AI 답변의 말투와 길이를 원하는 대로 조절하는 프롬프트 작성법

생성형 AI에게 필요한 내용을 물었는데 답변 자체는 틀리지 않았지만 실제로 쓰기에는 애매했던 경험이 있을 수 있다.

회사 메신저에 올릴 짧은 공지가 필요했는데 지나치게 긴 설명이 나오거나, 블로그 초보자를 위한 글을 부탁했는데 전문 용어가 계속 등장하는 식이다. 반대로 보고서에 넣을 설명이 필요한데 두세 문장만 나와 내용이 지나치게 가볍게 느껴질 때도 있다.

이런 문제는 AI가 내용을 전혀 이해하지 못해서 발생한다기보다, 결과물이 어떤 상황에서 사용될지 충분히 전달되지 않았기 때문인 경우가 많다.

“쉽게 써줘”, “간단하게 정리해줘”처럼 짧게 요청할 수도 있지만, 조금만 더 구체적으로 조건을 정하면 훨씬 안정적인 결과를 얻을 수 있다.

특히 분량, 말투, 독자 수준은 블로그 글이나 업무 문서처럼 사람이 직접 읽는 콘텐츠를 만들 때 자주 조정하게 되는 세 가지 요소다.

‘짧게 써줘’보다 실제 사용 길이를 알려준다

AI 답변이 지나치게 길 때 가장 먼저 떠오르는 프롬프트는 보통 다음과 같다.

“짧게 정리해줘.”

문제는 ‘짧다’는 기준이 명확하지 않다는 것이다.

AI가 보기에 다섯 문단도 충분히 짧을 수 있고, 사용자가 원하는 것은 메신저에 바로 붙여 넣을 수 있는 두 문장일 수도 있다.

따라서 분량을 조절할 때는 가능한 한 사용자가 실제로 확인할 수 있는 기준을 제시하는 것이 좋다.

예를 들어,

“3문장 이내로 정리해줘.”

“핵심 내용만 5개 항목으로 정리하고, 각 항목은 한 문장으로 작성해줘.”

“도입부는 두 문단 이내로 작성해줘.”

처럼 요청할 수 있다.

글자 수를 지정하는 방법도 있다.

“약 500자 분량으로 작성해줘.”

다만 생성형 AI가 글자 수를 항상 정확하게 맞춘다고 기대하기보다는 대략적인 분량을 조절하는 기준으로 사용하는 편이 현실적이다. 정확한 글자 수가 중요한 경우에는 최종 결과를 별도로 확인해야 한다.

실제 활용에서는 글자 수보다 문단 수나 항목 수처럼 눈으로 바로 확인할 수 있는 기준이 더 편할 때도 많다.

예를 들어 업무 보고라면,

“한 화면에서 핵심 내용을 파악할 수 있도록 소제목 3개, 각 소제목당 두세 문장으로 작성해줘.”

처럼 요청할 수 있다.

이렇게 하면 단순히 ‘짧게’라는 추상적인 표현보다 결과의 형태를 예상하기 쉽다.

말투는 형용사 하나보다 상황을 함께 알려주는 것이 좋다

생성형 AI에게 문체를 요청할 때 흔히 사용하는 표현이 있다.

“친근하게 써줘.”

“전문적으로 작성해줘.”

“자연스럽게 바꿔줘.”

이런 표현도 도움이 되지만 각각의 의미가 상당히 넓다.

예를 들어 ‘친근한 문체’라고 하면 AI가 이모지와 감탄사를 많이 사용할 수도 있다. 사용자가 원한 것은 딱딱하지 않은 평범한 설명체였을 뿐인데 결과가 지나치게 가벼워질 수 있다.

그래서 말투를 설정할 때는 문체를 나타내는 표현과 함께 어디에 사용할 글인지 알려주는 것이 좋다.

예를 들어 블로그라면,

“초보자를 대상으로 하는 정보형 블로그 글이야. 지나치게 딱딱한 논문체는 피하되, 친구에게 말하듯 지나치게 가벼운 표현이나 과도한 이모지도 사용하지 말아줘.”

라고 요청할 수 있다.

회사 공지라면,

“팀 내부 메신저에 올릴 공지야. 업무용 문체를 유지하되 지나치게 격식을 차린 공문처럼 쓰지 말아줘.”

