AI로 링크드인 글 쓰는 법: 프롬프트 8개와 LinkedIn이 자체 AI 작성기를 접은 뒤 정한 규칙

AI로 링크드인 글은 어떻게 쓰나요?

챗봇에 원재료와 내 문체를 주고, 챗봇이 덧붙인 것을 덜어내면 됩니다. 아래 다섯 단계는 ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot 어디서나 무료든 유료든 똑같이 통합니다.

1. 직접 쓴 게시물 세 개를 붙여 넣고 내 문체의 규칙을 정리해 달라고 요청합니다(아래 프롬프트 1).
2. 그 규칙을 챗봇이 기억하는 곳에 저장합니다. ChatGPT 맞춤 설정(custom instructions), Claude의 Instructions for Claude, 또는 Gemini Gem입니다.
3. 메모를 줍니다. 결과, 숫자, 사람, 잘못된 부분입니다. 모델은 이 중 어느 것도 알 수 없습니다.
4. 핵심이 첫 150자 안에 오는 초안을 요청하고, 길이는 직접 확인합니다.
5. 손으로 고친 다음, 게시하기 전에 쓰레기 점검(프롬프트 7)을 돌립니다.

프롬프트 1, 이후 모든 프롬프트의 바탕이 되는 문체 파일: “내가 직접 쓴 LinkedIn 게시물 세 개입니다: [붙여넣기]. 내가 글을 쓰는 방식을 설명하는 규칙을 정리해 줘. 문장 길이, 시작하는 방식, 자주 쓰는 단어, 절대 쓰지 않는 단어, 마무리하는 방식을 포함해서. 맞춤 설정에 붙여 넣을 수 있는 목록으로 써 줘. 게시물을 칭찬하지 말고, 게시물에서 근거를 찾을 수 없는 규칙은 추가하지 마.”

LinkedIn이 정한 수치는 모든 프롬프트에 들어가야 합니다. 아래 표의 각 행은 2026년 10월 12일에 확인한 LinkedIn 도움말 페이지나 LinkedIn 임원의 발언에서 가져왔습니다.

LinkedIn은 일반 게시물이 “더 보기” 뒤로 접히는 지점을 공개하지 않습니다. 광고 사양은 공개합니다. 광고 사양에는 “말줄임을 피하려면 공백, 이모지, 문장부호를 포함해 최대 150자를 사용하세요”라고 적혀 있습니다. 150자를 첫 문장의 예산으로 생각하세요. OpenAI의 경험칙인 “1토큰은 대략 4자”이고 단어의 4분의 3이라는 기준으로는 영어 약 28단어입니다.

챗봇이 세는 글자 수는 믿지 마세요. 모델은 글자가 아니라 토큰을 읽기 때문에 길이를 어림짐작합니다. 3,000자 게시물은 약 750토큰입니다. 게시하기 전에 초안을 글자 수 세기 도구에 붙여 넣어 확인하세요.

LinkedIn은 AI가 쓴 게시물에 불이익을 주나요?

아니요, LinkedIn은 AI로 썼다는 이유만으로 게시물에 불이익을 주지 않습니다. 뻔하게 읽히는 게시물의 도달 범위를 줄일 뿐이며, 2026년 7월 30일에는 자체 AI 작성기를 없애고 있다고 밝혔습니다.

LinkedIn의 부사장 겸 편집 총괄 Laura Lorenzetti는 2026년 5월 20일 게시물에서 이 규칙을 정했습니다. “글을 쓰는 데 AI의 도움을 받는 것은 괜찮지만, 게시물과 댓글에는 여러분의 목소리와 관점이 담겨야 합니다.” 같은 글에서 그는 LinkedIn 시스템이 초기 테스트에서 뻔한 콘텐츠를 94% 정확하게 가려냈다고 밝혔습니다. LinkedIn은 오탐률을 공개하지 않았습니다.

신고된 게시물이 삭제되지는 않습니다. LinkedIn은 가까운 네트워크 밖의 사람들에게 그런 게시물을 덜 보여 주므로, 1촌에게는 뻔한 게시물이 보여도 낯선 사람에게는 보이지 않을 수 있습니다.

10주 뒤 최고제품책임자 Hari Srinivasan은 한 걸음 더 나아갔습니다. 2026년 7월 30일, 그는 이제 회원이 “AI 쓰레기처럼 보이는” 게시물이나 댓글을 신고할 수 있다고 밝혔습니다. 또 독자가 게시물이 진정성 없다고 느끼면 분석 대시보드에 비공개 표시를 띄우는 기능을 시험할 예정이며, “게시물 개선” 기능은 없애는 중이라고 했습니다. 후속 기능은 내가 쓴 글을 교정할 뿐 새 글을 쓰지는 않습니다. 이전 기능은 8월에 사라졌다고 Social Media Today가 보도했습니다(2026년 9월 20일).

