✅ 파쓰와 함께 훑는 플랫폼 트렌드 : 오늘은 플랫폼의 성장 단계에서 도움을 줄 수 있는 AI 툴을 알아봐요!

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여러분은 AI 카피 라이팅과 사람의 카피 라이팅을 구분할 수 있다고 생각하시나요? “당연히 구분하실 수 있지!”라고 답하실 수 있을 것 같은데요. 디지털 자산관리 회사인 Bynder가 영국과 미국 참가자 2,000명을 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 참가자의 50%만이 AI가 생성한 카피를 구별할 수 있었다고 해요. 같은 주제에 대해 ChatGPT가 작성한 글과 숙련된 카피라이터가 쓴 글을 비교한 결과, 참가자 중 절반만이 AI가 쓴 글을 식별해 내었고, 블라인드 테스트에서 56% 참가자가 인간이 작성한 것보다 AI 버전을 선호한다고 응답했어요.

이처럼 AI는 이제 사람의 글과 거의 구분되지 않을 정도로 발전했는데요. 플랫폼 메이커들도 이러한 AI 툴을 잘 활용한다면, 작업 효율성을 극대화할 수 있을 거예요. 그래서 오늘은 플랫폼을 실제로 운영하는 단계에서 유용하게 사용할 수 있는 AI 툴을 소개해 드릴게요!

런칭 및 성장 단계 생성형 AI 툴 톺아보기⚙️

• 장점: 한국어에 특화된 AI로, 텍스트 기반 콘텐츠를 제작할 때 유용, 다른 사용자가 만든 프롬프트를 활용하여 콘텐츠를 손쉽게 생성 가능
• 단점: 이미지 생성이 가능하지만, 타 AI와 비교했을 때 퀄리티가 아쉬움

콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI툴🎨

AI 기술 중에서도 작년에 가장 주목받은 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등에서 엄청난 발전을 이루어 냈는데요. 이 덕분에 콘텐츠 제작 과정이 간소화되어 대규모로 효율적인 콘텐츠 제작이 가능해졌다고 해요. 그중에서도 콘텐츠 제작에 유용한 생성형 AI '뤼튼(wrtn)'을 먼저 소개해 드릴게요!

1️⃣뤼튼(wrtn)-한국어에 특화된 텍스트 생성 AI

한때 유병재의 유튜브 채널에서 뤼튼과 밸런스 게임을 진행하여 화제가 되기도 했는데요😊 뤼튼은 한국어에 특화된 대화형 AI로, 텍스트 기반 콘텐츠를 제작할 때 유용한 툴이에요. 이 툴의 초기 컨셉은 AI를 활용하여 다양한 목적의 글 또는 카피 라이팅 문구를 생성하는 것이었는데요. 이는 많은 이용자들에게 관심을 받으며, 2023년 1월에 개시한 서비스가 11개월 만에 누적 서비스 가입자 200만 명을 넘어서기도 했어요. 그럼 어떤 기능이 있는지 함께 살펴볼까요?

<뤼튼 메인 홈, 출처: 뤼튼>

<뤼튼 답변, 출처: 뤼튼>

다음과 같은 결과가 나왔는데요. 제작된 캡션을 보면 인스타그램 콘텐츠와 어울리는 멘트와 이모지가 적절하게 활용되고, 제품의 주요 특징과 타깃 유저층에 적합한 언어 스타일에 모두 반영되어 작성되었어요. 이처럼 뤼튼에서 제작해 준 콘텐츠를 잘 다듬어 활용한다면 유용하게 사용하실 수 있을 것 같아요!

아래는 뤼튼에서 공유한 광고 카피 라이팅 프롬프트인데요. 해당 프롬프트를 이용해서 필요한 부분만 수정하면 원하는 결과를 쉽게 얻을 수 있어서 유용해요! 자주 이용하는 프롬프트라면 즐겨찾기로 저장할 수 있어요!

• 뤼튼은 한국어 기반 자연스러운 콘텐츠를 제작하고 싶을 때 유용해요.
• 다른 사용자가 만든 프롬프트를 활용하여 콘텐츠를 손쉽게 생성할 수 있어요.

데이터 분석 및 인사이트 도출 AI툴📈

1️⃣ChatGPT-데이터 분석

ChatGPT는 대표적인 생성형 AI인데요. 다양한 기능 중에서도 데이터를 분석할 수 있는 기능인 ADA(Advanced Data Analysis)를 제공해 줘요. 특히 ChatGPT의 ADA를 활용하면 사람이 직접 분석할 때보다 훨씬 거시적인 관점에서 데이터 분석 작업을 진행할 수 있는데요.