고객 안내라면,

“고객에게 전달하는 안내문이므로 정중한 표현을 사용하고, 문제를 과장하거나 책임을 회피하는 느낌의 문장은 피해서 작성해줘.”

처럼 사용할 수 있다.

이런 요청은 단순히 “정중하게”라고 말하는 것보다 AI가 어떤 표현을 선택해야 할지 판단하는 데 더 많은 기준을 제공한다.

독자 수준을 정하면 설명의 깊이가 달라진다

AI에게 어떤 개념을 설명해달라고 했을 때 결과가 너무 어렵거나 너무 단순하다면 독자 수준을 지정해보는 것이 좋다.

예를 들어 생성형 AI의 작동 원리를 설명한다고 해보자.

“생성형 AI가 어떻게 작동하는지 설명해줘.”

라고 요청하면 전문적인 설명이 나올 수도 있고 상당히 단순한 설명이 나올 수도 있다.

여기에 독자를 추가하면 결과의 방향을 조절할 수 있다.

“생성형 AI를 처음 접하는 직장인을 대상으로 설명해줘. 프로그래밍 지식이 없다고 가정하고 전문 용어가 나오면 바로 쉬운 말로 풀어줘.”

또는,

“AI의 기본 개념을 이미 알고 있는 사람을 대상으로 설명해줘. 기초 정의는 짧게 하고 실제 활용에서 중요한 차이를 중심으로 설명해줘.”

라고 요청할 수 있다.

같은 주제라도 독자의 배경지식에 따라 필요한 설명은 달라진다.

블로그 글을 작성할 때 이 부분은 특히 중요하다.

AI 초보자를 위한 글인데 매번 ‘대규모 언어 모델’, ‘토큰’, ‘컨텍스트 윈도우’ 같은 용어부터 길게 사용하면 독자가 중간에 이탈하기 쉽다.

반대로 어느 정도 경험이 있는 독자를 대상으로 하는 글에서 기초 개념만 반복하면 정보 가치가 떨어질 수 있다.

따라서 프롬프트를 작성할 때,

“이 내용을 누가 읽는가?”

를 한 번 확인하는 습관이 도움이 된다.

어려운 내용을 쉽게 만들 때는 ‘삭제’보다 ‘번역’을 요청한다

AI에게 “쉽게 설명해줘”라고 요청하면 때때로 중요한 내용까지 빠지는 경우가 있다.

어려운 내용을 쉽게 만드는 것을 단순히 정보를 줄이는 작업으로 처리했기 때문이다.

하지만 좋은 쉬운 설명은 정보를 무조건 삭제하는 것이 아니라, 어려운 개념을 익숙한 표현으로 바꾸는 데 가깝다.

이럴 때는 프롬프트를 조금 다르게 작성할 수 있다.

“핵심 정보는 삭제하지 말고, 전문 용어를 일상적인 표현으로 바꿔서 설명해줘. 전문 용어가 꼭 필요하다면 처음 등장할 때 한 문장으로 뜻을 설명하고, 실제 업무에서 볼 수 있는 예시를 하나 추가해줘.”

이런 요청을 사용하면 내용의 깊이를 유지하면서도 접근성을 높이기 쉽다.

예를 들어 ‘컨텍스트’라는 개념을 설명한다고 해보자.

전문 용어만 사용하면 초보자에게 어렵게 느껴질 수 있다.

반대로,

“AI와 대화할 때 앞에서 주고받은 내용이나 현재 입력한 자료처럼, 답변을 만들 때 참고하는 정보라고 생각하면 된다.”

라고 풀어 설명하면 훨씬 이해하기 쉽다.

여기에 실제 상황을 덧붙일 수도 있다.

“회의록을 정리할 때 회의 내용과 참석자 정보를 함께 제공하면, AI가 그 정보를 바탕으로 더 상황에 맞는 답변을 만드는 식이다.”

이처럼 독자 수준을 낮춘다는 것은 내용을 무조건 단순화하는 것이 아니라 추상적인 설명과 실제 사례 사이를 연결하는 작업이라고 생각하면 좋다.

말투가 마음에 들지 않을 때 전체를 다시 만들 필요는 없다

AI를 사용하다 보면 내용은 좋은데 표현만 마음에 들지 않는 경우가 자주 생긴다.

