처음 정한 주제가 정답인 경우는 드뭅니다
블로그 니치를 정할 때 한 번에 확정할 거라고 기대하지 않는 게 좋습니다. 저도 세 번을 갈아엎고 나서야 지금 주제로 정착했습니다. 돌이켜보면 매번 갈아엎을 때마다 이유가 있었고, 그 과정 자체가 오히려 더 나은 결정으로 이어졌습니다.
1차 후보: 내 전문성을 살린 주제
처음 AI가 제안한 방향은 제 직무 전문성을 살린 주제였습니다. 관련 지식이 있으니 남들보다 깊이 있는 글을 쓸 수 있을 거라는 논리였고, 실제로 나쁘지 않은 아이디어였습니다. 그런데 고민해보니 회사 업무 정보가 은연중에 글에 섞여 나갈 위험이 마음에 걸렸습니다. 아무리 조심해도 전문 지식을 풀어내다 보면 구체적인 사례를 들게 되고, 그 사례가 실제 업무와 너무 가까워질 수 있다는 우려였습니다.
2차 후보: 전문성은 빼고, 공개된 정보만으로
그래서 방향을 바꿨습니다. 같은 큰 카테고리는 유지하되, 제 개인 경험이나 전문 지식은 배제하고 누구나 찾을 수 있는 공개 정보만으로 콘텐츠를 만드는 쪽으로요. 이 방향은 안전하긴 했지만, 다시 생각해보니 걸리는 부분이 있었습니다. 이런 형태의 콘텐츠는 결국 “정보를 모아서 요약해주는” 성격이 강한데, 요즘은 검색하면 AI가 먼저 요약해서 보여주는 시대라 이런 콘텐츠부터 클릭을 잃는다는 자료를 다시 찾아봤습니다. 실제로 관련 카테고리의 광고 단가 데이터를 확인해보니, 이런 유형의 콘텐츠가 상대적으로 낮은 편에 속했습니다.
3차 확정: 내가 실제로 겪은 경험을 기록하는 방식
두 번의 방향 전환 끝에 도달한 결론은 단순했습니다. 정보를 요약해서 전달하는 대신, 내가 실제로 뭔가를 해보면서 겪은 과정을 기록하자. 마침 저는 AI 도구로 업무를 정리하고, 이렇게 블로그까지 준비하는 과정을 실시간으로 겪고 있었습니다. 이 경험 자체가 남과 겹치지 않는 1차 소재였고, 회사의 구체적인 정보 없이도 충분히 콘텐츠가 될 수 있었습니다.
AI와 함께 결정했을 때 좋았던 점
매번 방향을 바꿀 때마다 AI는 그냥 제 의견에 맞장구치지 않았습니다. 두 번째 방향을 제안했을 때도, 제가 최종 결정을 내리기 전에 다시 관련 데이터를 찾아보고 “이 방향은 이런 리스크가 있습니다”라고 솔직하게 알려줬습니다. 듣기 좋은 말만 하는 게 아니라, 데이터를 근거로 다른 의견을 제시해준 게 오히려 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됐습니다.
갈아엎는 걸 두려워하지 않아도 됩니다
세 번 갈아엎었다고 해서 시간을 낭비한 건 아니었습니다. 오히려 매번 갈아엎을 때마다 이전 판단에서 놓쳤던 리스크를 하나씩 걸러낸 셈입니다. 처음부터 완벽한 주제를 고르려고 하기보다, 후보를 정하고 검토하고 필요하면 바꾸는 과정을 빠르게 반복하는 게 훨씬 현실적인 접근이라고 느꼈습니다.
니치를 정할 때 참고할 점
전부 AI가 대신 결정해준 건 아니었습니다. 세 번의 방향 전환 끝에 남은 건 결국 내가 실제로 할 수 있고, 남이 따라 하기 어려운 것이었습니다.