부제: 환각(Hallucination)과 랭킹(Ranking)의 함정을 넘는 마케터의 설계력
왜 B2B 기술 콘텐츠는 마케터의 몫인가?
예전에는 기술 콘텐츠를 엔지니어가 썼습니다. "이런 문제를 겪었고, 이렇게 해결했다"는 식의 기술 공유나 실험 후기들이었죠. 고객을 위한 글이긴 했지만, 실제로는 동료 엔지니어들이 더 잘 이해할 만한 내용이 많았습니다.
그런데 지금은 사정이 좀 달라졌습니다. 기술 서비스의 차별화는 더 이상 '제품'이 아니라 '설명'에서 시작 된다고 해도 될 것 같습니다. 특히 B2B 분야에서는 고객이 제품을 직접 써보기도 전에 계약부터 하는 경우가 많죠. 그 전에 고객이 만나는 건 제품이 아니라 웹사이트, 자료, 블로그 콘텐츠입니다. 결국 기술의 첫 인상을 마케팅 콘텐츠가 만드는데, 이때 기술 콘텐츠 작성은 매우 중요합니다.
하지만 여기서 또 한 가지 고민해야 할 점이 있습니다. 고객은 사실 기술을 잘 몰라요. 특히 B2B에선 스펙만 쭉 봐서는 다 그게 그거 같고, 경쟁사와 뭐가 다른지 제대로 알기 어렵죠. 이럴 때 콘텐츠는 단순한 설명서가 아니라 고객을 설득하고 우리만의 차별점을 또렷이 보여주는 핵심 수단이 됩니다. 그래서 이제 기술을 고객 눈높이로 설명하고, 우리 회사의 진짜 강점을 명확히 보여줄 수 있는 마케터가 절실해진 겁니다. 다행히 최근에 우리는 Chat GPT 라는 엄청난 도구를 만났습니다.
생성형 AI, '그럴듯함' 속에 숨겨진 함정
요즘 ChatGPT, Gemini 등 생성형 AI 서비스들이 쏟아져 나오면서 AI로 글쓰기가 보편화되고 있습니다. 예전에는 구글을 헤매고, 논문을 읽어가며 쓰던 기술 콘텐츠도 '그럴듯하게' 뚝딱 써주니까요. 마케터에게 분명 유용하지만, 이 '그럴듯함'이 기술 콘텐츠 작성에서는 치명적인 함정이 될 수 있습니다.
Hallucination (환각): 존재하지 않는 논문, 과장된 사례, 왜곡된 툴 설명 등 실제와 다른 정보를 생성하여 기업에 대한 전문성 의심을 불러일으킬 수 있습니다.
Ranking Trap (랭킹 함정): 검색 상위에 자주 등장하는 '평균적인 정보'만 반복하는 경향이 있습니다. 우리리 제품의 차별점과 핵심 가치를 희석시켜서 깊이 있는 인상을 남기지 못하게 만듭니다.
특히 기술 콘텐츠는 정확성과 디테일이 생명이라고 생각합니다. B2B 업계에서 주로 바라는 “전문가” 포지셔닝에 필수인 요소입니다. 기술 표준, 사양 비교, 표준 적용 사례처럼 조금만 틀려도 고객 신뢰를 잃기 쉬운 정보가 많습니다. 그런데 AI는 '자주 등장하는 문장'에 가중치를 두는 알고리즘을 따르기 때문에 중요한 차별점은 빠지고 그럴듯한 '평균값'만 남는 경우가 많습니다.
결국, 마케터의 '질문력'
그렇다고 AI를 안 쓸 수는 없지요. ‘AI가 잘할 수 있는 영역’과 ‘사람이 해야 할 영역’을 명확히 나누는 것이 필요할 것 같습니다. AI는 정보를 가져오지만, 마케터는 정보를 설계합니다. AI가 할 수 없는 본질적인 질문을 던지는 것이 바로 마케터의 핵심입니다.
