프롬프트 엔지니어링이란 무엇일까요? 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 모델이 원하는 결과를 얻도록 유도하는 기술 또는 방법론입니다. 즉, AI가 더 나은 결과물을 도출할 수 있도록 지시하는 기술인데요.
정의로만 봤을 때는 어려운 내용인 것 같지만, 실제로 그렇게 어려운 내용은 아닙니다. ChatGPT에게 ‘너는 이제 막 영어를 배우기 시작한 초보에게 영어를 알려주는 선생님이야.(역할 부여) 지금부터 내가 영어로 하는 말에 영어로 대답하되, I you love 같이 틀린 문장을 말하면 주어(I)-동사(love)-목적어(you) 순서로 말해야 한다고 문법적으로 이해할 수 있게 알려줘.(chain of thought)’ 같은 방식으로 지시해보신 적 있나요?
이렇게 어떤 역할을 부여하고, 응답의 예시를 제공하고, 답변의 방식을 지정하는 등의 기술이 프롬프트 엔지니어링에 해당하는데요. ChatGPT 뿐만 아니라, 여러분이 업무에 사용하고 있는 협업툴에도 이러한 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하면 더욱 유용하게 협업툴을 활용하실 수 있습니다.
마케팅은 항상 변해왔지만, AI가 등장하면서 마케팅은 더욱 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 디지털 마케팅 영역은 광고 소재 작성부터 A/B 테스트, 효율 분석 같은 많은 부분을 AI가 처리하면서 AI는 단순한 ‘답변 생성기’를 넘어, 콘텐츠 기획·캠페인 실행·성과 분석까지 함께하는 팀원 같은 존재가 됐습니다.
그렇다면 우리는 ChatGPT 외에도 업무에 AI를 어떻게 더 잘 활용할 수 있을까요? 여러분이 사용하고 있는 협업툴에 도입된 AI agent 에도 역시 프롬프트 엔지니어링이 중요한데요, 생성형 AI는 잘 설계된 프롬프트(prompt)를 만나야 진가를 발휘합니다. Jira, Confluence, monday.com, Miro 같은 협업툴의 AI 에이전트를 결합하면, 아이디어에서 실행까지의 거리가 놀라울 만큼 짧아집니다.
그렇다면, Confluence, Jira, monday.com, Miro 등 사용하는 협업툴이 많은데 프롬프트를 활용하면 좋을까요?
앞서 짧게 언급한 것처럼 각 협업툴에 포함되어 있는 AI를 직접 활용하는 방법도 있고, ChatGPT나 뤼튼 같은 다른 생성형 AI와 결합하여 업무 프로세스를 더욱 효율적으로 변화시킬 수 있는 다양한 시나리오가 있을텐데요. 저는 마케터에게 유용한 세 가지 시나리오를 예시로 소개해 드리겠습니다.
| 프롬프트 유형 | 예시 프롬프트 | 협업툴 활용 시나리오 |
|---|---|---|
| 콘텐츠 아이디어 발굴 | “Generate 5 blog post ideas for a marketing blog focused on SaaS collaboration tools like Confluence, Jira.” | Confluence에서 프롬프트 활용하여 Rovo에게 포스팅 아이데이션 → 바로 Confluence 페이지에 초안으로 옮겨 주간 회의 전날 팀 댓글로 아이디어 검토 |
| 캠페인 타임라인 설계 | “Create a 4-week campaign timeline for launching a new marketplace app, including content ideas, email marketing, and ad placements. Provide deadlines and responsible roles.” | ChatGPT에 프롬프트 활용하여 캠페인 타임라인 설계 → monday.com AI 보드에 타임라인 생성 → 각 단계 담당자·기한 할당, Slack 알림 전송 |
| 광고 카피 테스트 | “Write 3 ad copy variations for a LinkedIn campaign targeting B2B decision-makers who are considering adopting a new collaboration tool (such as Jira, Confluence, monday.com, or Miro). Highlight improved productivity, seamless team communication, and ROI within 3 months. Use a professional yet engaging tone. Each variation should include a headline, a body copy (max 40 words), and a clear call-to-action.” | Miro에 생성된 광고 카피를 비주얼 목업으로 제작해 디자인팀과 공유 → Confluence로 광고 카피 및 배경 타겟팅 정보를 문서화해 캠페인 자료로 보관 → monday.com에 각 카피 버전에 대한 A/B 테스트 일정과 태스크 생성 또는 Jira에 카피 검토·수정 작업을 스토리/태스크로 등록하여 진행 상태 추적 |
위 표에서 소개된 프롬프트는 사실 아주 단순하게 작성된 예시라고 할 수 있습니다. 복잡한 것 같은데 이게 단순해? 라고 생각하실 수도 있을 것 같아요. 제가 단순하게 작성된 예시라고 한 데에는 아래와 같은 이유가 있습니다.
프롬프트에 맥락과 데이터를 제공하고 역할을 명시하는 것만으로도 답변의 품질이 달라지는 것을 체감하실 수 있습니다. 거기에 여러 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용하여 원하는 답변을 확인하기까지 단계적으로 답변을 구체화하다보면 좀 더 명확하고 풍부한 결과물을 얻으실 수 있죠. 마지막에는 해당 작업에서 확인한 lesson&learn을 정리하고 팀에 공유하여 다음 작업에도 활용할 수 있도록 한다면 더욱 효율적으로 업무에 활용하실 수 있을 거예요.
프롬프트를 활용하면 아이디어를 빠르게 얻을 수 있고, 이어 협업툴 AI를 활용하면 실행에 속도를 높일 수 있습니다.
예를 들어, 이제까지 여러분이 작업했던 결과물이 모두 Confluence에 저장되어 있지만, 그러한 정보들을 모두 검토하기에는 너무 많은 시간이 소요됩니다. 이 때, Rovo를 활용하여 과거 데이터를 취합한 내용으로부터 아이디어를 얻을 수 있습니다. 과거 데이터 취합에 아낀 시간을 활용해 새로운 아이디어를 고안하는 데 투자할 수 있습니다.
이런 방식으로 마케팅 아이디어가 채팅창에서 사라지거나, 과거 데이터에 매몰되지 않고 즉시 작업 보드, 문서, 화이트보드로 흘러들어가는 구조를 만들면,
이런 효과를 얻을 수 있죠.
다음 마케팅 캠페인을 준비할 때는, 먼저 프롬프트를 잘 설계하고 그 결과를 협업툴 속 AI 에이전트와 연결해보세요.
아이디어를 실행으로 옮기는 속도가 달라지고, 팀원들은 더 창의적인 작업에 집중할 수 있을 거예요.
