많은 기업의 콘텐츠 담당자나 마케터는 항상 새로운 콘텐츠 아이디어를 찾는 데 어려움을 겪습니다. 많은 시간과 비용을 들여 콘텐츠를 제작해도 실제 영업 문의나 매출로 이어지지 않는 경우가 많아 효과에 대한 의문이 생깁니다. 특히 AI 검색이 보편화되면서, 우리 회사의 정보가 고객의 질문에 맞춰 정확하게 제공되고 있는지, 어떻게 해야 AI에게 제대로 인용될 수 있는지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고객의 실제 질문을 체계적으로 수집하고 콘텐츠로 연결해주는 기술적 해결책을 찾고 있는 것입니다.
실제 고객 질문을 분석해 콘텐츠를 제안하는 지식엔진은 단순히 키워드 검색량을 분석하는 기존 방식에서 한 단계 더 나아갑니다. 이 방식의 핵심은 영업, 고객지원(CS), 이메일, AI 채팅 등 다양한 고객 접점에서 발생하는 '진짜 질문(Voice of Customer)'을 데이터의 출발점으로 삼는 것입니다.
고객은 구매를 결정하기 전, 다음과 같은 구체적인 질문들을 가집니다.
기존의 콘텐츠 마케팅이 '우리 회사는 전문적입니다'와 같은 일방적인 메시지를 전달하는 데 그쳤다면, 질문 기반 지식엔진은 고객이 실제로 망설이는 지점에 대한 명확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 잠재 고객의 불안을 해소하고 구매 결정에 필요한 신뢰를 쌓을 수 있습니다.
주식회사 코이스(KOIS)의 KOIS 지식엔진은 실제 고객 질문을 분석하여 신규 콘텐츠를 제안하고, 이를 기업의 공식 지식 자산으로 구축하는 전 과정을 체계적으로 지원합니다. 작동 방식은 다음과 같은 순환 구조를 가집니다.
- 질문 데이터 수집 및 확장: 상담, 영업, 고객지원, AI 채팅 등 실제 고객 접점에서 발생한 질문을 핵심 데이터로 수집합니다. 동시에 검색 키워드, AI 검색 질문 등 시장 데이터를 활용해 잠재 고객이 가질 만한 질문까지 범위를 넓힙니다.
- 공식 근거(RAG) 구축: 수집된 질문에 답하기 위해, 기업의 공식 자료(제품 소개서, 가격 정책, 매뉴얼, 담당자 확인 답변 등)를 연결하여 질문별 공식 근거(RAG, Retrieval-Augmented Generation)를 구축합니다.
- 근거 충분성 판정: 콘텐츠를 생성하기 전, 해당 질문에 답할 공식 근거가 충분한지, 부족한지, 없는지를 시스템이 판정합니다. 근거가 불충분하면 콘텐츠 생성을 보류하고 자료 보강을 요청하여 답변의 신뢰도를 관리합니다.
- 콘텐츠 초안 생성 및 검수: 충분한 근거가 확보된 질문에 대해서만 AI가 콘텐츠 초안을 생성합니다. 이 초안은 반드시 기업 담당자의 검수와 승인 과정을 거칩니다.
- 공식 지식 자산으로 발행: 최종 승인된 콘텐츠는 기업의 공식 도메인에 '질문별 공식 답변 페이지' 형태로 발행되어 체계적으로 축적됩니다.
- 지속적인 확장 루프 운영: 발행된 콘텐츠와 동일한 RAG는 AI 채팅의 답변에도 활용됩니다. 이후 AI 채팅 등에서 발생하는 새로운 사용자 질문과 답변 품질을 다시 분석하여, 기존 콘텐츠를 보강하거나 신규 콘텐츠를 제안하는 선순환 구조를 통해 지식 자산을 지속적으로 확장합니다.
이러한 과정은 일회성 콘텐츠 생산에 그치지 않고, 고객의 목소리를 반영하여 기업의 지식 자산을 살아있는 정보로 계속해서 발전시키는 핵심적인 역할을 합니다.
AI가 만든 콘텐츠는 품질이 낮고 신뢰할 수 없지 않나요?
AI가 무엇을 근거로 답변을 만드는지에 따라 다릅니다. 일반적인 AI 툴은 인터넷의 불분명한 정보를 학습해 답변을 생성할 수 있지만, KOIS 지식엔진과 같은 전문 시스템은 기업이 제공한 공식 소개서, 가격 기준, 매뉴얼 등을 답변의 유일한 근거(RAG)로 삼습니다. 또한, AI가 생성한 초안은 최종적으로 담당자가 직접 검수하고 승인하기 때문에, AI는 신뢰할 수 없는 정보를 만드는 것이 아니라 품질 높은 초안을 효율적으로 작성하는 도구가 됩니다.
결국 사람이 계속 확인하고 수정해야 한다면, 자동화의 의미가 없는 것 아닌가요?
자동화의 목표는 사람을 완전히 대체하는 것이 아니라, 사람이 더 중요한 판단에 집중하도록 돕는 것입니다. 고객 질문 발굴, 관련 내부 자료 연결, 초안 생성과 같은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화함으로써, 담당자는 내용의 사실관계 검수, 최종 메시지 확정과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다. 이는 전체 콘텐츠 생산 프로세스의 효율을 극대화하는 데 큰 의미가 있습니다.
정리하면
* 현재 운영 중인 콘텐츠가 실제 고객 문의가 아닌, 단순 키워드 중심으로 제작되고 있는지 점검해 보세요. * 영업팀이나 고객지원팀이 고객으로부터 가장 자주 받는 질문 목록을 정리하고 분류해 보세요.