뉴스레터 운영이 어려운 이유, AI로 해결할 수 있을까?
뉴스레터는 콘텐츠 크리에이터, 기업, 브랜드가 구독자와 깊이 있는 관계를 맺을 수 있는 강력한 채널이다. SNS보다 도달률이 높고, 광고보다 신뢰도가 높으며, 검색보다 정기적으로 도착하는 콘텐츠이기 때문에 독자와의 지속적인 연결을 유지할 수 있다. 하지만 막상 뉴스레터를 운영해 보면 생각보다 어렵다. 주제 선정, 콘텐츠 작성, 일정 관리, 디자인 구성, 퍼널 연결, 성과 분석 등 혼자서 감당하기엔 업무 범위가 매우 넓기 때문이다.
여기에 인공지능이 실질적인 해법이 될 수 있다. 생성형 AI와 자동화 도구의 결합은 기존 뉴스레터 운영에 드는 수고를 획기적으로 줄여주면서, 콘텐츠의 질과 발행 주기를 유지할 수 있게 해 준다. 특히 GPT 기반 생성 도구, 메일 자동화 툴, 데이터 분석 AI까지 조합하면 뉴스레터의 기획부터 발송, 반응 분석까지 전 과정을 자동화할 수 있다.
가장 먼저 AI는 뉴스레터 콘텐츠 아이디어를 자동으로 제안할 수 있다. 예를 들어 ChatGPT에 “스타트업 마케터를 위한 이번 주 뉴스레터 주제 5개 추천해 줘”라고 입력하면 타깃과 시기, 주제에 맞는 콘텐츠 제안을 받을 수 있다. 이는 초기 기획 단계에서의 시간 소모를 줄여준다.
작성 단계에서는 챗GPT, Claude, Gemini 등을 활용해 텍스트 초안을 생성할 수 있다. “이번 주 기술 뉴스 3가지를 요약해서 뉴스레터용 기사로 작성해 줘”라고 입력하면 실제로 3단 구성, 서론-본문-링크 형태의 뉴스레터 콘텐츠가 완성된다. 콘텐츠 스타일을 바꾸는 것도 가능하다. 예: “좀 더 친근하게 바꿔줘”, “브랜드의 전문가 느낌으로 다듬어줘” 등.
그뿐만 아니라, AI는 콘텐츠 길이 조절, 요약, 번역, 문장 톤 변경도 자유롭게 가능하므로, 뉴스레터 작성에 걸리는 시간을 기존 대비 70% 이상 단축시킬 수 있다. 실제로 많은 개인 뉴스레터 운영자들이 ChatGPT로 전체 글을 초안 작성하고, 자신만의 어투로 다듬는 방식으로 활용하고 있다.
AI의 장점은 작성에서 끝나지 않는다. 뉴스레터 발송 툴인 Mailchimp, Beehiiv, Substack, ConvertKit 등은 AI 기능을 도입해 이메일 제목 추천, 열람률 예측, 타이밍 분석, 콘텐츠 블록 제안까지 제공한다. 예를 들어 "이런 제목으로는 열람률이 낮을 수 있습니다. 대신 이런 제목은 어떨까요?"처럼 직접 제안해 주는 기능도 있다.
또한 구독자의 반응 데이터(오픈율, 클릭률, 구독 유지율 등)를 분석해, 어떤 콘텐츠가 효과적이었는지를 자동 리포트 형태로 제공한다. 이를 통해 크리에이터는 반복적으로 효과적인 콘텐츠 방향성을 유지할 수 있다.
이처럼 AI는 뉴스레터 제작을 위한 전 과정을 기획 → 작성 → 발송 → 분석 → 개선의 사이클로 자동화시켜 준다. 혼자서 운영하더라도 하나의 팀처럼 움직일 수 있게 만들어주는 것이다.
AI로 구성하는 뉴스레터 운영 프로세스
AI 기반 뉴스레터 운영은 단순히 콘텐츠를 대신 써주는 기능을 넘어서, 전체 운영 시스템을 자동화하는 방식으로 접근해야 효과가 크다. 여기서는 실제로 혼자 운영하는 뉴스레터 제작자가 AI를 활용해 전체 워크플로우를 구축하는 예시를 통해 그 과정을 살펴보자.
1단계: 기획과 콘텐츠 구성
뉴스레터의 주제를 정할 때 가장 먼저 해야 할 일은 ‘타깃 독자가 누구인지’와 ‘이번 회차에서 어떤 가치를 전달할 것인지’ 명확히 설정하는 것이다. 이때 AI는 브레인스토밍 도구로 매우 유용하다. 예를 들어 ChatGPT에게 “MZ세대 직장인을 위한 월간 자기 계발 뉴스레터 주제를 연도별로 정리해 줘”라고 요청하면, 계절, 트렌드, 일정 등을 고려한 추천 주제가 나열된다.
여기서 중요한 건 프롬프트에 목적, 대상, 주기 등을 명확히 담는 것이다. "구독자 이탈을 막기 위한 뉴스레터 콘텐츠 아이디어", "광고 삽입에도 자연스럽게 읽히는 뉴스레터 콘텐츠 구성", "직장인 구독자에게 실질적인 생산성 팁을 줄 수 있는 글" 등 구체적 지시어가 더 정밀한 결과를 가져온다.
