저는 AI가 생성한 텍스트를 더 자연스럽고 진짜 사람처럼 들리게 만들어 주는 똑똑한 AI 휴머니저 도구를 만들었지만, 실제 사용자들로부터 솔직한 피드백을 받는 데 어려움을 겪고 있습니다. 실제 사용 환경에서 이 도구가 어떻게 작동하는지 알고 싶습니다. 정말 사람 말처럼 들리는지, 콘텐츠 작성과 SEO에 믿고 쓸 수 있는지, 그리고 어디에서 실패하거나 분명히 AI가 만든 것처럼 느껴지는지 알고 싶습니다. 문제를 해결하고 품질을 개선하며, 인간 같은 느낌의 AI 콘텐츠를 원하는 블로거, 마케터, 일반 사용자들이 안전하고 신뢰할 수 있게 사용할 수 있도록 하기 위해 자세하고 실질적인 피드백이 필요합니다.
Clever AI Humanizer: 실제 사용 후기, 증거까지 공개
요즘 여러 가지 “AI 휴머니저(AI humanizer)” 도구들을 계속 만져 보고 있다. 디스코드랑 레딧에서 “지금도 잘 먹히는 건 뭐냐”는 질문을 워낙 자주 봤기 때문이다. 이미 망가졌거나, 어느 순간 유료 SaaS로 바뀌었거나, 조용히 품질이 떨어진 것도 많다.
그래서 아예 처음부터 진짜 무료 + 로그인 없음 + 카드 등록 없음인 도구들만 골라 보기로 했다. 첫 타자는 바로 Clever AI Humanizer.
여기서 쓸 수 있다:
Clever AI Humanizer — Best 100% Free Humanizer
내가 확인한 바로는 이게 진짜 원본 사이트고, 클론도 아니고, 이상한 리브랜딩 버전도 아니다.
URL 헷갈림 & 가짜 카피 사이트들
한 번 당하고 나서 올리는 작은 PSA다. “AI humanizer”라는 이름을 비슷하게 쓰고, 같은 키워드에 광고를 사서 올린 사이트들이 꽤 있다. 어떤 사람들은 “진짜 Clever AI Humanizer가 어느 거냐”고 DM까지 보냈는데, 전혀 다른 사이트로 들어갔다가 “프로 기능” 쓴다고 결제창을 맞닥뜨렸다고 한다.
정리하면:
- Clever AI Humanizer 공식 사이트 (Clever AI Humanizer — Best 100% Free Humanizer)
- 내가 본 기준으로는:
- 프리미엄 티어 없음
- 구독 결제 없음
- “9.99달러 내면 5,000단어 더 해제” 같은 팝업 없음
만약 구글 광고 클릭했다가 카드 결제가 찍히는 걸 보고 있다면, 그건 이 도구가 아니다.
어떻게 테스트했나 (AI vs AI, 완전 기계전)
최악의 상황에서 어디까지 버티는지 보려고, 일부러 전혀 봐주지 않고 굴렸다.
- ChatGPT 5.2에게 Clever AI Humanizer에 대한 100% AI 작성 글을 쓰게 했다.
- 사람 손으로 수정 전혀 안 함
- 그대로 복사해서 사용
- 그 출력을 Clever AI Humanizer의 Simple Academic 모드에 넣었다.
- 나온 결과를 여러 AI 탐지기에 돌렸다.
- 마지막으로 그 재작성된 텍스트를 다시 ChatGPT 5.2에게 넘겨서 평가하게 했다.
이렇게 하면 “원문 자체가 원래 사람 말투에 가깝지 않았냐” 같은 핑계를 못 댄다. 시작부터 끝까지 100% 기계 대 기계다.
Simple Academic 모드: 일부러 제일 까다로운 모드 선택
캐주얼이나 블로그 스타일처럼 느슨한 모드는 아예 쓰지 않았다. 바로 Simple Academic으로 직행했다.