이럴 때 처음부터 다시 생성하면 기존에 괜찮았던 내용까지 달라질 수 있다.

따라서 수정할 범위를 제한하는 프롬프트가 유용하다.

예를 들어,

“내용과 정보의 순서는 그대로 유지하고 문체만 조금 더 자연스러운 정보형 블로그 문체로 바꿔줘.”

라고 요청할 수 있다.

또는,

“핵심 내용은 수정하지 말고 너무 딱딱한 표현만 부드럽게 고쳐줘.”

“현재 문단 구조는 유지하고 반복되는 표현만 줄여줘.”

“설명 수준은 그대로 유지하되 문장을 조금 더 짧게 나눠줘.”

처럼 사용할 수도 있다.

이렇게 하면 AI에게 무엇을 바꿀지뿐 아니라 무엇을 유지해야 하는지도 알려줄 수 있다.

실제로 AI 초안을 여러 번 다듬다 보면 이 차이가 꽤 크다.

“다시 써줘”라고 요청하면 글 전체가 새로운 방향으로 바뀔 수 있지만, 수정 범위를 명확하게 지정하면 원하는 부분만 손보기 쉽다.

마음에 드는 문체를 예시로 보여주는 방법

말투는 말로 설명하기 가장 어려운 요소 가운데 하나다.

“편안하지만 전문적으로”, “신뢰감 있지만 어렵지 않게”처럼 표현해도 사람마다 떠올리는 문체가 다를 수 있다.

이럴 때는 앞선 글에서 다룬 ‘예시 프롬프트’를 함께 활용하면 좋다.

예를 들어 자신이 원하는 문체의 짧은 문단을 제공한 뒤,

“아래 예시의 내용은 따라 하지 말고 문장 길이와 설명 방식만 참고해줘. 새로운 글은 같은 사람이 작성한 것처럼 자연스러운 정보형 문체로 작성하되 표현을 그대로 복사하지 말아줘.”

라고 요청할 수 있다.

블로그를 꾸준히 운영할 때는 이 방법의 활용도가 높다.

글마다 AI에게 단순히 “자연스럽게 써줘”라고 요청하면 문체가 조금씩 달라질 수 있다.

반면 마음에 드는 기존 글의 일부를 스타일 참고용으로 제공하면 블로그 전체의 분위기를 어느 정도 일관되게 관리하는 데 도움이 된다.

물론 다른 사람의 글을 그대로 가져와 복제하도록 요청하기보다는 자신이 직접 작성했거나 사용할 권한이 있는 문장을 기준으로 활용하는 편이 적절하다.

하나의 프롬프트에서 세 가지를 함께 조절해보기

분량, 말투, 독자 수준은 각각 따로 사용할 수도 있지만 실제 작업에서는 함께 지정하면 편하다.

예를 들어 AI 도구 설명문이 필요하다고 가정해보자.

단순하게는,

“이 AI 도구를 소개하는 글을 써줘.”

라고 요청할 수 있다.

여기에 세 가지 기준을 넣으면 다음처럼 바뀐다.

“이 AI 도구를 처음 접하는 직장인을 대상으로 소개문을 작성해줘. 전체 분량은 4~5문단 정도로 하고, 개발 지식이 없어도 이해할 수 있도록 전문 용어를 최소화해줘. 광고 문구처럼 과장하지 말고 실제 기능을 차분하게 설명하는 정보형 문체를 사용해줘.”

이 프롬프트에는 다음 정보가 포함되어 있다.

독자는 AI 초보 직장인이다.

분량은 4~5문단이다.

문체는 과장하지 않는 정보형 설명체다.

피해야 할 요소는 불필요한 전문 용어와 광고식 표현이다.

이 정도만 알려줘도 결과의 범위가 상당히 구체화된다.

프롬프트를 잘 작성한다는 것은 특별한 명령어를 많이 사용하는 것이 아니다. AI에게 어떤 결과가 ‘적절한 결과’인지 판단할 기준을 제공하는 것에 가깝다.

자주 쓰는 스타일 조건은 작은 템플릿으로 만들어둔다

AI를 반복적으로 사용하다 보면 자신이 자주 요청하는 조건이 생긴다.