ADA의 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA) 기능을 통해 데이터의 분포, 변수 간 상관관계, 이상치 탐지 등을 다각도로 파악하여 데이터 구조를 이해하고 유용한 인사이트를 얻을 수 있어요. 

먼저 데이터 분석의 첫 단추는 ChatGPT에게 분석할 데이터를 전달하는 것인데요. 데이터 파일을 업로드한 후 바로 분석 작업을 지시할 수 있지만, 단계를 나누어 진행하는 것이 더 나은 결과를 줄 수 있어요. 

저는 데이터 관련 커뮤니티 플랫폼인 캐글(Kaggle)에서 ‘tripadvisor_hotel_reviews’라는 데이터를 다운로드해서 ChatGPT에게 전달했는데요. 그다음 데이터 셋이 어떻게 구성되어 있는지 설명해 달라고 요청하자, ChatGPT는 아래와 같이 데이터 셋의 기본적인 정보를 요약해 줬어요.

다음은 EDA(Exploratory Data Analysis)를 진행하는 것인데요. EDA를 통해 데이터의 특징과 패턴을 파악할 수 있어요. 

추가로, 분석하면서 ‘어떤 것을 시각화해야겠다’는 아이디어가 떠오르면 ChatGPT에게 요청해 필요한 그래프를 쉽게 생성할 수 있습니다. 저도 평점 분포를 시각화해 달라고 요청하니 손쉽게 제작해 주었어요. 이렇게 ChatGPT의 ADA 기능을 통해 데이터 분석의 기초부터 시각화까지 다양한 작업을 간편하게 진행할 수 있어 매우 유용했습니다!

• Raw Data로 추출해서 해당 데이터 기반 인사이트를 뽑고 싶을 때 유용해요!

2️⃣ graphy-데이터 시각화

ChatGPT 등과 같은 AI 모델을 이용해 얻은 데이터를 깔끔하게 시각화하고 싶다면 지금 소개할 graphy를 사용한다면 손쉽게 시각화할 수 있는데요. grphy는 차트 생성 및 공유 서비스예요. 그럼 어떻게 사용할 수 있는지 알아볼까요?

해당 링크(https://graphy.app/ )로 접속하여 회원 가입을 하면 무료로 이용이 가능해요. 접속하면 임의의 테이블이 작성되어 있고 테이블에 맞는 차트가 제공되는데요. 여기서 Data에 원하는 값을 입력하고 Chart Type, Color, Text size 등을 수정하여 원하는 차트를 얻을 수 있어요.

graphy의 사용법은 매우 직관적이고 간단한데요. 예시로 아래와 같이 데이터를 얻기 위해 Chat gpt에게 애플의 연도별 매출을 테이블 형태로 작성해 달라고 요청한 후, 이 테이블을 복사하여 graphy에 적용해 봤어요.

graphy에 해당 차트를 입력하게 되면 이를 바탕으로 자동으로 시각화를 해주는데요. 이외에도 Google Sheet와 연동하거나, Excel 파일, CSV 파일을 업로드하여 사용할 수 있어요.

데이터를 업로드한 후에는 차트를 자유롭게 디자인할 수도 있어요. graphy의 장점은 차트 타입과 디자인 옵션이 다양해서 전달하려고 하는 보고서나 파일 양식의 컨셉이나 톤에 맞춰서 자유롭게 제작할 수 있다는 것인데요.

graphy로 만들 수 있는 차트는 총 8가지예요. 막대, 꺾은 선, 원형, 표 기반의 히트맵 등 원하는 차트 타입을 선택할 수 있죠. 이후 바의 색, 배경색, 텍스트 크기 등을 설정해요. 이렇게 차트를 만들었다면 ‘Export’ 버튼을 누르면 아래와 같이 깔끔하고 트렌디한 테이블을 얻을 수 있어요.

graphy에서는 차트만 그려주는 것이 아닌 정보 분석 기능까지 제공하고 있는데요. 그래프의 데이터를 보고 놓칠만한 내용이나 집중해 볼 수 있는 포인트를 집어내고 찾아줘요. 차트 하단의 ‘AI writer’ 버튼을 클릭하면 아래와 같은 메뉴가 나오는데요. ‘Insights’, ‘Summarize’, ‘Find anomalies’ 기능을 이용하면 인사이트를 정리해 주어서 용이하게 사용할 수 있어요.

• 간단하게 데이터를 시각화하고 인사이트를 얻고 싶을 때 유용해요.
• Google Sheet와 연동하거나, CSV 파일을 업로드해서 사용할 수 있어요.
• 차트 디자인을 다양하게 제공하고 있어 트렌디한 그래프를 만들 수 있어요.