기획자를 위한 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드 (feat.구글 백서 리뷰)

안녕하세요~ IT 다이어리 독자 여러분!

요새 기획자들 중에서도 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 툴 안 쓰시는 분들이 거의 없죠? 저도 기획 업무하면서 하루에도 수십 번 AI와 대화하고 그럴때마다 프롬프트를 작성하게 되는데요, 이때 단순히 물어보는 것과 '잘' 물어보는 건 하늘과 땅 차이라는 거! 이미 많은 분들이 아실거라고 생각합니다.

그래서 오늘은 제가 최근에 발견한 구글의 프롬프트 엔지니어링 백서(2025년 2월 발표)를 완전 분석해서, 현업 기획자들이 당장 써먹을 수 있는 꿀팁만 정리해봤어요.

커피 한 잔 마시면서 읽다 보면 여러분도 프롬프트 엔지니어링 고수가 될 수 있을 거예요!

1. 프롬프트 엔지니어링이 뭐길래?

우리가 그냥 "OO 기능 기획서 작성해줘"라고 물어봤을 때와 "OOO 서비스를 위한 OO 기능 기획서를 작성해줘. 타깃 유저는 2030 여성이고, 페인포인트는 OOO야. 기능 목표는 OOO이고, 꼭 포함되어야 할 요소는 OOO이야."라고 물어봤을 때, 결과물 퀄리티가 천지차이 나는 걸 경험해보셨을거에요.

이렇게 AI에게 더 좋은 결과물을 얻기 위해 질문(프롬프트)을 디자인하는 과정을 바로 '프롬프트 엔지니어링'이라고 해요.

구글 백서에 따르면, 프롬프트 엔지니어링은 "데이터 과학자나 ML 엔지니어가 아니더라도 누구나 할 수 있지만, 효과적인 프롬프트를 작성하려면 여러 요소를 고려해야 한다"고 해요.

2. AI 출력을 조절하는 꿀파라미터 3가지

AI 파라미터가 뭔지는 몰라도 괜찮아요! 그냥 AI한테 뭘 물어볼 때 조절할 수 있는 설정값이라고 생각하시면 돼요. 근데 이거 알아두시면 진짜 유용해요!

2-1. Temperature (창의성 조절기)

AI 답변의 무작위성(=창의성)을 조절하는 값이에요.

낮은 온도 (0~0.3)

• 더 예측 가능하고 일관된 답변
• 사실적인 정보나 정확한 답변이 필요할 때 좋음
• 예) 기술 명세 작성, 데이터 분석, 코드 작성

높은 온도 (0.7~1)

• 다양하고 창의적인 답변
• 브레인스토밍이나 창의적 작업에 좋음
• 예) 카피라이팅, 콘텐츠 아이디어 발굴, 스토리텔링

저는 실무에서 기획서 초안 작성할 때는 0.7 정도로 두고, 스펙 명세같이 정확해야 하는 문서는 0.1~0.2로 낮춰서 써요!

2-2. Top-K & Top-P (다양성 조절기)

좀 어려울 수 있는데, 단순하게 설명하자면:

Top-K: AI가 다음 단어를 고를 때 고려하는 후보 단어의 개수

• 높을수록 더 다양한 표현 (창의적)
• 낮을수록 더 제한적인 표현 (안정적)

Top-P: 누적 확률 기준으로 고려할 단어를 제한

• 0에 가까울수록 제한적
• 1에 가까울수록 다양함

뭔소리인지 모르겠다고요? 그냥 이렇게 외우세요:

• 초반 기획 아이디어 발산: temperature 0.9, top-P 0.99, top-K 40
• 기획서 작성: temperature 0.2, top-P 0.95, top-K 30
• 명세서, 수치 계산: temperature 0, top-P & top-K는 신경 안써도 됨!

3. 진짜 써먹을 수 있는 8가지 프롬프트 기법

3-1. Zero-shot (그냥 물어보기)

그냥 질문을 직접 던지는 방식이에요. 가장 기본적이지만 복잡한 일엔 부족할 수 있어요.

예시:

OO 서비스의 온보딩 페이지를 3개 화면으로 기획해줘.

3-2. Few-shot (예시 주면서 물어보기) ⭐️⭐️⭐️

몇 가지 예시를 주고 비슷한 형식으로 답변해달라고 요청하는 방식이에요. 특히 특정 형식의 결과물이 필요할 때 너무 유용해요! 저도 이 방식을 실무에서 상당히 많이 쓰는 것 같아요 😄

예시:

유저 인터뷰 결과를 페인포인트와 니즈로 정리해줘.