이 도구는 1년 내내 고전하고 있었습니다. CEO Ryan Roslansky는 2025년 7월 Semafor에 AI 콘텐츠를 올리는 사람은 “지적을 받는다”며 “전문가로서의 자리에서 지적받고 싶지는 않을 것”이라고 말했습니다.

그러니 문장은 AI에 쓰게 하되, 경험과 숫자와 의견은 내 것으로 지키세요. 뻔한 게시물에 없는 것이 바로 그것들이기 때문입니다.

LinkedIn 게시물 중 AI가 쓴 글은 얼마나 되나요?

어느 탐지기를 믿느냐에 따라 긴 LinkedIn 게시물의 40%에서 81%입니다. 탐지기 회사 두 곳이 2026년 중반에 LinkedIn을 측정했는데 결과가 두 배 차이 났습니다.

두 연구는 서로 다른 것을 셉니다. Pangram은 완전히 AI가 생성했다고 판단한 텍스트만 분류합니다. Originality.ai는 스스로 15% AI 허용치라고 부르는 기준을 쓰지만 더 자세히 정의하지는 않습니다. 두 회사 모두 자신들이 쓴 탐지기를 판매합니다.

Pangram의 다른 수치가 더 날카롭습니다. 이용자가 스캔한 전체의 3분의 1이 LinkedIn 게시물이었는데, 분류된 AI 콘텐츠 전체의 62%가 LinkedIn에서 나왔습니다. 두 연구 모두 반응도는 측정하지 않았으므로, AI 게시물의 도달 범위가 몇 퍼센트 낮다는 주장은 이 데이터에서 나온 것이 아닙니다.

내 게시물이 놓이는 피드가 바로 이런 곳입니다. 긴 LinkedIn 게시물의 중간값처럼 들리는 초안은 두 집계 모두에서 기계처럼 들립니다.

어떤 프롬프트가 좋은 링크드인 글을 쓰나요?

잘 통하는 프롬프트는 모델에 내 사실을 건네고 더 지어내지 못하게 막습니다. 아래 여덟 개는 빈 화면에서 마지막 수정까지의 작업을 다룹니다. 더 긴 목록도 있지만 대부분 주제 아이디어이고, 주제보다 문체와 사실 규칙이 더 중요합니다.

프롬프트 2, 먼저 나를 인터뷰하기: “[프로젝트나 행사]에 대한 LinkedIn 게시물을 쓰고 싶어. 아무것도 쓰기 전에, 무슨 일이 있었는지, 내가 무엇을 배웠는지, 어떤 숫자가 이를 증명하는지에 대해 다섯 가지 질문을 한 번에 하나씩 해 줘. 그다음 내 답변만 사용해서 게시물을 써 줘.”

프롬프트 3, 메모로 초안 쓰기: “아래 내 메모로 내 문체 규칙에 맞춰 LinkedIn 게시물을 써 줘. 핵심은 첫 150자 안에 넣어. [200]단어 이내로, 문단은 짧게. 내 메모에 없는 숫자, 이름, 인용, 결과는 지어내지 마. 메모: [붙여넣기]”

프롬프트 4, 첫 문장 다섯 개: “이 게시물의 첫 문장을 다섯 개 줘. 각각 150자 미만이어야 해. 모두 초안에 있는 구체적인 사실, 숫자, 결과를 말해야 해. 질문형은 안 되고, 내가 얼마나 기쁜지 알리는 말도 안 돼.”

프롬프트 5, 재활용: “이 [기사, 강연 대본, 보고서]를 LinkedIn 게시물 하나로 바꿔 줘. 가장 강력한 발견 하나와 그 근거 숫자만 남기고 나머지는 빼. 어떤 주장을 골랐고 왜 골랐는지 알려 줘.”

프롬프트 6, 교정만 하기: “내 초안을 세 번에 걸쳐 고쳐 줘. 맞춤법, 문법, 문장부호를 고치고, 사실은 하나도 빼지 않으면서 분량을 3분의 1 줄이고, 25단어가 넘는 문장은 읽기 쉽게 다시 써. 바뀐 부분을 모두 보여 주고, 주장이나 해시태그, 이모지는 추가하지 마.” 이는 LinkedIn이 Premium 회원에게 파는 검토, 줄이기, 명확하게 하기 세 가지와 같은 구성이며, 어떤 언어로도 쓸 수 있습니다.

