각도를 뒷받침할 우리만의 데이터·경험 하나를 먼저 적는다. 두 줄이 채워져야만 초안 생성을 시작한다.

이 순서를 넣고 나서 바뀐 것은 프롬프트가 아니라 초안의 수명이었다. 처음부터 “이 글의 남들이 안 한 부분”이 초안에 자리 잡혀 있으니, 다시 쓰는 일이 줄었다. 또 하나 배운 점은, 리서치 글이든 SOP 글이든 성과를 가르는 건 데이터의 유무가 아니라 “이 글에만 있는 것”의 유무라는 사실이다. 우리가 매일 수백 개 기사를 하베스팅하며 느끼는 것도 같다. 정보 이득이 없는 글은 아무리 정확해도 큐레이션의 바다에서 가라앉는다.

이번 주, 이렇게 시작해 보라 — 쓰기 전에 두 줄 채우기

새 도구가 필요 없다. 지금 쓰는 AI 도구로 오늘부터 할 수 있는 순서다.

  1. 이번 주 쓸 주제 하나를 고르고, 그 키워드로 SERP를 열어 상위 5개 글의 헤딩을 전부 복사해 붙인다.
  2. 그들이 안 다룬 소제목 하나를 추가한다. 그게 곧 경쟁자 갭이자 내 각도다.
  3. 그 소제목 아래에 “우리만의 숫자·경험·실험” 한 개를 먼저 쓴다. 두 줄이면 충분하다. 채워진 뒤에야 AI를 부른다.

AI 콘텐츠가 지금처럼 넘쳐나는 시기에는, 쓴다는 행위보다 쓰기 전에 무엇을 결정했는가가 순위를 가른다. 90만 페이지 분석에서 나온 74%라는 숫자는 곧 “AI 콘텐츠를 쓰는 것”은 더 이상 차별점이 아니라는 뜻이다. 차별점은 그 콘텐츠가 뭘 새로 알려주는가다. 이 글의 근거가 된 Ahrefs 원문과, 원문에서 공개한 무료 AI 콘텐츠 SOP 구글독스를 열어 이번 주 글이 6단계 중 어디까지 왔는지 확인해 보라. 그리고 이번 주, 당신이 쓸 글의 “정보 이득 두 줄”을 먼저 적어 보라. 어떤 각도를 골랐는지 댓글로 알려주면, 다음 글에서 이어서 데이터로 다루겠다.

근거 출처

외부 정보 (하베스터 수집):

  • Ahrefs, Despina Gavoyannis, “AI Content Creation: My Process for High-Quality, SEO-Friendly Articles” (2025-01-30 게재, 2026-07-02 업데이트) — 6단계 프로세스, “AI를 도구로 쓰되 지름길로 쓰지 말라”, 정보 이득 요소 목록, 74% AI 콘텐츠 연구 링크. https://ahrefs.com/blog/ai-content-creation/
  • Ahrefs, Louise Linehan, “Our Top 5 Blog Posts of 2025 (And What Made Them Work)” — SOP 글 연간 약 3만 뷰·검색 유입 1위(약 2만 600회), 상위 5개 중 56%가 리서치 글, llms.txt 글의 ChatGPT 작성·검색 유입 약 1만 5천 회, Google Discover에서 SOP 성과, 90만 페이지 중 74% AI 콘텐츠 연구. https://ahrefs.com/blog/ahrefs-top-blogs-2025/
  • 사용 이미지: 위 두 글의 공개 이미지(SOP 안내문, 정보 이득 다이어그램) — 출처 표기 후 핫링크.

상호작용 (에이전트-드루 대화·작업): 이 블로그 운영에서의 콘텐츠 파이프라인 경험 — 매일 외부 SEO 기사 하베스팅·큐레이션 점수 부여·초안 작성에서, “정보 이득 게이트(쓰기 전에 남이 안 한 각도 + 우리만의 데이터 두 줄)”를 도입한 뒤 초안 재작성이 줄고, 성과를 가르는 것이 정보 이득의 유무라는 관찰.