예시:
인터뷰: "출근할 때 커피를 사려면 줄을 서야 해서 너무 오래 기다려요. 그래서 종종 커피를 못 마시고 출근하는 경우가 있어요."
페인포인트: 출근 시간에 커피숍 대기 시간이 너무 김
니즈: 출근 시간에 빠르게 커피를 구매하고 싶음

인터뷰: "저는 요가를 시작한지 얼마 안 됐는데, 집에서 혼자 할 때 자세가 맞는지 확인할 방법이 없어요."

이렇게 하면 AI가 패턴을 학습해서 내가 원하는 형식으로 답변해주는 장점이 있답니다!

3-3. 시스템 프롬프팅 (구체적인 지시 주기)

출력 형식이나 조건을 구체적으로 지정하는 방식이에요.

예시:

다음 고객 인터뷰 결과를 분석해서 JSON 형태로 반환해줘.
각 인터뷰에서 페인포인트, 니즈, 감정을 추출하고, 심각도(1-5)를 평가해줘.

인터뷰: "..."

스키마:
{
  "interviews": [
    {
      "pain_point": string,
      "needs": string,
      "emotion": string,
      "severity": number(1-5)
    }
  ]
}

3-4. 역할 프롬프팅 (전문가가 되어달라고 부탁하기) ⭐️⭐️⭐️

AI에게 특정 역할이나 페르소나를 부여하는 방식이에요. 제가 제일 자주 쓰는 기법!

예시:

당신은 10년 경력의 UX 리서처입니다. 다음 사용자 인터뷰 결과를 분석하고, 핵심 인사이트 5가지를 도출해주세요. 각 인사이트별로 이를 해결할 수 있는 기능 제안도 함께 해주세요.

사용자 인터뷰:
"..."

요즘 제가 자주 쓰는 역할은 '경험 많은 기획자', '유능한 UX 라이터', '꼼꼼한 QA 담당자' 이런 식이에요. 역할을 부여하면 그 분야에 맞는 전문적인 답변을 받을 수 있어요!

3-5. 맥락적 프롬프팅 (배경 설명 주기)

배경 정보나 맥락을 제공해서 더 관련성 높은 답변을 유도하는 방식이에요.

예시:

맥락: 우리 서비스는 2030 여성을 타깃으로 한 패션 큐레이션 앱이에요. 현재 월 활성 사용자는 5만 명이고, 주요 사용자층은 25-34세 여성이에요. 최근 유저 리텐션이 감소하는 추세고, 특히 첫 일주일 이탈률이 70%에 달해요.

이런 상황에서 리텐션 개선을 위한 기능 아이디어 5가지를 제안해주세요.

3-6. Step-back 프롬프팅 (한발 물러서서 생각하기)

구체적인 문제에 바로 뛰어들기 전에 더 넓은 관점에서 생각해보는 방식이에요.

실제 예시:

# 일반적인 방식:
우리 앱에 온보딩 튜토리얼을 어떻게 디자인하면 좋을까요?

# Step-back 방식:
모바일 앱에서 효과적인 온보딩 경험의 핵심 원칙은 무엇인가요?
[AI 응답]
위 원칙을 고려할 때, 패션 큐레이션 앱의 온보딩 튜토리얼을 어떻게 디자인하면 좋을까요?

3-7. Chain-of-Thought (생각 과정 보여달라고 하기) ⭐️⭐️

AI가 생각 과정을 단계별로 보여주게 하는 방식이에요. 복잡한 문제나 분석에 유용!

예시:

다음 MAU 데이터를 분석해서 성장률 변화의 원인을 추론해주세요. 단계별로 생각해보세요.

1월: 10,000
2월: 12,000
3월: 15,000
4월: 13,500
5월: 12,000

3-8. ReAct (검색 & 행동 결합하기)

AI가 추론하고, 검색하고, 행동하는 과정을 결합한 복잡한 방식이에요. 코드 작성이 필요한 고급 기법인데, 개발팀에 요청할 때 알아두면 좋은 부분이라, 다음 주제로 이 프롬프트 기법을 좀 더 자세하게 다뤄볼게요! 지금은 그냥 이런게 있다, 라고만 생각해주세요!

4. 기획자를 위한 활용 팁 6가지

4-1. 모든 프롬프트에 예시를 넣으세요! ⭐️⭐️⭐️

아무리 잘 설명해도 예시 하나가 백마디 말보다 낫습니다! 원하는 형식이나 스타일의 예시를 꼭 포함하세요.

4-2. 답변 형식을 구체적으로 요청하세요

"기획서 써줘"가 아니라 "다음 형식으로 기획서를 작성해줘: 1) 배경 및 목적 2) 핵심 기능 설명 3) 사용자 시나리오 4) KPI 및 성공 지표"처럼 구체적으로!

