생성형 AI로 블로그 글이나 전문적인 기획안을 작성할 때 발생하는 가장 흔한 실패 원인은 ‘과부하’입니다. 하나의 챗봇(ChatGPT, Gemini 등) 창에 수십 페이지의 영문 PDF와 트렌드 리포트를 던져주고 “이걸 요약해서 블로그 글로 써줘”라고 명령하면, AI는 핵심을 누락하거나 학습된 외부 데이터를 섞어 ‘환각(Hallucination)’을 일으킵니다.
이 문제를 해결하고 전문가 수준의 팩트 기반 콘텐츠를 대량 생산하기 위해, 최근 실무자들 사이에서는 AI의 역할을 두 단계로 완벽히 분리하는 ‘투트랙(Two-track) 워크플로우’가 표준으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 NotebookLM과 생성형 AI(Gemini, Claude)를 연계하는 구체적인 프로세스를 분석합니다.
1. 왜 두 개의 AI를 분리해서 써야 하는가?
고품질 콘텐츠는 ‘정확한 팩트 수집’과 ‘가독성 높은 포장’이라는 두 가지 독립적인 작업이 필요합니다. 이를 하나의 AI 모델에 동시에 요구하면 성능 저하가 발생합니다.
| 구분 | NotebookLM (리서치 단계) | Gemini / Claude (작성 단계) |
|---|---|---|
| 핵심 역할 | 자료실, 팩트 추출기 | 메인 에디터, 카피라이터 |
| 데이터 처리 | 업로드된 소스 내부에서만 교차 검증 | 전달받은 팩트를 바탕으로 문장 구조화 |
| 환각 제어 | Source Grounding으로 100% 차단 | 프롬프트를 통한 톤앤매너 통제 |
2. 1단계: NotebookLM을 활용한 ‘순도 100% 팩트’ 추출
작성의 첫 단추는 글의 뼈대가 될 재료를 모으는 것입니다. 인터넷에 흩어진 파편화된 정보가 아니라, 신뢰할 수 있는 원문 데이터를 활용해야 콘텐츠의 질이 올라갑니다.
- 소스 수집 및 업로드: 다루고자 하는 주제의 영문 백서(Whitepaper), 논문 PDF, 관련 뉴스 기사 URL, 유튜브 분석 영상 링크를 NotebookLM의 단일 프로젝트에 모두 업로드합니다. (최대 50개 지원)
- 교차 요약 프롬프팅: NotebookLM 입력창에 정보 추출을 지시합니다.
"업로드된 모든 자료를 종합하여, 해당 기술의 장점 3가지와 단점 2가지를 수치 데이터 중심으로 요약해. 외부 지식은 절대 섞지 마." - 결과물 확보: NotebookLM은 출처(주석)가 명확하게 달린 정확한 팩트 요약본을 출력합니다. 이를 복사하여 다음 단계로 넘어갑니다.
3. 2단계: Gemini를 활용한 HTML 블로그 글 구조화
이제 확보된 ‘정확한 재료’를 바탕으로, 가독성과 SEO(검색엔진 최적화)를 갖춘 글로 포장할 차례입니다. 일반적인 채팅창(Gemini 또는 Claude)을 열고 구체적인 역할과 형식을 부여합니다.
이때 프롬프트에 ‘제공된 정보로만 작성할 것’이라는 제약 조건을 다시 한번 명시하는 것이 중요합니다.
“너는 10년 차 IT 전문 블로거야. 내가 아래에 제공하는 [팩트 자료]만을 바탕으로 전문적인 기술 분석 글을 작성해 줘.
– 독자는 관련 업계 종사자야.
– 서론, 본론, 결론 구조를 갖추고 H2, H3 태그를 사용한 HTML 코드로 출력해 줘.
– 번역투의 어색한 형용사를 빼고 간결하고 단정적인 문체로 써 줘.
[팩트 자료]
(NotebookLM에서 복사한 요약본 붙여넣기)”
💡 콘텐츠 생산성의 새로운 패러다임
이 투트랙 워크플로우를 적용하면, 영어를 번역하고 두꺼운 보고서를 직접 읽으며 팩트 체크를 하는 데 소모되던 수시간의 리서치 타임을 단 10분으로 단축할 수 있습니다.
AI가 생성한 글이 검색 엔진에서 스팸으로 분류되지 않고 상단에 노출되려면, 결국 ‘데이터의 독창성과 정확성’이 담보되어야 합니다. 방대한 전문 자료를 소화하는 NotebookLM과, 그것을 매끄러운 글로 엮어내는 대형 언어 모델의 결합은 현재 가장 효율적인 콘텐츠 생산 파이프라인입니다.