ChatGPT가 짜준 강의 기획서에서 빠져 있는 단 하나

"직장인 대상 노션 자동화 강의 기획서를 짜줘"라고 ChatGPT에 요청하면 몇 초 만에 그럴듯한 답이 돌아옵니다. 타깃 수강생, 경쟁 강의 분석, 커리큘럼 8주 구성, 단계별 수강료 전략까지 빈칸이 하나도 없습니다. 읽다 보면 그날 밤 첫 기수 매출 계산까지 끝나는 경우가 많습니다.

문제는 그다음입니다. 그 기획서를 믿고 몇 주를 쏟아부어 녹화·편집을 끝냈는데 오픈 후 수강신청이 한 자릿수에 머무는 일이 드물지 않습니다. 기획서가 부실해서가 아닙니다. 애초에 기획서에 들어갈 수 없는 정보가 딱 하나 빠져 있기 때문입니다.

그 빠진 칸이 무엇인지부터 짚어 보겠습니다. 왜 AI는 그 칸을 채우지 못하는지, 그리고 어떻게 채워야 하는지도 순서대로 살펴봅니다.

모든 칸이 채워져 있고 첫 수강생 칸만 비어 있습니다

AI가 만든 강의 기획서를 뜯어보면 구성 자체는 훌륭합니다. 시장 동향에서 타깃 수강생 정의, 커리큘럼, 가격 전략까지 논리가 매끄럽게 이어집니다. 그런데 어디에도 첫 수강생이 실제로 존재한다는 근거는 없습니다.

있는 것은 추론이고 없는 것은 증거입니다. 기획서의 모든 항목은 누군가 수강료를 낼 것이라는 가정 위에 쌓인 구조물과 같습니다. 그 가정이 틀리면 나머지 칸이 아무리 정교해도 소용이 없습니다.

시장 규모와 경쟁 강의 분석이 증명하지 못하는 것

"온라인 교육 시장이 수조 원 규모"라는 문장은 그 시장의 모든 강의 매출을 더한 숫자일 뿐, 내 강의에 수강료를 낼 사람이 한 명이라도 있다는 뜻이 아닙니다. 시장이 아무리 커도 내 강의의 수강신청은 0건일 수 있습니다.

경쟁 강의 분석도 성격이 같습니다. AI가 정리해 주는 경쟁 구도는 이미 공개된 과거 기록의 요약입니다. 같은 주제의 강의가 없다는 답은 기회의 신호일 수도 있지만, 수요가 없어 아무도 만들지 않았다는 신호일 가능성도 같은 무게로 존재합니다.

AI가 구조적으로 줄 수 없는 세 가지

AI 강의 기획서가 끝내 답하지 못하는 질문이 세 가지 있습니다. 사람들이 이 주제를 진짜 배우고 싶어 하는지, 수강료를 본 뒤에도 '수강신청'을 누르는지, 그리고 수강생 한 명을 데려오는 데 얼마가 드는지입니다.

AI가 이 질문에 답하지 못하는 이유는 성능 부족이 아닙니다. 아직 세상에 존재하지 않는 정보라서 학습할 자료 자체가 없기 때문입니다. 내 강의와 내 가격, 지금 이 시점의 수강생이라는 조합을 담은 데이터는 어떤 모델도 가져올 수 없습니다.

그 정보는 분석이 아니라 테스트에서 만들어집니다

방법은 생각보다 단순합니다. 실제 오픈 예정 강의처럼 보이는 검증용 페이지를 만들고 수강료까지 표시한 뒤, 광고로 나를 모르는 사람을 데려와 행동을 관찰하면 됩니다. 지인의 덕담이 아니라 모르는 사람의 클릭이 데이터가 되는 구조입니다. 몇 주짜리 녹화 없이도 이런 구조는 며칠이면 준비가 가능합니다.

핵심은 합격선을 데이터를 보기 전에 정해 두는 일입니다. 참고할 만한 기준으로 방문자 100명 중 수강신청 클릭 3명 이상이면 긍정 신호로 봅니다. 광고비는 하루 1만 원 수준이면 충분하고, 7일이면 진행과 보류를 가를 데이터가 쌓입니다.

여기서 광고는 수단일 뿐입니다. 본질은 결제 의향과 수강생 획득 비용이라는 두 숫자로 강의 사업성을 판정하는 데 있습니다. 그래서 기획서의 첫 실행 항목은 녹화가 아니라 검증이어야 합니다.

정리

AI 강의 기획서는 버릴 문서가 아닙니다. 흩어진 생각을 수강생과 커리큘럼, 가격이라는 틀로 정리해 주는 도구로는 오히려 탁월합니다. 다만 그 문서는 결론이 아니라 검증해야 할 가설의 목록으로 읽어야 합니다.

만들기는 쉬워졌지만, 만든다고 다 팔리는 것은 아닙니다. 검증 없이 녹화한 강의가 첫 수강생을 만나지 못하는 경우는 생각보다 흔합니다. 기획서를 받았다면 다음 할 일은 녹화 일정표 작성이 아니라, 그 안의 가정 중 무엇부터 시험할지 정하는 것입니다.

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