예를 들어 블로그 글을 작성할 때 항상 다음과 같은 기준을 원하는 사람이 있을 수 있다.

• 초보자도 이해할 수 있는 수준

• 지나친 전문 용어 사용 금지

• 과장된 표현 금지

• 한 문단을 너무 길게 작성하지 않기

• 필요한 경우 구체적인 예시 포함

• 결론에서 앞의 내용을 그대로 반복하지 않기

매번 이 조건을 처음부터 입력하기보다 간단한 스타일 템플릿으로 보관해둘 수 있다.

예를 들면 다음과 같다.

“작성 기준: 처음 접하는 사람도 이해할 수 있는 정보형 문체를 사용한다. 전문 용어가 필요하면 바로 설명한다. 문단은 짧게 나누고 추상적인 설명 뒤에는 실제 사례를 추가한다. 과장된 표현과 불필요한 감탄사는 사용하지 않는다.”

이런 템플릿을 만들어두면 새로운 작업에서도 필요한 부분만 바꿔 사용할 수 있다.

단, 모든 콘텐츠에 같은 규칙을 기계적으로 적용하면 글의 구조가 지나치게 비슷해질 수 있다.

블로그 글이라면 어떤 글은 사례로 시작하고, 어떤 글은 질문으로 시작하며, 또 다른 글은 개념의 배경에서 시작하는 식으로 구성에 변화를 주는 것이 자연스럽다.

스타일 기준은 일관성을 만드는 도구이지 모든 글을 똑같은 틀로 만드는 규칙은 아니다.

마무리

생성형 AI의 답변이 마음에 들지 않을 때 내용 자체가 문제라고 생각하기 쉽다.

하지만 실제로는 정보는 괜찮은데 분량이 맞지 않거나, 말투가 사용 목적과 어울리지 않거나, 독자의 지식 수준과 설명 난이도가 맞지 않는 경우도 많다.

이럴 때는 처음부터 모든 내용을 다시 생성하기보다 무엇이 맞지 않는지 구분해보는 것이 좋다.

답변이 너무 길다면 문단 수와 항목 수를 정하고, 말투가 어색하다면 사용 장소와 피하고 싶은 표현을 알려준다. 내용이 지나치게 어렵다면 독자의 배경지식을 설명하고 전문 용어를 풀어달라고 요청할 수 있다.

특히 기억할 만한 원칙은 바꾸고 싶은 것과 유지하고 싶은 것을 함께 알려주는 것이다.

“다시 작성해줘”보다 “내용은 유지하고 문체만 바꿔줘”라는 요청이 훨씬 구체적이다.

이렇게 분량과 문체, 독자 수준을 조절할 수 있게 되면 AI가 만든 초안을 실제 블로그 글이나 업무 문서에 맞게 다듬는 과정도 한결 수월해진다.

다음 글에서는 한 번 만들어둔 프롬프트를 매번 새로 작성하지 않고, 반복되는 업무에 사용할 수 있는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 만드는 방법을 살펴본다.

FAQ

Q1. AI에게 글자 수를 정확히 지정하면 그대로 맞춰주나요?

대략적인 분량 조절에는 도움이 되지만 항상 정확한 글자 수가 맞는다고 가정하는 것은 좋지 않다. 글자 수가 중요한 작업이라면 결과를 별도로 확인해야 한다. 실무에서는 “3문단”, “5개 항목”, “각 항목 두 문장”처럼 구조를 기준으로 제한하는 방법도 유용하다.

Q2. AI가 계속 어려운 전문 용어를 사용하면 어떻게 요청해야 하나요?

단순히 “쉽게 써줘”라고 하기보다 독자를 명확히 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 “해당 분야를 처음 접하는 사람을 대상으로 하고, 전문 용어가 필요하면 처음 등장할 때 쉬운 말로 설명해줘”라고 요청하면 설명 수준을 조정하는 데 도움이 된다.

Q3. 기존 답변의 내용은 좋은데 말투만 바꿀 수도 있나요?

가능하다. “정보와 문단 순서는 유지하고 문체만 수정해줘”처럼 변경 범위를 지정하면 된다. 함께 유지해야 할 요소를 명시하면 전체 내용을 새로 생성하는 것보다 기존 결과를 살리면서 필요한 부분만 다듬기 쉽다.