2단계: 콘텐츠 작성 및 편집
프롬프트 기반 콘텐츠 초안 작성 후, AI는 콘텐츠 톤 조정도 가능하다. 예를 들어 “이 글을 조금 더 부드럽고 감성적으로 바꿔줘”, “문장 길이를 줄여줘”, “리스트 형식으로 재구성해줘” 같은 지시어를 반복하면서 점점 완성도 높은 텍스트가 만들어진다.
뉴스레터에서는 단순한 본문 외에도 제목, 프리헤더(pre-header), 요약 문구, 클릭 유도 버튼 텍스트 등 다양한 카피가 필요하다. 이때도 AI는 “이 콘텐츠를 요약해서 20자 제목 3개 추천해 줘” 같은 요청으로 쉽게 제목을 다듬을 수 있다.
3단계: 디자인 및 플랫폼 연동
Beehiiv, Substack, MailerLite, ConvertKit 같은 툴은 드래그 앤 드롭 방식으로 콘텐츠 블록을 구성할 수 있게 해 주며, 일부는 AI가 추천하는 콘텐츠 템플릿도 제공한다. 예: "뉴스 3가지 + 에디터의 생각 + 링크 모음" 구조를 추천하거나, 구독자 반응에 따라 블록 순서를 자동 제안한다.
Canva의 AI 디자인 기능이나, Adobe Express를 활용해 콘텐츠 비주얼을 만들고, 이를 뉴스레터 상단에 삽입하는 방식으로 브랜드 톤을 유지할 수도 있다. 반복 발송용 구조를 만들 때는 Figma로 기본 레이아웃을 설계하고 매 회차 콘텐츠만 교체해도 좋다.
4단계: 발송과 퍼널 연결
AI는 뉴스레터의 열람 시간대를 예측해 개별 구독자에게 맞춤형 발송 시점을 제안하기도 한다. 또한, 특정 클릭 행동을 한 구독자에게만 후속 이메일을 자동으로 발송하는 시나리오를 구성할 수도 있다. 이를 통해 퍼널 전략(예: 무료 뉴스레터 → 유료 상품 제안)까지 연계된 구조가 완성된다.
예를 들어 “이번 주 뉴스레터에서 특정 링크를 클릭한 사람에게만 감사쿠폰 이메일을 보내줘”라는 시나리오를 Zapier 같은 자동화 툴과 연결하면, 별도 인력 없이 AI가 후속 반응을 트래킹 하고 행동 기반 마케팅까지 실행해 준다.
이처럼 AI 도구는 뉴스레터의 ‘포맷 자동화’가 아니라 ‘반응 기반 콘텐츠 운영’을 실현하게 한다. 이것이 기존 뉴스레터와 AI 뉴스레터의 결정적인 차이다.
구독자와의 관계를 유지하기 위한 자동화 전략
AI를 활용해 뉴스레터를 운영하는 것은 효율적이지만, 이 과정에서 인간적인 소통과 진정성이 사라지지 않도록 하는 것이 핵심이다. 아무리 자동화되더라도 뉴스레터는 독자와 1:1로 대화하는 ‘개인화된 채널’이라는 사실을 잊어서는 안 된다.
첫째, AI가 생성한 콘텐츠라도 작성자의 색과 톤을 유지하는 작업은 반드시 필요하다. 독자들은 글의 어투, 문장 습관, 콘텐츠 배열 등에서 작성자의 성향을 파악한다. AI가 초안을 제공하더라도, 이를 그대로 쓰기보다는 자신의 스타일로 정제해야 장기적으로 구독자가 이탈하지 않는다.
둘째, 독자의 피드백을 반영하는 구조를 만들어야 한다. 예: “이번 뉴스레터 어땠나요?”, “다음 주엔 어떤 내용을 다루었으면 하시나요?” 같은 설문이나 간단한 응답 링크를 삽입하고, AI로 수집된 피드백을 분류하고 분석하는 프로세스를 자동화할 수 있다. 이는 ‘정제된 뉴스레터’보다 ‘소통하는 뉴스레터’로 기억되게 한다.
셋째, 구독자 행동 데이터 기반의 개인화 전략이 중요하다. 오픈율이 낮은 구독자에게는 발송 주기를 줄이거나 콘텐츠 유형을 바꾸고, 클릭률이 높은 구독자에게는 유료 콘텐츠 제안, 커뮤니티 초대, 피드백 요청 등 참여도를 높일 수 있는 액션을 설계해야 한다.
넷째, 콘텐츠 외의 ‘관계 유지 콘텐츠’도 운영해야 한다. 예를 들어 구독자의 생일, 첫 구독일, 연말 인사 등은 AI로 자동 설정이 가능하고, 이때 보낼 메시지를 감성적이면서도 짧고 따뜻하게 챗GPT로 제작할 수 있다. 이처럼 뉴스레터도 ‘상호작용형 콘텐츠’로 발전시켜야 오래간다.
마지막으로, AI의 효율을 추구하면서도 ‘기억에 남는 구절 하나’ ‘공감할 수 있는 경험담’ ‘재미있는 표현’ 같은 인간적인 요소를 의도적으로 심어야 한다. 이런 작은 차이가 구독자의 마음에 남고, 다음 회차를 기다리게 만든다.
결국 AI 뉴스레터 운영의 핵심은 ‘손은 덜 쓰되, 마음은 더 쓰는 것’이다. 자동화는 반복 작업을 줄이는 도구일 뿐이고, 콘텐츠의 감정적 연결은 여전히 사람만이 만들 수 있다.