인사이트리포트

들어가며

ChatGPT의 등장을 시작으로 AI 시장은 지금까지도 계속적인 성장세를 이어가고 있다. AI 서비스는 종류를 헤아리기 어려울 정도로 증가했고, 지금도 새로운 AI 서비스들이 시장에 등장하고 있다. AI 기술의 발전은 비전문가들의 전문 영역 진입 문턱을 낮추고, 업무 수행 방식의 패러다임을 재편하는 등 사회 전반에 광범위한 변화를 가져오고 있다. UX 분야에서도 AI 도구에 필요한 UX 연구와 AI를 활용한 UX 프로세스 단축 시도가 활발히 진행되고 있다. 이번 글에서는 UX 분야 중 하나인 UX Writing에 대한 간단한 소개와 함께 AI 기반 UX Writing 관리 기능을 구성해 테스트해 보고 실제 프로젝트에서 활용이 가능한지 확인해 보도록 한다.

UX Writing

흔히 알려진 카피라이팅은 마케팅 목적으로 고객을 Hooking하는 문구와 콘텐츠를 작성하는 영역이고, 테크니컬 라이팅은 서비스나 제품의 기능 설명을 상세하게 작성하는 작업이다. 그리고 UX Writing은 사용자 경험 향상을 위해 텍스트를 디자인하고 최적화하는 작업이다.

UX Writing의 대상은 버튼, 모달, 토스트 등 서비스 내 모든 화면에서 보여지는 모든 텍스트들이다. 거의 모든 서비스는 텍스트를 통해 사용자와 상호 작용하기 때문에 끊김 없는(Seamless) 사용자 여정을 위해서는 사용자의 행동을 유도할 수 있는 명확한 텍스트 가이드가 필요하다. 불명확하고 난해한 텍스트는 매 Task마다 사용자를 주저하게 만들어 서비스의 전반적인 신뢰도를 떨어뜨린다. 좋은 UX Writing은 사용자에게 확신을 주고 원활한 경험을 제공하지만, 부실한 텍스트는 제품의 실제 가치와 무관하게 품질이 낮다는 인상을 줄 수 있다. UX Writing의 핵심 목적은 사용자와 서비스 간의 커뮤니케이션 오류를 최소화하여 사용자 경험을 향상 시키는 데 있다.

UX Writing 원칙

구글, 마이크로소프트 등과 같은 대기업들도 이미 UX Writing의 중요성을 인지하고, 사용자 경험을 개선하기 위해 체계적인 UX Writing 원칙을 적용하고 있다. 구글은 Material Design 가이드라인을 기반으로 효과적인 커뮤니케이션을 위한 Writing 원칙을 제시하고 있고, 토스는 예측 가능성과 감정 공감을 반영한 8가지 원칙을 따른다. AWS(Amazon Web Services)는 정확하고 간결한 기술 설명을 일관되게 사용자 중심으로 전달한다. 모두 브랜드와 기업 이미지에 맞는 UX Writing 원칙을 적용하고 있지만, 공통적으로 제시하는 UX Writing의 기본 원칙은 “명확성, 일관성, 간결성, 사용자 중심의 접근성” 4가지이다.

1. 명확성(Clarity)

2017년 구글 I/O(구글에서 매년 시행하는 개발자 컨퍼런스)에서 “How Words Can Make Your Product Stand Out : 글로 제품을 돋보이게 하는 방법”이라는 주제로 UX Writing이라는 개념이 처음 소개되었다. Google UX Writing Team은 UX Writing의 원칙 중 하나로 “명확성”을 제시했다. 사용자가 서비스의 맥락과 정보를 이해하는 데 도움이 되려면 텍스트는 이해하기 쉽고 목적이 명확해야 한다.

2. 간결성(Concise)

텍스트는 적을수록 좋다. 명확하고 간결한 텍스트는 더 빠르고 정확하게 정보를 전달할 수 있다. 불필요하고 중복되는 정보를 제거하고 문장을 최대한 간결하게 구성해야 한다. 간결성과 명확성은 밀접하면서도 때로는 충돌하는 개념이기 때문에 상황에 따라 어떤 것을 우선시할지는 작업자의 판단이 필요하다.

