하루에도 수십 개의 댓글이 달린다.
칭찬도 있고, 질문도 있고, 가끔은 날카로운 피드백도 있다.
그런데 솔직히… 다 읽지 못한다.
그게 쌓이다 보면 “내가 독자와 소통하고 있긴 한 걸까?” 하는 생각이 든다.
그래서 ChatGPT에게 그 일을 맡겼다.
“댓글 정리 좀 도와줄래?”
그 한마디로 시작된 일이 이제는 내 블로그의 또 다른 비서 시스템이 됐다.
아침마다 메일함에 “오늘의 댓글 요약”이 도착한다.
ChatGPT는 이렇게 정리한다.
🟢 긍정적인 반응: 14건
🔵 질문성 댓글: 5건
🔴 비판적 의견: 2건
💬 주요 피드백 요약:
- 독자들이 ‘자동화 루틴’ 글을 가장 흥미롭게 읽음
- ‘디자인 자동화’ 관련 문의 다수 발생
- 일부 독자가 이미지가 너무 비슷하다고 피드백
한눈에 독자들의 반응이 정리되어 있다.
무엇보다 ‘느낌’이 아니라 ‘데이터’로 피드백을 읽을 수 있다.
댓글을 분석하는 과정은 단순하다.
티스토리의 RSS 피드나 관리 페이지에서
새 댓글이 등록될 때마다 Zapier가 ChatGPT로 데이터를 보낸다.
AI는 각 문장을 감정 분석하고, 핵심 키워드를 뽑는다.
“좋아요!”, “대박이에요” 같은 감탄사는 ‘긍정’,
“이건 너무 어려워요”는 ‘혼란’,
“별로 도움 안 되네요”는 ‘부정’으로 분류한다.
그다음, 감정의 흐름을 문장으로 요약한다.
예를 들어 이런 식이다.
“최근 독자들은 실전형 글에 호응하고 있습니다.
하지만 반복적인 구성에 대한 피로감이 일부 감지됩니다.
향후 문체와 형식의 다양성이 필요합니다.”
마치 내 블로그를 객관적으로 진단해주는 컨설턴트 같다.
재미있는 건, ChatGPT가 단순히 요약만 하는 게 아니라
‘행동 제안’까지 내놓는다는 거다.
“다음 글에서는 댓글에서 언급된 ‘주제 반복’ 문제를 완화하기 위해
대화체 문체나 인터뷰 형식 구성을 시도해보세요.”
그 조언을 보고 이번 글부터 구성을 바꿨다.
그 결과, 독자 체류 시간이 20% 늘었다.
AI의 분석이 실제로 작동한 셈이다.
이 시스템의 장점은 ‘시간 절약’뿐만이 아니다.
무엇보다 댓글을 통해
내 콘텐츠가 어떻게 ‘느껴지고 있는지’를 명확히 알 수 있다.
예전엔 좋은 댓글만 눈에 들어왔지만,
이제는 불만의 패턴도 데이터로 보인다.
예를 들어 이런 흐름이 생긴다.
- “디자인 이미지가 너무 비슷하다”
- “실제 화면 캡처가 있으면 좋겠다”
- “자동화 예시를 조금 더 구체적으로 알려달라”
이 피드백을 모아 ChatGPT에게 이렇게 요청한다.
“이 피드백을 반영해서 다음 글 구성안을 다시 설계해줘.”
그러면 AI가 새 아웃라인을 짜준다.
결국 댓글은 ‘비판’이 아니라 ‘콘텐츠 소재’로 바뀌는 것이다.
처음에는 “댓글을 AI가 읽는다고?” 싶었지만,
이제는 없으면 불편하다.
독자 반응의 ‘결’을 읽어주는 게 사람이 아니라 시스템이니까.
게다가 ChatGPT는 단순 감정분석을 넘어
“주제별 반응 변화”까지 추적한다.
예를 들어 이런 보고서를 만들어준다.
“지난 30일 동안 ‘자동화’ 관련 글의 긍정률은 83% → 90%로 상승했습니다.
반면 ‘AI 디자인’ 주제의 반응은 75% → 61%로 하락했습니다.
이미지 다양성과 예시 확장이 요구됩니다.”
즉, 내 블로그의 감정 트렌드를 수치로 보여주는 것이다.
이걸 매주 일요일에 리포트로 받아보면,
다음 주 콘텐츠 방향이 자동으로 정해진다.
“이번 주는 운영 시스템보다 감성형 글을 써야겠다.”
“AI 활용보다 블로거 경험담 중심으로 써보자.”
이런 결정을 더 빠르고, 근거 있게 내릴 수 있다.
그리고 가끔은 ChatGPT가 이런 문장을 쓴다.
“이 댓글은 단순 피드백이 아니라,
작성자에 대한 신뢰의 표현으로 보입니다.”
그 문장을 읽을 때마다 묘하게 뭉클하다.
AI가 내 블로그의 감정선을 ‘이해했다’는 느낌이 들기 때문이다.
결국 이 시스템은 “댓글을 관리하는” 게 아니라
“독자의 마음을 읽는 기술”이다.
이제 나는 댓글을 읽지 않아도,
AI가 매일 내게 이렇게 속삭인다.
“오늘은 사람들이 당신의 글에 따뜻하게 반응했어요.”
“조금은 방향을 바꿔볼까요?”
그 한 줄이면 충분하다.
내 블로그는 매일 조금씩 더 ‘사람 냄새’ 나는 공간으로 바뀌고 있다.
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