AI 글 길이 왜 줄어들까? (ChatGPT 프롬프트, 글자수 유지 팁)

ChatGPT로 승인용 블로그 글을 작성할 때 글자 수가 줄어드는 이유와 그 해결 방법을 실제 사례와 함께 정리했습니다.

 

블로그 승인용 글을 작성하기 위해 ChatGPT를 사용하다 보면, 처음에 요청한 글자 수보다 훨씬 적은 분량이 나오는 경험을 하게 됩니다. 분명히 “공백 제외 2500자 이상 써줘”라고 요청했는데, 막상 네이버 글자 수 세기 도구에 붙여 넣어보면 1500자도 안 되는 경우도 많죠. 게다가 ChatGPT에 ‘정리해 줘’, ‘보완해 줘’ 같은 말을 쓰면 원래보다 더 짧아져 버리기도 합니다.
이 글은 바로 그런 “왜 내가 요청한 만큼 글이 안 나올까?”라는 현실적인 질문에서 출발했습니다.

저 역시 실제로 승인용 콘텐츠를 작성하면서 ChatGPT의 반응, 문장 길이, 글자 수 변화 등을 하나씩 분석하고
지속적인 실험을 해 왔습니다. 그 과정에서 발견한 원인과 해결 전략, 프롬프트 작성 팁, 그리고 실제로 많은 사용자들이 겪는 문제까지 실제 사례 기반으로 차분히 풀어내려 합니다.

사람과 인공지능이 협력하는 모습을 시각적으로 표현한 이미지입니다.

✅ 왜 자꾸 글이 짧아지는가?

블로그 글을 ChatGPT로 처음 쓸 때, 나는 이렇게 요청했다.
“공백 제외 3000자로 작성해 줘.”
애드센스 승인을 위해 글자 수 기준을 충족시키는 게 중요하다고 들었기 때문에, 글을 쓸 때부터 기준을 명확히 설정해 두었다. 글이 완성된 후 흐름도 자연스럽고, 내 말투도 어느 정도 반영되어 있어서 맞춤법만 간단히 확인한 후 블로그에 바로 발행했다. 그때는 글자 수가 충분할 거라 생각했다. 하지만 나중에 글자 수를 확인해 보니 예상보다 훨씬 짧았다. 어떤 글은 1800자, 어떤 글은 1500자도 채 되지 않았다. 나는 당황했고, 직접 다시 확인해 보았다. 명확히 “3000자”라고 했고, 중간에 삭제된 내용도 없었다. 그런데 왜 이렇게 줄어든 걸까? 이 현상은 한두 번이 아니었다.
글마다 거의 비슷하게 글자 수가 부족했다. 처음에는 “내가 뭔가 실수한 건가?”라고 생각했지만, 점점 더 이상하다는 걸 느꼈다. 이건 단순한 착오가 아니라 반복되는 패턴이었기 때문이다. 그래서 더 깊이 들여다보기 시작했다.
내가 똑같은 문제를 반복해서 겪는다면, 다른 사용자들도 비슷한 상황일 수 있다는 생각이 들었다.
실제로 글쓰기를 자동화하려는 사람들, 특히 ChatGPT를 활용하는 블로거나 창작자들 중에는
“분명 길게 써달라고 했는데 글이 생각보다 짧게 나왔다”라고 말하는 경우가 꽤 많았다.
즉, 이건 나만 겪는 문제가 아니라, 많은 사용자들이 공통적으로 겪고 있는 상황이라는 것이다.

게다가 애드센스 승인을 준비하고 있는 사람에게는 이 문제는 단순히 불편한 걸 넘어서 승인 실패로 이어질 수도 있는 중요한 이슈다.
글이 아무리 좋아도 글자 수가 기준에 못 미치면 승인에서 탈락할 가능성이 높다.
SEO에서도 글의 길이는 중요한 요소다. 검색엔진은 정보가 충분히 담긴 글을 더 높은 품질로 평가하기 때문이다.
그래서 나는 이 문제를 진지하게 받아들이고, 글이 왜 짧아지는지, 원인이 무엇인지 파악해 보기로 마음먹었다.

