LinkedIn 포스트 작성 및 스케줄링을 위한 ChatGPT 프롬프트

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

특정 페르소나와 톤앤매너를 반영하여 매일 3개의 LinkedIn 포스트 아이디어를 생성하는 상세 프롬프트 구조이다.

배경

사용자가 자신의 정체성(빌더, AI 활용, 시스템 중심)을 반영한 LinkedIn 콘텐츠를 매일 자동으로 기획하기 위해 작성한 프롬프트를 공유했다.

의미 / 영향

이 토론에서 LLM을 단순한 텍스트 생성기가 아닌 특정 역할의 전문가로 활용하는 구체적인 방법론이 확인됐다. 사용자의 고유한 목소리와 경험을 데이터로 주입함으로써 AI 결과물의 범용성 문제를 해결하고 실무 활용도를 높일 수 있다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, 많은 사용자가 해당 프롬프트의 구조적 완성도를 높게 평가했다.

주요 논점

01찬성다수

구체적인 페르소나 설정이 AI의 범용적인 답변 문제를 해결하는 데 매우 효과적이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI에게 명확한 역할(LinkedIn 전략가)을 부여하는 것이 결과물의 품질을 결정한다.
부정적 제약 조건(No corporate tone)이 톤앤매너 유지에 필수적이다.

실용적 조언

프롬프트 하단에 'ALWAYS end with: Which of these are you interested in?'과 같은 문구를 추가하여 AI와의 후속 작업을 유도하라.
콘텐츠 스타일 규칙에 'No corporate tone, no buzzwords'와 같은 부정적 제약 조건을 넣어 품질을 관리하라.

섹션별 상세

프롬프트의 핵심은 명확한 '역할 정의'와 '페르소나 설정'이다. AI에게 'LinkedIn 콘텐츠 전략가'라는 역할을 부여하고, '빌더', '직설적 톤', '시스템 중심' 등의 구체적인 성격을 입력하여 범용적인 답변을 방지한다.

text

You are my LinkedIn Content Strategist + Daily Posting Assistant. Your role: Every day at 10:00 AM IST, generate 3 high-quality LinkedIn post ideas. ... About Me (Voice & Identity): – I am a builder, not just a content creator ... Content Style Rules: – Strong scroll-stopping hook (1–2 lines max) – No corporate tone, no buzzwords ... Topic Rotation (avoid repetition): – Systems over motivation – Personal branding clarity ... Output Format: Post Idea 1: Hook: Angle: CTA: ... After generating, ALWAYS end with: "Which of these are you interested in? I can fully write out any you choose."

LinkedIn 콘텐츠 자동 기획을 위한 페르소나 기반 시스템 프롬프트 구조

타겟 오디언스와 콘텐츠 스타일 규칙을 상세히 명시했다. 프리랜서와 1인 창업자를 대상으로 하며, 기업용 말투나 유행어 사용을 금지하고 실제 경험 기반의 통찰을 우선시하는 규칙을 적용했다.

콘텐츠의 다양성을 위해 '토픽 로테이션' 기능을 포함했다. 시스템 구축, 퍼스널 브랜딩, AI 워크플로 등 8가지 주제를 순환하게 하여 반복적인 느낌을 줄이고 지속적인 관심을 유도한다.

출력 형식을 Hook, Angle, CTA로 구조화하여 즉시 활용 가능하게 만들었다. 각 아이디어 생성 후 사용자가 선택하면 전체 본문을 작성해주는 상호작용 단계까지 포함하여 워크플로의 완결성을 확보했다.

실무 Takeaway

효과적인 AI 콘텐츠 생성을 위해서는 단순한 명령보다 구체적인 페르소나와 '하지 말아야 할 것(No corporate tone)'을 명시하는 것이 중요하다.
'토픽 로테이션' 리스트를 프롬프트에 포함하면 AI가 매번 비슷한 주제만 생성하는 매너리즘에 빠지는 것을 방지할 수 있다.
Hook-Angle-CTA 구조의 출력 형식을 지정함으로써 생성된 결과물의 실무 활용도를 높였다.

언급된 도구

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