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독자 페르소나 만드는 법: 한 명을 그릴 때 빠지는 함정
독자 페르소나 한 명을 그리는 건 글의 방향을 잡는 좋은 출발점이지만, 상상한 한 명은 글쓴이의 가정을 비추는 거울이 되기 쉽습니다. 독자 페르소나를 만드는 4단계와, 한 명이 놓치는 반응을 발행 전에 메우는 법을 정리했습니다.
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읽힘 블로그
발행 전에 글이 어떻게 읽히는지 — 독자 시뮬레이션과 콘텐츠 검증에 대한 기록.
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첫 문단이 독자를 붙잡는다 — 완독률을 높이는 블로그 인트로 작성법
독자의 55%가 15초 안에 페이지를 떠납니다. 대부분의 이탈은 첫 문단에서 결정되지만, 블로거들은 제목에 공을 들이면서 인트로는 즉흥으로 씁니다. 완독률을 높이는 인트로의 구조와 발행 전에 검증하는 법을 정리했습니다.
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완독률은 왜 낮을까 — 독자가 이탈하는 지점을 발행 전에 찾는 법
기사의 평균 완독률은 25~35%에 그치고, 분석 도구는 독자 이탈을 발행 후에, 그것도 '평균'으로만 보여줍니다. 어느 독자가 어느 문단에서 떠나는지를 발행 전에 분포로 확인해, 실제 독자를 잃기 전에 완독률을 끌어올리는 법을 통계와 함께 정리했습니다.
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합성 페르소나란 무엇인가 — 마케팅 페르소나와 무엇이 다른가
합성 페르소나는 통계 인구 분포를 따라 생성한 가상의 독자 다수입니다. 한 명을 상상하는 마케팅 페르소나와 달리, 실제 인구 구성을 닮은 다수의 반응 분포를 보여줍니다. 정의와 생성 원리, 콘텐츠 사전 검증 활용법을 정리했습니다.
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A/B 테스트만으로는 부족한 이유 — 발행 전에 콘텐츠를 검증하는 법
A/B 테스트는 이미 내보낸 두 버전 중 평균적으로 나은 쪽을 알려줍니다. 하지만 결과는 발행 후에야 나오고, 충분한 트래픽이 있어야 하며, 평균만 보여줍니다. 발행 전에 독자 분포로 검증하는 법을 정리했습니다.
- A/B 테스트
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발행 전에 독자 반응을 미리 보는 법
콘텐츠는 발행하고 나서야 반응을 알 수 있다는 통념을 뒤집습니다. 합성 독자 시뮬레이션으로 완독률·이탈 지점·반응을 발행 전에 측정하는 워크플로를 정리했습니다.
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ChatGPT에게 '30대 여성처럼 평가해줘'가 위험한 이유
범용 LLM에게 특정 독자를 연기시키면 '평균 한 명'이 나옵니다. 콘텐츠가 실제로 어떻게 읽힐지는 평균이 아니라 분포에서 드러납니다. 그 차이를 데이터로 설명합니다.
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