실제로 써 보면 이런 느낌이다:
- 읽기는 편하다. 학술지 논문 수준의 괴랄한 문장은 아님
- 살짝 포멀하고, 구조가 정리된 인상
- 너무 논문 같지는 않지만, 어느 정도 학문적인 톤이 묻어남
이 중간 지점이 보통 AI 탐지기가 가장 잘 잡아내는 구간이다. 문장이 지나치게 정갈하고 균형 잡혀 있기 때문이다. 그래서 이 스타일로 썼는데도 점수가 잘 나오면 꽤 의미가 있다.
ZeroGPT: “별로 믿진 않지만 다들 써서” 넣어 본 테스트
ZeroGPT를 좋아하지 않는 가장 큰 이유는 하나다.
**미국 헌법(U.S. Constitution)**을 “100% AI”라고 찍어 버린다.
한 번 그걸 보고 나면 신뢰도가 수직 낙하한다.
그럼에도 불구하고:
- 여전히 구글 검색 상단에 잘 뜬다.
- “맨 위에 나와서” 계속 쓰는 사람이 많다.
- 그래서 테스트 목록에 포함했다.
Clever AI Humanizer로 돌린 결과는:
ZeroGPT: 0% AI detected.
이 도구 기준으로는 사실상 최고 점수라고 봐도 된다.
GPTZero: 두 번째 의견, 비슷한 결론
다음은 GPTZero.
이건 학교나 대학에서 많이 쓰는 편이라, 사람들이 가장 무서워하는 탐지기 중 하나다.
Simple Academic 모드로 만든 Clever AI Humanizer 출력 결과는:
- 100% human-written
- 0% AI
즉, 대중적으로 가장 많이 쓰이는 두 탐지기에서는 모두 완벽하게 통과했다.
하지만 읽어 보면 조잡하지는 않을까?
많은 휴머니저들이 망가지는 지점이 여기다.
탐지기는 통과하는데, 실제로 읽어 보면 “번역기 → 다른 번역기 → 다시 번역기”를 네다섯 번 돌린 것 같은 느낌이 난다.
나는 Clever AI Humanizer 출력물을 그대로 ChatGPT 5.2에게 넘겨서 분석시켰다:
전반적인 평가는:
- 문법: 꽤 탄탄함
- 스타일: Simple Academic 모드 취지에 대체로 잘 맞음
- 권장 사항: 그래도 사람이 한 번 더 손보는 게 좋다고 제안
솔직히 여기에 동의한다. 이건 현실에 가깝다.
어떤 AI가 쓴 글이든, AI 휴머니저를 거친 글이든,
마지막에 사람 눈으로 한 번 더 읽어 주면 항상 더 좋아진다.
“사람 편집 전혀 필요 없음”이라고 주장하는 곳이 있다면, 그건 대개 마케팅이지 현실은 아니다.
Clever AI Humanizer 안에 들어 있는 AI Writer도 써 봄
별도 도구가 하나 더 있다:
https://aihumanizer.net/krai-writer
여기부터가 조금 흥미로워진다. 기존 방식이:
LLM → 복사 → Humanizer에 붙여 넣기 → 운에 맡기기
였다면, 이 도구는:
- 처음부터 생성 + 휴머니징을 한 번에 할 수 있고
- 구조와 스타일을 애초에 자기 쪽에서 통제할 수 있다
이게 중요한 이유는, 도구 스스로 내용을 생성하면 처음부터 “전형적인 AI 패턴”을 피하는 방향으로 짤 수 있기 때문이다.
이번 테스트에서는:
- Casual 쓰기 스타일 선택
- 주제: AI humanization, 글 안에 Clever AI Humanizer 언급
- 프롬프트에 일부러 작은 오류 하나를 넣어서 어떻게 처리하는지 보기
결과물은:
- 말투가 자연스럽고 대화체에 가깝고
- 내가 일부러 넣은 오타/실수를 이상하게 따라 하거나 증폭시키지도 않았다.
마음에 안 든 부분 하나:
- 300단어를 요청했는데
- 실제로는 300단어를 넘겨서 나왔다
내가 300이라고 적었으면 300에 맞춰 줬으면 좋겠다. 412 같은 건 싫다. 과제 분량 제한이나 콘텐츠 브리프가 빡센 상황에서는 이런 게 꽤 중요하다.
이게 현재까지 느낀 첫 번째 뚜렷한 단점이다.