✍️ 왜 이런 차이점이 발생하는가?

앞서 글이 줄어드는 현상에 대해 이야기했다면, 이제는 그 원인을 조금 더 구조적으로 들여다볼 필요가 있다.
분명히 우리는 “공백 제외 2000자 이상”, “3000자 이상”과 같이 구체적인 기준을 제시했음에도 불구하고,
실제 결과물은 그보다 훨씬 짧게 나오는 경우가 많다. 이 현상이 단순한 오작동이 아니라
GPT의 작동 구조와 언어 해석 방식에서 비롯된 결과라면, 

우리는 그 메커니즘을 이해하고 접근 방식을 달리해야 할지도 모른다.

이런 차이가 왜 생기는 걸까?

첫 번째 이유는 ChatGPT와 글자 수를 세는 도구가 기준으로 삼는 방식이 서로 다르기 때문이다.
예를 들어 ChatGPT는 글을 생성할 때 영어, 숫자, 기호 같은 요소도 포함해서 전체 자수를 대략적으로 추정한다.
또한 공백이나 줄 바꿈 같은 보이지 않는 요소도 포함된 채 계산될 수 있다.
반면, 네이버에서 사용하는 글자 수 측정 방식은 훨씬 더 단순하다. 한글만 계산하고, 공백, 영문, 숫자, 기호는 제외한다.
이런 차이 때문에 ChatGPT가 “900자 정도”라고 판단한 글이 네이버에서는 실제로 600자 수준으로 보일 수 있다.

이와 더불어 중요한 원인이 하나 더 있다. 바로 ChatGPT가 사용하는 내부 기준의 작동 방식이다.
GPT는 글자 하나하나를 세는 계산기처럼 작동하지 않는다. 대신, ‘토큰(token)’이라는 단위를 사용해 텍스트를 생성한다.
토큰은 단어나 단어의 조각처럼, 의미 단위에 가까운 계산 단위인데 한글 한 글자 = 1 토큰이 아닌 경우가 많다.
예를 들어 "공백 제외 3000자"라고 요청해도, GPT는 그 수치를 정밀하게 계산해서 맞추기보다는
대략 600~800 토큰 분량의 문장을 길게 작성하는 방식으로 반응한다.
이건 사용자 입장에서 보면 예상보다 짧은 글이 출력되는 결과로 이어진다.

그래서 사용자들 중 일부는 이렇게 생각할 수도 있다.
“그럼 처음부터 자수 기준 말고 토큰 기준으로 요청하면 더 정확한 길이가 나오지 않을까?”
실제로 그렇게 해보는 경우도 많지만, 이 방식은 기대한 만큼 정확하지 않다.
왜냐하면 GPT는 기본적으로 정확히 몇 토큰에 맞춰서 글을 끊는 기능을 제공하지 않기 때문이다.
대화창에서는 특정 토큰 수를 넘지 않도록 조절은 가능하지만, “정확히 1200 토큰으로 써줘”라고 해도 GPT는 그 숫자를 단지 길이 가이드로만 이해하고, 글을 정확히 해당 길이에서 마무리하지 않는다.

게다가 승인용 글에서는 토큰이 아니라 ‘한글 기준 글자 수’가 핵심이다.

토큰 수는 영문과 숫자, 특수문자에 따라 계산 기준이 달라져서 글마다 완전히 다른 결과를 만들 수 있다.
한글 위주의 글에서는 1000자 = 약 500 토큰, 영문이 섞이면 1000자 = 700~800 토큰까지 늘어나는 식이다.
이런 계산 방식의 차이 때문에, 결국 “토큰 수 기준”도 실제 승인 기준인 네이버 자수 기준과는 맞지 않게 되는 것이다.

