최근 들어 "내부 담당자가 AI로 홈페이지를 만들어봤다"는 이야기를 자주 듣습니다.
처음엔 다들 신기해하십니다. 프롬프트 몇 줄로, 몇 분 만에 그럴듯한 페이지가 나오니까요.
그런데 공개하고 나면 반응이 신통치 않습니다. 어디서 본 것 같고, 문의로는 잘 이어지지 않습니다.
이 현상에는 분명한 이유가 있습니다. 담당자의 역량 문제가 아니라, AI가 콘텐츠를 만드는 방식 자체에서 비롯된 구조적인 특성입니다.
30초 요약
- •AI가 만드는 화면이 비슷해지는 이유는 단순합니다. 학습 데이터에서 가장 흔한 패턴을 우선 조합하기 때문입니다.
- •업종만 다르고 같은 AI 툴로 만든 사이트를 나란히 놓아보면, 레이아웃 구조가 거의 동일하게 나오는 걸 확인할 수 있습니다.
- •화면을 만드는 일과 방문자의 행동을 설계하는 일은 다른 전문성입니다. AI는 전자에 강하고, 후자는 판단하지 않습니다.
- •브랜드의 맥락은 프롬프트로 전달되지 않습니다. AI는 입력된 정보 중 무엇이 중요한지 우선순위를 정하지 않기 때문입니다.
AI는 왜 비슷한 결과를 반복해서 만들어낼까요?
AI가 화면을 만드는 방식은 사람의 창작과 다릅니다. 수많은 웹사이트를 학습한 뒤, 그 안에서 통계적으로 가장 자주 반복되는 패턴을 조합해서 보여줍니다.
성형외과, 법률사무소, 카페처럼 완전히 다른 업종을 같은 AI 툴에 넣어보면 바로 확인할 수 있습니다. 히어로 섹션의 구조, 카드 배치, 버튼 위치까지 놀라울 만큼 비슷하게 나옵니다. 업종이 바뀌어도 학습된 평균값 자체는 크게 달라지지 않기 때문입니다.
이 평균값은 무난하고 안정적입니다. 동시에 그만큼 특색이 없습니다. 무난함과 특색 없음은 같은 현상의 두 이름입니다.
그래서 서로 다른 브랜드가 같은 AI 툴로 홈페이지를 만들면, 업종이 같다는 이유만으로 첫인상이 비슷해지는 겁니다.
예쁜 화면과 팔리는 화면은 어떻게 다를까요?
담당자가 프롬프트에 담는 지시는 대개 화면에 관한 것입니다. 색상, 폰트, 배치 같은 시각적 요소입니다.
하지만 전환은 화면이 아니라 동선에서 결정됩니다. 방문자가 무엇을 먼저 보고, 어떤 순서로 신뢰를 얻고, 어느 지점에서 행동으로 이어지는지가 관건입니다.
AI는 이 순서를 설계하지 않습니다. "이 버튼을 여기에 놓아주세요"라는 지시는 정확히 따르지만, "이 버튼이 왜 이 위치에 있어야 하는지"는 지시의 영역이 아니라 전략의 영역입니다.
화면은 완성되지만, 방문자를 설득하는 논리는 비어 있습니다.
브랜드의 맥락은 왜 프롬프트로 전달되지 않을까요?
같은 업종이라도 브랜드마다 강점과 타깃, 지향하는 톤은 다릅니다. 이 맥락은 오랜 시간 쌓인 판단의 결과입니다.
AI는 입력된 정보 중 무엇이 더 중요한지 우선순위를 정하지 않습니다. 브랜드 히스토리를 프롬프트에 아무리 자세히 넣어도, 그중 무엇을 강조하고 무엇을 덜어낼지 결정하는 건 여전히 사람의 몫입니다.
결과적으로 AI가 만든 홈페이지는 업종을 닮습니다. 브랜드를 닮지는 않습니다.
그럼 담당자의 실력 문제일까요?
화면을 보기 좋게 구성하는 일과 전환을 설계하는 일은 서로 다른 전문성입니다.
디자인이나 마케팅 전공이 아닌 담당자에게 그럴듯한 결과물까지는 기대할 수 있어도, 전환 설계가 검증된 결과물까지 기대하는 건 처음부터 다른 역할을 맡기는 것과 같습니다.
결과물이 애매하게 느껴지신다면, 담당자가 부족해서가 아니라 애초에 다른 전문 영역의 작업이 필요했기 때문입니다.
실제로는 어떤 일이 있었을까요?
이 진단이 추상적으로 들리실 수 있어, 실제로 있었던 일을 하나 말씀드리겠습니다.
한 법무법인은 AI로 만든 랜딩페이지로 광고를 집행했습니다. 방문자는 꾸준히 들어왔지만 광고 전환율은 1%대에 머물렀습니다. 모바일 최적화가 되어 있지 않아 이탈률도 높았습니다.
결국 랜딩페이지 하나를 손보는 수준이 아니라, 브랜드 전체를 다시 설계하는 방향으로 저희에게 리브랜딩을 의뢰하셨습니다. 문장 구조와 전환 동선, 모바일 대응까지 다시 짠 뒤, 광고 전환율은 30%까지 올라갔습니다.
비슷한 이유로 저희를 찾아오신 피부과의원도 있었습니다. 업종은 다르지만 문제의 구조는 똑같았습니다. 화면은 있는데, 방문자를 설득하는 논리와 모바일 경험이 비어 있었던 겁니다.
그럼 AI 자체가 나쁜 도구인 걸까요?
아닙니다.
AI는 속도와 초안 제작에서 확실한 강점이 있습니다. 문제는 AI를 썼다는 사실이 아니라, 어디까지 AI에게 맡기고 어디서부터 사람의 판단이 필요한지 그 경계를 모르는 것입니다.
다음 글에서 그 경계를 정리해 보겠습니다. 이어서 읽기.
결론
- 1.생성 방식 AI는 학습 데이터에서 가장 흔한 패턴을 조합합니다. 업종만 바꿔 넣어도 구조는 크게 달라지지 않습니다.
- 2.전환 설계 화면을 만드는 일과 방문자의 행동을 설계하는 일은 서로 다른 전문성입니다.
- 3.브랜드 맥락 AI는 입력된 정보의 우선순위를 판단하지 않습니다. 그래서 업종은 닮아도 브랜드는 닮지 않습니다.
- 4.실제 사례 법무법인 사례에서 광고 전환율은 리브랜딩 이후 1%대에서 30%까지 올랐습니다.
AI 자체를 버릴 필요는 없습니다. 어디까지 AI에게 맡기고 어디서부터 전문가가 필요한지 아는 것이 먼저입니다.
우리 사이트가 왜 전환으로 잘 이어지지 않는지, 구조부터 가볍게 짚어보고 싶으시다면.
이 글은 EasySpark 허수진 대표의 실무 내용이며, 사이트마다 원인이 다를 수 있어 결과를 보장하지는 않습니다. 우리 사이트의 정확한 진단이 궁금하시다면 편하게 상담 신청해 주세요.