프롬프트 7, 쓰레기 점검: “이 초안을 하루 종일 AI 게시물을 보는 회의적인 LinkedIn 독자의 눈으로 읽어 줘. 상투적인 시작, ‘A가 아니라 B’ 식의 문장, 형용사 세 개 나열처럼 뻔하거나 기계가 쓴 듯한 구절을 모두 인용해 줘. 각각에 대해 내가 쓴 게시물의 단어를 사용한 더 담백한 버전을 제안해 줘.”

프롬프트 8, 해시태그: “이 게시물의 주제와 밀접하게 관련된 해시태그를 최대 세 개 제안하거나, 필요 없다고 알려 줘.” Social Media Today가 인용한 LinkedIn의 설명은 해시태그가 “게시물 주제와 밀접하게 관련될 때” 가장 효과적이라고 하므로, 프롬프트도 정확히 그것을 요청합니다.

이런 프롬프트의 바탕이 되는 원리는 AI를 글쓰기에 활용하는 법에서 일반적인 방법을 다루고, 시스템 프롬프트란 무엇인가에서 저장해 둔 지침이 모든 답변을 바꾸는 이유를 설명합니다.

링크드인 글에는 어떤 AI가 가장 좋나요?

링크드인 글에 가장 좋은 AI는 내 문체 규칙을 저장해 두는 AI입니다. LinkedIn 게시물을 평가하는 공개 벤치마크가 없기 때문입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 모두 무료 요금제에서 짧은 게시물 초안을 씁니다. 차이는 규칙을 어디에 두는지와 얼마나 들어가는지에 있습니다.

ChatGPT 무료 요금제는 가장 빠듯합니다. OpenAI의 맞춤 설정 페이지는 Free와 Go를 1,500자로 제한하는데, 문체 파일 하나는 들어가도 그 이상은 어렵습니다. Anthropic의 개인화 가이드에 따르면 Claude는 계정 지침을 모든 채팅에 적용합니다. Google의 Gem 페이지에서는 Knowledge에 파일을 추가할 수 있어, Gem에 과거 최고의 게시물을 예시로 담아 둘 수 있습니다.

LinkedIn의 게시물 교정 도구는 LinkedIn 안에서 쓸 수 있는 유일한 도구이지만 기능이 가장 제한적입니다. 도움말 페이지에 따르면 영어 초안만 지원하고, 한 번에 제안 하나씩만 나오며, 실행 취소나 버전 기록이 없습니다.

이 페이지를 발행하는 Whizi는 고른 모델에 스킬을 적용하므로, 문체 규칙 한 세트가 Claude와 ChatGPT에서 똑같이 작동합니다. Pro에서는 한 게시물을 두 모델에서 나란히 초안으로 쓰고 더 나은 쪽을 고를 수 있습니다. 무료로 쓰는 문제에서는 불리합니다. 무료 Whizi 계정은 하루 메시지 10개를 받고, Whizi AI, Auto, Claude Haiku 5.5만 쓸 수 있습니다.

LinkedIn에서 AI에 맡기면 안 되는 것은 무엇인가요?

AI가 대신 게시하거나 댓글을 달게 하지 마세요. LinkedIn 사용자 계약은 “봇 또는 기타 허가되지 않은 자동화 방법”으로 게시물을 “작성하거나, 댓글을 달거나, 좋아요를 누르거나, 공유하거나, 다시 공유하는” 것을 금지합니다. Srinivasan은 LinkedIn이 이제 매일 수십만 건의 자동 댓글 시도를 잡아낸다고 썼습니다.

내 성과를 지어내게 하는 것도 안 됩니다. 성공 사례를 요청받은 모델은 빈틈을 그럴듯한 숫자로 채우고, LinkedIn에서는 그 숫자에 내 이름이 붙습니다. 위의 프롬프트 2와 3은 이를 막기 위해 있습니다.

AI 이미지는 별개의 문제입니다. LinkedIn은 C2PA 데이터가 있는 이미지와 영상에 콘텐츠 자격 증명을 표시하며, 이 라벨로 AI로 만들었는지 알 수 있습니다. 텍스트에는 그런 라벨이 없으므로 독자는 글이 어떻게 들리는지로 판단합니다. 본인뿐 아니라 고객을 위해서도 글을 쓴다면, 카피라이터를 위한 AI에서 카피의 소유권을 다룹니다.