결국 문제의 핵심은 GPT가 사용하는 계산 방식과 우리가 검증에 사용하는 외부 도구의 기준이 다르다는 데 있다.
사용자가 “얼마나 쓰는가”보다 더 중요한 건 “어떤 방식으로 요청하고, 어떤 기준으로 결과를 확인하는가”라는 걸 이해해야
이 문제를 근본적으로 해결할 수 있다.

✍️ 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?

이 문제를 해결하기 위해 가장 중요한 것은, 앞서 설명한 차이점들을 알고만 있는 데서 멈추지 않고,
실제 글쓰기 과정에 어떻게 반영하느냐이다.
ChatGPT가 글자 수를 정확히 세지 않고, 내부적인 토큰 기반 추정과 요약 성향을 가지고 있다는 걸 이해했다면,
이제는 그런 성향을 보완할 수 있는 실전 대응 방식이 필요하다.

먼저, 글의 길이를 확보하고 싶다면 요청 방식부터 달라져야 한다.

“길게 써줘”, “조금 더 보완해 줘” 같은 모호한 표현은 GPT가 대충 1~2 문장 추가하고 끝내는 경우가 많다.
이보다는 “현재 내용을 유지하고 200자 더 추가해 줘”, “예시 하나 더 넣어줘”, “비슷한 사례를 1개만 더 들어줘”처럼
정량적이고 행동 중심적인 요청이 훨씬 효과적이다.

또한 글을 작성할 때는 처음부터 소제목 단위로 나눠 요청하는 방식이 좋다.
한 번에 전체 글을 생성하면 분량 분배가 균등하지 않고, 내용도 얕아지는 경향이 있다.
하지만 소제목을 하나씩 떼어내서 각 항목에 대해 900자 이상, 또는 1000자 이상으로 요청하면
글의 밀도는 높아지고 승인 기준도 자연스럽게 충족된다.
이 방식은 글의 내용뿐 아니라 구성 완성도에도 긍정적인 영향을 준다.

이때 주의할 점은 단락 간의 중복을 피하려는 시도도 함께 해야 한다는 것이다.
지금처럼 소제목별로 길이를 맞추다 보면, 자연스럽게 문제 인식과 원인 분석이 반복되는 경우가 생기기 때문이다.
따라서 전체 글을 다 완성한 뒤에는 소제목 간의 연결성과 중복 여부를 검토하고 필요한 곳은 문장 단위를 줄이고,
다른 부분은 새로운 예시나 구체적인 실천 팁을 넣는 방식으로 조정하는 후반 작업이 반드시 필요하다.

마지막으로 하나 더 중요한 팁이 있다.
ChatGPT와 사람은 사용하는 언어 개념이 미묘하게 다를 수 있다는 점이다.
예를 들어 “이전 내용”, “조금 전 내용”이라고 말하면, 우리는 시간 흐름에 따른 순서를 떠올리지만
GPT는 대화 상에서 가장 최근 출력된 텍스트를 기준으로 이해한다. 그래서 엉뚱한 내용을 반복하거나,
사용자가 의도한 위치가 아닌 다른 부분을 보완할 수도 있다.
또 “정리해 줘”라는 말도, 우리가 생각하는 ‘구조 정돈’이 아니라 요약이라는 방향으로 작동할 수 있다.
이러한 언어적 차이를 인지하고 프롬프트를 설계하는 것 역시 결국 글자 수 문제를 해결하는 데 중요한 열쇠가 된다.

✅ 프롬프트 팁 - 기준 제시한 뒤 보완하는 방식이 가장 효과적!

ChatGPT와 글 작업을 할 때 가장 확실한 방법은 먼저 내가 원하는 기준을 명확히 제시한 뒤,
그 기준 안에서 추가 요청을 하는 방식이에요.
단순히 “길게 써줘”, “좀 더 자세히 써줘”라고만 하면 AI는 그 기준을 너무 넓게 해석하거나,
1~2 문장만 덧붙이고 마무리할 수 있어요.