3. 일관성(Consistency)

명확성과 간결성이 개별 문장에서 지켜져야 하는 원칙이라면 일관성은 서비스 내 모든 화면과 요소에서 지켜져야 하는 UX Writing의 가장 기본 원칙이다. 일관성은 “서비스에 대한 신뢰”와도 직결된다. 일관된 용어와 문장 패턴 사용은 사용자가 서비스에 익숙해지는 시간과 혼란을 줄일 수 있다. 메시지는 하나의 목소리로 전달되어야 한다. 일정한 톤 앤 보이스를 유지하고, 동일한 대상에 대해서는 항상 동일한 표현을 사용해야 한다. 하나의 대상에 여러 용어를 사용하는 것만으로도 사용자는 혼란을 느끼고, 서비스에 대한 신뢰를 잃을 수 있다.

4. 사용자 중심 (User-Centric Approach) 접근성

서비스의 콘텐츠는 능력이나 환경에 관계없이 모든 사용자가 서비스를 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 도와야 한다. 서비스에 대한 이해도가 낮거나 전문 지식이 없는 사용자도 자연스럽게 다음 단계로 진행할 수 있도록 모두에게 동등한 사용자 경험을 제공해야 한다. 최근 ‘사용자 친화적(User Friendly) UX Writing’을 적용해 친구처럼 편안하고 친근한 말투를 사용하는 서비스들이 늘어나고 있다. 하지만 단순한 톤 앤 보이스의 문제를 넘어, 사용자 친화적 UX Writing과 사용자 중심 접근성은 본질적으로 같은 목표를 지향한다. “만나서 반가워요!”와 같은 친근한 표현보다, 사용자의 감정을 이해하고 요구하는 바를 예측해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것이 그 목표라 할 수 있다.

AI 기반 UX Writing 관리 테스트

1. 목표

AI를 활용한 UX Writing은 전문 UX Writer들을 통해서도 이미 수차례 테스트가 진행되었지만 아직은 AI에게 전적으로 UX Writing을 맡길 수 없는 수준으로 평가되고 있다. 그럼에도 불구하고 AI에게 모호하고 이해하기 어려운 문장들의 검토를 요청하면, 참고 가능한 수준의 결과를 보여주거나 때로는 생각하지 못했던 적절한 용어를 제시하기도 한다. 제대로 된 기획자나 UX Writer가 없는 프로젝트에서 AI는 가뭄 속 단비 같은 조력자의 역할을 할 수 있다. 테스트는 현재 AI의 수준을 고려해 빠른 데이터 탐색 및 상세 가이드 제공을 핵심으로 하고, AI의 추천 기능은 보조적으로 활용하는 것을 목표로 진행했다.

2. AI 모델 선택

테스트에는 Claude AI를 사용했다. Claude AI는 ChatGPT에 비해 창의력이나 분석 능력이 떨어진다는 평이 있고, 이미지, 음성 등의 멀티 모달 지원을 하지 않으나 최근 Sonnet 3.7 출시로 더 강력한 기능을 제공하고 있다. 또한 자연어를 가장 잘 이해하고 글쓰기 영역에서 높은 성능을 보인다는 평가와 함께 코딩에서도 훌륭한 성능을 보이기 때문에 UX Writing 테스트에 적합한 모델이라 판단했다.

Claude 프로젝트 기능

ChatGPT의 커스텀 Chatbot과 동일한 “Claude 프로젝트” 기능으로 사전 프롬프팅을 통해 Claude와의 채팅에 맥락을 제공할 수 있다. 관련 문서, 텍스트, 코드 또는 기타 파일을 프로젝트의 지식 기반에 업로드할 수 있으며, Claude는 이를 활용해 요청의 맥락과 배경을 더 잘 이해할 수 있다. 프로젝트 지침(Project instruction)을 상세하게 제공할수록 원하는 결과에 가까운 답을 제공받을 수 있다.

3. 테스트 시나리오 작성

UX Writing 관리 주체가 없는 큰 규모의 프로젝트에서 경험했던 내용을 바탕으로, AI를 활용해 개선 가능한 항목들을 정리하고 간단한 시나리오를 작성했다. UX Writer가 없는 프로젝트에서는 제대로 된 가이드를 만들기 어렵고, 있다 하더라도 모든 작업자가 가이드를 숙지하고 반영하는 것은 쉽지 않다. 이런 경우 서비스 내 텍스트의 일관성 확보조차 잘 되지 않는 경우가 많고 UX Writing을 관리하는 것 또한 힘든 일이다. 그에 따라 AI를 통한 콘텐츠의 일관성 확보와 관리 용이성을 목표로 사전 프롬프팅(프로젝트 지침)을 진행했다.

