AI 콘텐츠 파이프라인을 구축하려면 먼저 완성 원고의 기준을 정한 뒤 필요한 입력값과 작업 순서를 거꾸로 설계해야 한다는 제안이 나왔다. 파이프라인은 브랜드 설명, 고객 프로필, 구체적인 브랜드 보이스, 기존 콘텐츠와 내부 연구자료를 바탕으로 조사·개요 작성·집필·편집을 수행하며, 환각과 기계적인 문체를 막기 위해 사람의 검수 단계를 포함해야 한다는 내용이다.
서치엔진랜드(Search Engine Land)는 8월 25일 AI 콘텐츠 워크플로 구축 사례와 단계를 소개했다. 서치엔진랜드의 설명에 따르면 작성자는 클로드(Claude) 코드로 AI 콘텐츠 파이프라인을 수개월간 구축하고 다시 고쳤으며, 현재 회사 블로그와 외부 매체용 글의 업데이트·제작을 지원하는 시스템이 통상 출판 직전 단계까지 원고를 완성한다.
핵심은 AI가 글을 쓰게 하는 것보다 최종 원고가 어떤 모습이어야 하는지를 먼저 정의하는 데 있다. 유용하고 독창적이며 브랜드의 말투를 따르고, 이상적인 고객 프로필(ICP)에 도움이 되면서 회사와 제품·서비스를 정확히 설명하는 기준이 된다. 검색 순위와 인용 가능성까지 고려한다면 이 기준을 충족하는 데 필요한 모든 자료를 상시 입력값과 실행 때마다 바뀌는 값으로 나눌 수 있다.
상시 입력값에는 브랜드와 고객 설명이 포함된다. B2B 기업은 산업·직급·고충을, B2C 기업은 연령·성별·직업·고충 등을 담아야 하며, 고객 통화나 영업 통화 기록에서 고충을 추출할 수 있다. 브랜드 보이스 가이드는 ‘친근하지만 격식 있게’ 같은 형용사만 나열하지 말고 실제 사용 예시와 피해야 할 표현을 함께 제시해야 한다. 대표적인 콘텐츠 브리프·개요·원고, 제품·서비스·방법론 설명, 영업 자료도 언어모델이 사업 내용을 정확히 다루는 데 쓰인다.
기존 콘텐츠 정보와 내부 조사·사례 연구도 필요한 자료로 제시됐다. 사이트맵이나 스크리밍 프로그(Screaming Frog) 내보내기 자료를 제공하면 내부 링크를 제안하고 기존 글과 겹치지 않는 주제를 찾는 데 활용할 수 있다. 내부 연구와 사례 연구는 다른 글과 차별화된 콘텐츠를 만드는 데 도움이 된다. 기본 기능으로는 메타 설명 작성, URL 슬러그 제안, 키워드와 개념의 자연스러운 통합을 넣고, 필요하면 검색 결과 분석과 상위 인용 콘텐츠 조사, 답변 우선 문단, 문단 길이 기준 등을 추가할 수 있다.
작업 순서는 일반적인 콘텐츠 제작 과정인 주제 조사, 개요 작성, 집필, 편집을 따르되 AI에 따른 위험을 별도로 다뤄야 한다. 특히 기계적인 문체와 사실을 꾸며내는 환각을 막기 위해 사람의 추가 검수 관문과 AI 팩트체커를 넣어야 한다는 설명이다. 전체 흐름과 각 에이전트의 책임을 기록하는 오케스트레이터 에이전트도 권고됐다. 워크플로 또는 에이전트 역할을 바꾸면 이 문서를 갱신해야 한다.
이 같은 시스템은 제한된 자원으로 직접 만들기 어려운 콘텐츠를 생산하게 해줄 수 있지만 모든 브랜드에 적합한 것은 아니다. 구글(Google)이 비상품성 콘텐츠를 적극적으로 색인 제외하는 상황에서는 구축 필요성을 따져야 하며, 단기간에 완성되는 작업도 아니다. 별도 로컬 대시보드에서 키워드와 관점을 입력해 작업을 시작하는 방식이 소개됐고, 필요한 에이전트가 부족하면 단계적으로 만들고 반복 개선하거나 다른 업무 흐름에 재사용할 수 있다고 덧붙였다.