예를 들어 이렇게요:

❌ “좀 더 길게 써줘”
✅ “이 문단은 공백 제외 한글 기준으로 700자야. 기존 내용을 유지하고 200자만 더 추가해줘.”

이런 식의 프롬프트는
AI가 내 의도를 정확하게 이해하고 실행하는 데 큰 도움이 됩니다.
단락 조정, 문장 보완, 예시 추가까지 원하는 대로 이끌어낼 수 있어요.
GPT는 ‘지시’보다 구조화된 정보에 훨씬 잘 반응한다는 걸 기억해 두세요!

✅ 추가로 이것도 알아두시면 좋아요!

대화가 길어질수록 GPT가 느려지거나 멈출 수 있어요.

ChatGPT와 오랜 대화를 이어가다 보면 응답이 느려지거나 먹통이 되는 현상을 경험할 수 있어요.
이건 시스템 오류가 아니라 기술적인 자연 현상이에요.

• 대화가 길어질수록 이전 맥락을 계속 유지하려는 메모리 부담
• 복잡한 요청이 많아질수록 GPT의 응답 구성 시간이 길어짐
• 서버 사용량이 많은 시간대엔 일시적 부하 발생 가능성

이럴 땐 새로운 채팅창으로 이동해서 대화를 이어가는 게 좋아요.
다만 기존 내용을 GPT가 기억하고 있진 않기 때문에, 이럴 땐 아래처럼 요청하면 자연스럽게 이어집니다:

“이전 대화에서 ChatGPT의 글자수 계산 방식과 원인 분석을 이야기했어요.
이제 그 흐름을 이어서, 해결 방법을 다루고 싶어요. 연결해서 써줘.”

👉 이렇게 하면 GPT는 이전 맥락을 충분히 인식한 채 자연스럽게 이어서 작성할 수 있어요.

 

ChatGPT를 활용한 블로그 승인용 글쓰기는 단순히 글을 '대신 써주는' 도구로 생각하면 한계가 분명합니다.
글자 수가 부족하게 나오거나, 요청한 구조와 다르게 정리되는 이유는
GPT의 작동 방식, 언어 해석 차이, 그리고 요청 방식의 모호함이 겹쳐 있기 때문입니다.

우리는 점점 더 많은 글쓰기와 콘텐츠 생산을 이 도구와 함께 하게 될 겁니다.
그렇기 때문에 GPT를 단순한 '도우미'가 아니라, '의도를 정교하게 반응시키는 협업 파트너'로 대하는 태도가 필요합니다.

많은 사람들이 "GPT가 거짓말한다"라고 오해하지만, 사실 이는 AI가 감정이나 의도를 가지고 있는 게 아니라
사용자의 요청이 불명확하거나, 사람과 기계 간의 개념 해석이 달라 생긴 오작동일 뿐입니다.
마치 사람들 사이에도 개념 차이로 인한 오해가 존재하듯, GPT와의 대화에서도 그런 '언어적 간극'이 생기는 것이죠.

그래서 지금 우리는 정확한 프롬프트 설계 능력뿐 아니라, AI와의 소통 철학도 함께 고민해야 하는 시대에 있습니다.
이 간극을 인식하고 천천히 좁혀 나간다면, GPT는 더 정교한 협업자로 자리매김할 수 있을 것입니다.

아직 모든 것이 명확하진 않지만, 이 과정 자체가 우리에게는 하나의 실험이자 학습이고,
GPT 역시 지금 이 순간에도 계속해서 발전하고 있다는 점을 기억해야 합니다.
이제는 단순히 “길게 써줘”라고 말하는 것이 아니라, 어떻게 말하느냐에 따라 결과가 달라진다는 사실을 알고,
그 말하는 방식을 함께 발전시켜 나가야 할 때입니다.