콘텐츠 일관성을 위한 가이드 작성 예시

• 보이스 톤의 일관성 확보 : UX Writing 가이드 준수
• 용어 표준화 : 동일한 개념은 1개의 용어로만 사용
• 문장 구조 표준화 : 종결어미나 띄어쓰기 등 서비스 내에서의 규칙을 일관되게 적용
• 맞춤법 예외 처리 기준 : 서비스에서 예외 처리하는 맞춤법 기준을 일관되게 적용

UX Writing 가이드 관리/활용 용이성을 위한 기준 설정

• 관리 용이성 확보 : 새로운 기준 추가가 용이하도록 가이드를 따로 관리
• 검토 결과 제공 형태 : UX 담당자가 인지하기 쉬운 UI 형태
• 정보 제공 수준 : 텍스트 수정 사유를 가이드 기준으로 상세 기술

4. 프로젝트 지침 설정

기본 프로젝트 지침에 AI에게 역할을 부여하고 전반적인 UX Writing 규칙에 대해 가이드했다. 해당 창에 모든 가이드를 작성해도 되지만, 사후 관리가 쉽도록 가이드 성격에 따라 파일을 구분해 업로드하기로 했다. 기본 프로젝트 지침 외에도 Claude가 참조할 내용을 텍스트 형태로 추가할 수 있지만, 추가 이후 수정이 불가한 제약이 있다. 가이드 문서는 관리가 필요하기 때문에 수정이 용이하도록 Google Docs에 문서를 만들어 연결했다. 참고로 Claude 프로젝트 지식 기반에는 Google Drive와 GitHub를 연동하거나 PDF 문서, 코드 등을 직접 업로드할 수 있다. 가이드는 용어집, 띄어쓰기 예외 처리 기준 등의 목적 별 분류와 플래시바, 툴팁과 같은 사용처에 따른 분류로 구분하여 작성했다. 가이드 기준을 세분화하면 관리하기가 편하고, 텍스트 검수 요청 시 사용처 정보까지 제공하면 더 정확한 답변을 받을 수 있다.

답변 결과 UI 설정

AI의 답변을 요청자가 빠르고 명확하게 인지할 수 있도록 결과 화면을 구성했다. 프롬프팅을 통해 Claude에게 원하는 화면을 요청하면 빠르게 코드로 구현해 준다. 결과값 확인 후 상세 기능 추가 및 디자인 수정도 쉽게 가능하며, Figma나 Sketch 같은 UI 툴을 활용해 직접 디자인한 화면 이미지를 업로드하고 기능적인 부분을 따로 요청할 수도 있다. Claude가 생성해 준 코드를 프로젝트 지침에 추가하고, 그 기준으로 결과를 보여달라 요청해 이제 항상 동일한 포맷으로 결과를 받아 볼 수 있다.

5. 실행

프로젝트 지식 기반의 가이드를 참고한 결과를 상세하게 제공하는지와 추천 문구의 완성도가 어떠한지를 실행을 통해 확인했다. UX Writing 가이드와 용어집 기준에 벗어나는 요소를 포함한 문장을 검토 요청했다. 사전 설정한 내용에 따라 사용자가 검토할 문장만 입력하면 별다른 요청 없이도 자동으로 검토를 실행한다.

아래 이미지가 실제 문장 검토를 요청한 결과 화면이다. 사전 설정을 통해 요청한 형태로 화면을 구성해 결과를 보여주고 있다. 이해하기 쉽도록 변경 사유에 “용어집”이나 “종결 어미 기준” 등의 구체적인 가이드 기준을 들어 설명을 제공하며 AI가 제공한 문장을 꼭 사용하지 않더라도 가이드 기준을 확인하고 다시 검토할 수 있다. 화면 중간의 “UX Writing 규칙 위반 사항”은 상세하게 근거를 설명해 달라는 요청에 의해 AI가 제공하는 항목이다. 상단 목록의 내용과 중복되는 내용을 포함하지만, 간결성과 명확성 측면에서 AI 자신이 수정한 근거를 추가로 제공하고 있다.

