GPT 말버릇 분석기로 알게된 나도 모르게 쓰는 표현들, 결과는 충격적이었다

나도 모르게 하는 말버릇, AI에게 들킨다면?

일상 대화나 채팅을 하다 보면 내가 쓰는 표현은 늘상 무심코 지나갑니다. 예를 들어 “그니까요”, “솔직히 말하면”, “뭐랄까…” 같은 짧은 연결어를 반복해서 사용해도, 대화 상대는 신경 쓰지 못할 수 있지만, 자신이 글로 읽을 때 거슬리는 경우도 많습니다. 그런데 GPT 말버릇 분석기는 이런 미묘한 표현도 놓치지 않습니다. 실제 제가 직접 사용한 채팅 로그를 입력해본 결과, 내 대화 패턴 중 반복 사용 표현과 부정화법, 완곡 표현 등이 섬세하게 분석되고 정리되었습니다. 단순히 단어 빈도만 분석하는 것이 아니라, 말의 흐름과 문맥 속 패턴을 기반으로 결과를 제시하니, 그 정확도에 깜짝 놀랄 수밖에 없었습니다.

예를 들면, “뭐”…를 1,000자 문장에 6번 썼다는 결과가 출력되었고, 이는 집중도를 떨어뜨리는 약한 연결어로 분류되어 개선 필요성이 언급되었습니다. “~같은데요”나 “어쨌든”과 같이 감정이 분명하지 않지만 자주 나오는 표현은 글의 불필요한 쉼표 역할을 한다고 분석되었고, GPT는 이를 줄이거나 대체할 표현을 제안해주었습니다. 이런 피드백을 바탕으로 내가 쓰는 말의 구조를 다시 살펴보니, 단어 선택뿐 아니라 문장 운용 방식도 일종의 습관처럼 굳어 있었음을 알게 되었습니다. 특히 일상적인 문장에서 ‘그냥’, ‘뭐랄까’, ‘아무래도’ 같은 흐름 지연 단어들을 줄이니, 대화나 문서의 전달력이 훨씬 또렷해졌습니다. AI가 분석한 말버릇은 대화 인식을 완전히 뒤흔든 계기가 되었습니다.

 

AI 분석 결과가 충격적이었다. 말버릇과 내 인식의 괴리

분석 결과를 받아보고 나서 가장 놀라웠던 점은, 자신이 인지하지 못하는 말버릇이 생각보다 많고, 그 빈도도 상당하다는 사실이었습니다. “정말”, “솔직히”, “너무” 같은 강조 단어가 문장마다 1~2회 반복되었고, 이러한 반복은 전달력은 높지만 집중 피로도를 유발할 수 있다고 경고받았습니다. 더욱 충격적인 건, 공적인 톤이 필요한 문장에서도 “~같아요”, “생각해요” 등의 완곡 화법이 과도하게 섞여 있어서, 신뢰도가 희석될 수 있다는 해석이 이어졌습니다.

예컨대 업무 이메일에서 GPT가 분석한 결과, 내용 중심 문장보다 “저는 개인적으로…”, “혹시 가능하다면…”, “괜찮으시다면…”이라는 표현이 잦았고, 이는 메시지의 명확성을 떨어뜨릴 수 있다고 경고되었습니다. 이런 분석은 제 자신이 발송한 일부 메일을 되돌아보게 만들었습니다. 언뜻 겸손하게 들릴 수 있는 완곡 표현이 실제로는 ‘불확실한 메시지’로 해석될 수 있다는 점은 매우 신선한 충격이었습니다. 특히 권위가 필요한 업무 커뮤니케이션에서는 말투만 바꿔도 상대방의 태도와 반응이 달라진다는 것을 이후 경험을 통해 느끼게 되었죠. 그만큼 언어는 정중함과 모호함 사이에서 미묘한 줄타기를 하고 있고, 그 중심을 잡아주는 도구로 AI가 작동할 수 있다는 건 놀라운 통찰이었습니다.

 

 

GPT 말버릇 분석기로 알게된 나도 모르게 쓰는 표현들

 

말버릇을 바꾸니 대화 인상이 달라진다

본격적으로 GPT의 제안을 따라 말버릇을 교정하기 시작했습니다. 예를 들어, 중복 표현인 “정말”을 “매우”로 바꾸고, “솔직히 말하면” 대신 “개인적으로는”으로 정리했습니다. “뭐”라는 접속사 대신 “달리 말하면”, “다시 말해”로 등위 접속사를 바꾸자, 문장 자체가 더 유려하고 설득력 있게 변화했습니다. 그리고 실제로 이 화법을 시험하기 위해 친구와의 채팅에서도 같은 표현을 줄이니, 친구도 “뭔가 더 명확해진 느낌”이라고 피드백을 받았습니다.