예를 들어, 이런 질문들이 필요합니다:
이 기술 사양은 고객에게 어떤 '실질적인 가치'로 읽힐까? (단순 스펙 나열이 아닌, 고객의 문제 해결과 연결)
이 기술은 어떤 시장과 고객군에서 '결정적인 구매 요인'이 될까? (타겟 고객의 니즈와 연결된 깊이 있는 분석)
경쟁사와 우리 제품의 '차별점'은 무엇이며, 이를 어떻게 부각할까? (표면적인 비교를 넘어선 본질적인 강점 발견)
이런 질문은 특히 B2B에서 중요합니다. 기술 설명이나 사양 비교 자체는 클릭을 못 만듭니다. 고객이 정말 검색하고 클릭하는 건 “이런 문제가 있을 때 어떤 솔루션이 있나?” 입니다. 기술 콘텐츠는 그 질문에 “우리 기술이 왜, 어떤 상황에서 최선인지”를 설명하는 구조로 만들어져야 합니다.
[실전 팁] ‘평균적인 콘텐츠’에서 벗어나기 위해 마케터가 꼭 점검해야 할 5가지
마케터의 역량을 활용하여 ‘잘 쓴’ 기술 콘텐츠를 만들기 위한 체크 리스트입니다.
(1) 키워드 설계는 사람이 한다 → 고객이 실제로 검색하는 언어와 기술 내부에서 쓰이는 전문 용어를 연결하고, 콘텐츠 구조를 SEO 전략에 맞게 설계하는 건 아직 인간 마케터의 영역입니다.
(2) 초안은 내가, 발전은 AI가 → 업계 맥락을 반영한 문장, 세일즈팀에서 들은 표현, 고객 니즈는 마케터만 알고 있습니다.
(3) 프롬프트에도 전략이 필요하다 → 프롬프트 작성 시, "모르는 것은 모른다고 할 것.", "출처를 반드시 포함하고, AI로 의심되는 글은 가져오지 말 것."과 같은 구체적인 프롬프트 작성 원칙을 제시합니다.
(4) 'AI가 못 쓰는 문장'을 내가 채워 넣는다 → 실제 고객 사례, 세일즈가 받은 질문, 경쟁사 대비 사용성 같은 경험 기반의 문장이 콘텐츠의 질을 결정합니다.
(5) 팩트 체크와 SEO는 따로 점검 → Perplexity, 구글, 공식 문서를 통한 교차 검증과 SEO 체크리스트를 병행해서 꼼꼼하게 관리하는 게 좋습니다.
게시 전, 던져야 할 검열 질문 3가지:
→ "이 문장은 우리가 직접 써야만 하는, 특별한 이유가 있는가?" (독점성, 차별성을 다시 한번 점검!)
→ "이 키워드 조합은 우리 고객이 실제로 검색해 볼 가능성이 있는가?" (철저히 고객 관점에서 유효성을 따져보세요.)
→ "이 콘텐츠를 읽은 고객이 다음에는 어떤 행동을 취하길 바라는가?" (명확한 Call-to-Action이 중요합니다.)
기술 콘텐츠, 누가 설계하느냐에 따라 결과가 달라집니다.
AI는 ‘많이 등장한 문장’을 잘 만듭니다. 하지만 기술 콘텐츠는 단순히 정보와 스펙 나열을 넘어 '우리가 왜 다른지'를 말해야 합니다. 특히 우리 B2B 마케터들에게 필요한 것은 ‘우리만의 관점’이고 그건 콘텐츠를 기획하고 뼈대를 잡는 일에서 시작됩니다.
"세상이 변하고 지식을 검색하고 보고하는 방식도 빠르게 바뀌어 가고 있지만, 결국 사람을 설득하기 위해서 말을 하는 것은 사람입니다."
이처럼 AI 시대에는 단순히 AI 기능을 능숙하게 다루는 마케터보다 콘텐츠를 주도적으로 기획하고 본질적인 질문을 던지며 판을 짤 줄 역량이 더욱 필요한 것 같습니다.
그럼, 마케터는 기술 콘텐츠를 실제로 어떻게 써야 할까요? 다음 편에서는 기획부터 작성, 검토까지의 실전 프로세스를 소개해 드리겠습니다.