최하단에는 최종 추천 문장을 제공하고, 새로고침 버튼을 선택해 다른 형태의 결과를 받아볼 수 있도록 했다. 클립보드 복사 기능이나 새로고침 버튼은 실제 플러그인이나 앱으로 제작할 때의 기능을 고려한 것으로, Claude 내부에서 동작하지는 않는다.

서비스에서의 띄어쓰기 기준은 UI 요소에 대한 고려가 필요하기 때문에 표준 맞춤법 기준과 달리 서비스 내 기준을 만들어 적용하는 경우가 많다. 사실상 2개의 기준이 양립하므로 숙지가 어려워 매번 기준을 찾아봐야 하는 불편함이 있다. 이번에는 표준 맞춤법 기준과 서비스 내 띄어쓰기 예외 처리 기준을 무시한 단어를 섞어 검토를 요청했다. 국립국어원 맞춤법 기준에 따라 맞춤법을 수정하고, “서비스에서 허용하는 맞춤법 기준”에 해당하는 단어는 가이드를 근거로 결과를 보여줬다. 요청할 때마다 사유가 조금씩 다르기는 하지만 항상 같은 맥락으로 명확한 근거를 제시하고 있다. 다른 테스트에서는 “표준 맞춤법 기준은 “OOO”이 맞지만, 서비스 띄어쓰기 예외 기준에 따라 “OOO”으로 사용해야 합니다.” 라는 상세한 사유를 제공했다.

이번에는 컴포넌트 단위로 작성된 가이드를 잘 참조하는지에 대한 테스트를 진행했다. “플래시바 문구”라는 참조 가이드명과 함께 문장 검토를 요청했다. 가이드에 명시된 “{대상} {액션}이 성공했습니다.”가 가이드를 준수하는 형태임을 알려주고 가이드에 따른 정확한 답변을 제공했다. 이외에도 여러 케이스를 만들어 테스트를 진행했으나 모두 UX Writing 가이드에 따른 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

추가로, 당연한 결과이긴 하지만 Claude에게 직접 가이드를 요청하면 해당하는 가이드를 찾아 제공한다. 단순한 기능임에도 자연어로 질의하고 바로 원하는 답변을 받는 것은 업무 시간을 생각 이상으로 단축 시켜준다.

6. 테스트 결과

테스트는 사전에 구상하며 기대했던 것 이상의 결과를 보여줬다. 작업자가 텍스트를 작성할 때마다 가이드를 들춰 봐야 하는 절차를 줄이고, 사용자가 빠르게 판단할 수 있는 설득력 있는 근거를 제시함으로써 UX Writing 업무 프로세스 단축에 크게 도움이 될 것으로 보인다. 테스트는 한글 가이드 기준으로 진행했지만, 영문 역시 명확한 가이드만 있다면 검수와 번역 품질까지도 확보할 수 있을 것으로 보인다. UX Writing 가이드 작성은 여전히 사람의 개입이 필요한 영역이지만, 이미 작성된 가이드를 AI가 분석하여 문구를 검수하고 제안해 주는 것 만으로도 콘텐츠 품질을 일관되게 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

마치며

AI를 기반으로 한 UX Writing 일관성 확보 테스트 결과는 예상보다 완성도가 높았다. 실제로 목표를 설정하고 테스트를 진행해보니 AI의 활용 폭이 넓다는 것을 실감할 수 있었다. 멀티모달 기능을 지원하는 AI 모델을 사용하면 이미지 학습을 통한 서비스 내 전체 텍스트 검수와 UX 공통 가이드라인 관리까지도 가능할 것으로 보인다. UX Writing뿐만 아니라 가이드 확인이 필요한 작업에 AI를 활용한다면 업무 프로세스 단축에 큰 효과가 있을 것이라 예상된다.

개인이 별도의 서비스 구축 없이도 상용 AI 모델을 활용해 기능을 만들어 사용할 수 있다는 점이 인상적이었다. AI는 이제 누구나 쉽게 활용할 수 있는 범용 도구로 자리 잡고 있다. 이미 대부분의 서비스에 AI가 통합되고 있으며, 업무 프로세스에서의 AI 활용도 또한 더욱 높아질 것으로 예상된다. 이제는 AI를 얼마나 잘 활용하는지가 경쟁력을 좌우하는 시대다. 단순히 AI에게 질문을 던지는 수준을 넘어, 업무에 AI를 적극 활용함으로써 프로세스를 단축시키고 업무 능력을 향상 시키기 위한 개인의 노력이 필요한 시기라 생각한다.