심지어 한 이메일에서는 “혹시 가능하시다면 회신 주시면 감사하겠습니다.”와 같은 말을 “회신해 주시면 감사하겠습니다.”로 바꾸는 것만으로도, 회신율이 높아졌다는 피드백을 받은 기억이 있습니다. 말습관이 말의 신뢰도를 떨어뜨릴 수도 있다는 사실은, AI 분석을 통해 실질적으로 체감되었습니다. 말투와 표현 하나하나가 상대방의 해석에 어떤 영향을 주는지를 학습하면서, 이제는 나도 의식적으로 말버릇을 점검하고 조율하는 습관이 생겼습니다. 이 변화는 글쓰기뿐만 아니라 회의, 발표, 피드백 상황에서도 분명하게 영향을 끼쳤고, 의도한 메시지가 왜곡 없이 전달될 가능성도 높아졌습니다. 말버릇 교정은 곧 표현력 훈련이며, AI는 그 훈련을 함께하는 ‘거울’이었습니다.

 

GPT 말버릇 분석기를 UX 설계에도 활용할 수 있다

AI가 말버릇을 분석하는 기능은 단순한 개인 글쓰기 도구를 넘어, UX 설계와 서비스 커뮤니케이션 전략에도 활용 가능합니다. 예를 들어 챗봇이나 AI 비서의 답변 문구를 설계할 때, “~같아요”, “뭐 어쩌고” 등의 말버릇 표현이 반복되면, 자연스럽게 사용자 인상도 부정적으로 형성될 수 있습니다. 이때 GPT 기반 분석기를 사용해 말버릇이 적은, 신뢰감 있는 톤으로 자동 리라이팅하면, 전체 UX 품질이 향상됩니다.

또한 기업 내부 커뮤니케이션에서 주고받는 메일, 공지, 보고서 등에서 말투 분석과 교정 시스템을 도입하면 문서 설계도 훨씬 정교해집니다. 특히 고객센터 자동화 메시지나 브랜드 안내 문구, 앱 내 푸시 메시지에서도 일관되고 신뢰감 있는 말투 설계는 중요합니다. 이러한 시스템은 단어 하나에 담긴 사용자 감정 반응까지 고려할 수 있어, UX의 감정선 유지에 큰 도움이 됩니다. 실제로 고객 서비스 챗봇 설계에 GPT 말버릇 분석을 도입한 기업들은, 불만 접수 후 대화 종료율이 평균 17% 감소했다는 통계도 보고되고 있습니다. 언어 하나가 경험을 바꾸고, 그 경험이 서비스 평가로 이어진다는 것은 회복 UX에서도 강조되는 핵심 원리입니다.

 

말버릇 분석 결과, 가장 인상적이었던 인사이트

이 실험을 통해 깨달은 핵심 인사이트는 다음과 같습니다. 첫째, 작은 표현 하나가 전체 메시지의 톤과 신뢰도를 결정할 수 있다는 사실입니다. 둘째, 자기 인식과 AI 분석 간 차이를 확인하고 개선할 수 있는 기회가 있다는 점입니다. 셋째, 말버릇을 교정하는 과정 자체가 자기 커뮤니케이션 능력을 향상시키는 반복 학습이 될 수 있다는 것입니다.

특히 인상 깊었던 건, 말버릇이라는 것이 단지 개인적인 취향이 아니라, 사용자 경험 전체에 영향을 주는 구조적인 요소라는 점입니다. 브랜드의 말투, 개인의 말버릇, 챗봇의 어투는 모두 사용자와의 관계를 설계하는 언어적 UX입니다. GPT 말버릇 분석기를 통해 내 말의 흔적을 되돌아본 건 단지 습관 점검이 아니라, 내가 타인에게 어떤 방식으로 보여지고, 기억되고, 신뢰받는지를 설계하는 과정이었습니다. 결국 언어는 기술 이전에 관계이며, 그 관계의 품질은 말투에서 시작된다는 것을 이 실험이 명확히 증명해주었습니다.

GPT 말버릇 분석기는 단순한 도구를 넘어 자신의 언어 패턴을 객관적으로 인식하게 해주고, 그로 인해 메시지의 명료성과 신뢰도를 높이게 해주는 말습관 개선의 좋은 출발점입니다. 그리고 이 분석기를 기반으로 챗봇 UX에서 말투 톤을 설계하거나, 브랜드 언어 가이드라인을 만드는 데 활용하면, 단순한 문장 교정 이상의 전략적 커뮤니케이션 품질 향상이 가능합니다.

말은 단순한 도구가 아니며, 말투는 인격을 구성하는 요소입니다. 자신의 표현을 더 잘 들여다보고 개선하는 것은, 결국 브랜드와 사용자 모두에게 더 나은 경험을 제공하는 길입니다.