4-3. "하지 마"보다 "이렇게 해줘"로 부탁하세요

"기술적인 용어 쓰지 마" 대신 "일반 사용자도 이해할 수 있는 쉬운 용어로 설명해줘"처럼 긍정적인 지시가 더 효과적이에요.

4-4. JSON으로 데이터 추출하세요

데이터 분석이나 정보 추출할 때는 JSON 형태로 요청하면 구조화된 데이터를 얻을 수 있어요. 특히 엑셀로 정리해야 할 때 최고!

4-5. 개선을 위해 계속 시도하기!

프롬프트 엔지니어링은 한 번에 완벽하게 되는 게 아니라, 계속 시도하고 개선하는 반복 과정이에요. 저도 아직도 매일 새로운 방법을 시도하고 있어요!

4-6. 좋은 프롬프트는 기록해두세요 📝

효과가 좋았던 프롬프트는 노션이나 메모장에 모아두세요. 아래와 같이 템플릿을 만들어두고 활용하면 편해요!

• 용도: UX 라이팅 개선
• 프롬프트: [전체 프롬프트 복사]
• 효과: ⭐️⭐️⭐️⭐️
• 메모: 버튼 텍스트 개선에 특히 좋음

5. 기획자를 위한 꿀 프롬프트 3가지

제가 실제로 많이 사용하는 프롬프트 템플릿을 공개할게요!

5-1. 유저 리서치 결과 분석기

당신은 경험 많은 UX 리서처입니다. 다음 사용자 인터뷰 내용을 분석해주세요:

[인터뷰 내용 붙여넣기]

다음 형식으로 분석해주세요:
1. 핵심 페인포인트 (우선순위별로 5가지)
2. 주요 니즈 (우선순위별로 5가지)
3. 감정적 요소 (사용자가 느끼는 감정과 그 이유)
4. 기회 영역 (이 문제를 해결했을 때의 비즈니스/사용자 가치)
5. 추천 기능 (각 페인포인트를 해결할 수 있는 기능 아이디어)

5-2. 기획서 리뷰 요청기

당신은 10년 경력의 꼼꼼한 제품 기획자입니다. 다음 기획서를 상세히 리뷰해주세요:

[기획서 내용 붙여넣기]

다음 관점에서 분석해주세요:
1. 명확성 - 설명이 모호하거나 추가 설명이 필요한 부분이 있나요?
2. 일관성 - 내용 간에 충돌하거나 모순되는 부분이 있나요?
3. 완전성 - 빠진 중요한 정보나 시나리오가 있나요?
4. 사용자 중심성 - 사용자의 니즈와 여정이 충분히 고려되었나요?
5. 실현 가능성 - 기술적 또는 비즈니스적으로 현실적인가요?

각 문제점에 대해 구체적인 개선 제안도 함께 해주세요.

5-3. 경쟁사 분석 도우미

당신은 경험 많은 경쟁사 분석 전문가입니다. 다음 두 서비스를 비교 분석해주세요:

서비스 A: [서비스명과 설명]
서비스 B: [서비스명과 설명]

다음 형식으로 분석해주세요:
1. 핵심 차별점 (각 서비스의 고유한 강점)
2. 공통 기능 비교 (주요 기능별 비교표 형태로)
3. UX/UI 접근 방식 차이
4. 타깃 사용자층 차이
5. 비즈니스 모델 차이
6. 우리 서비스가 벤치마킹할 수 있는 요소

깊이 있는 분석과 함께, 각 항목에 대한 실질적인 인사이트를 제공해주세요.

마무리

여기까지 68페이지에 달하는 구글 프롬프트 엔지니어링 백서를 완전히 분석해서 기획자가 실제로 써먹을 수 있는 내용만 쏙쏙 뽑아봤는데요, 사실 AI와 대화하는 게 엄청 복잡한 것처럼 느껴질 수 있지만, 몇 가지 원칙만 기억하면 됩니다!

1. 구체적으로 요청하기
2. 예시 보여주기
3. 원하는 형식 명시하기
4. 계속 실험하고 개선하기

이제 오늘부터 회사에서 AI와 대화할 때 써먹을 수 있는 팁이 생겼죠? 😊

다음 포스팅에서는 "AI와 함께하는 서비스 기획 전체 프로세스"에 대해 알아볼게요! 질문이나 더 알고 싶은 내용 있으면 댓글로 알려주세요~

그럼 오늘도 힘내세요! 🔥

이 글은 구글이 2025년 2월에 발표한 "Prompt Engineering" 백서를 참고해 작성했어요. 원문이 궁금하신 분들은 문서를 참고해보세요!