AI Writer 출력물의 탐지기 점수
AI Writer가 만들어 준 텍스트를 그대로 가져와서:
- GPTZero
- ZeroGPT
- 참고용으로 QuillBot detector
이 세 군데에 돌렸다.
결과:
- GPTZero: 0% AI
- ZeroGPT: 0% AI, 100% human
- QuillBot: 13% AI
QuillBot만 일부 문장에서 “약간 AI 같다”고 본 셈이고, 전체적으로는 “대체로 인간” 쪽에 가깝게 나왔다.
전체적으로 보면 점수는 꽤 준수한 편이다.
ChatGPT 5.2에게 AI Writer 결과물도 평가시키기
이제 진짜 궁금했던 부분, “탐지기 회피” 말고:
- 사람 말투처럼 들리는지
- 문장과 흐름이 일관적인지
- 거슬리는 구석 없이 자연스럽게 읽히는지
이걸 보고 싶었다.
그래서 AI Writer가 만든 텍스트를 다시 ChatGPT 5.2에게 넘겨서, 사람 글인지 AI 글인지 판단하게 했다.
ChatGPT 5.2의 결론:
- 전반적으로 사람이 쓴 글처럼 읽힌다
- 퀄리티도 꽤 강한 편
- 문법이나 구조에서 딱히 심하게 깨지는 부분 없음
즉, 이 텍스트는:
- 공개된 AI 탐지기 세 군데에서 좋은 쪽으로 통과했고
- 최신 LLM 입장에서도 “사람이 썼다”고 분류될 정도였다.
내가 써 본 다른 휴머니저들과 비교해 보면
내 테스트 기준으로는, Clever AI Humanizer가 사람들이 자주 언급하는 여러 다른 도구들보다 결과가 더 좋았다.
테스트 당시 점수 요약은 대략 이렇다:
| Tool | Free | AI detector score |
| ⭐ Clever AI Humanizer | Yes | 6% |
| Grammarly AI Humanizer | Yes | 88% |
| UnAIMyText | Yes | 84% |
| Ahrefs AI Humanizer | Yes | 90% |
| Humanizer AI Pro | Limited | 79% |
| Walter Writes AI | No | 18% |
| StealthGPT | No | 14% |
| Undetectable AI | No | 11% |
| WriteHuman AI | No | 16% |
| BypassGPT | Limited | 22% |
내 실사용 기준으로 이긴 도구들:
- Grammarly AI Humanizer
- UnAIMyText
- Ahrefs AI Humanizer
- Humanizer AI Pro
- Walter Writes AI
- StealthGPT
- Undetectable AI
- WriteHuman AI
- BypassGPT
중요한 점 하나:
이 표는 “내가 돌려 본 탐지기 점수 기준 순위”이고, “어떤 게 더 감성적으로 예쁘냐/말투가 좋냐”는 순위가 아니다.
Clever AI Humanizer의 아쉬운 부분
마법 같은 도구도 아니고, 완벽과도 거리가 있다.
눈에 띈 문제점들:
- 단어 수 제어가 느슨하다
- 300단어를 요청해도 280이 나올 수도, 370이 나올 수도 있다.
- 패턴이 가끔 새어 나온다
- 일부 LLM이나 탐지기에서는 일부 구간이 아직 AI스러워 보일 때가 있다.
- 내용 드리프트
- 원문을 1:1로 보존한다기보다, 생각보다 공격적으로 재구성할 때가 있다.
긍정적인 쪽을 보자면:
- 문법 퀄리티: 내 테스트 기준으로 10점 만점에 8~9점 정도
- 문장 흐름이 비교적 매끄러워서, 두 줄마다 걸리는 느낌이 나지는 않는다
- “i was” 같은 일부러 어색한 오류를 넣어서 탐지기를 피하는 꼼수 전략은 쓰지 않는다
마지막 포인트가 꽤 중요하다. 어떤 도구는 탐지기를 속이겠다고 오타나 문법 오류를 일부러 섞어 넣는데, 그렇게 하면 점수는 좋아질지 몰라도 글 자체는 확실히 더 나빠진다.
이상한 지점: 0% AI라고 해도 항상 “사람 같다”는 느낌은 아니다
이건 설명하기 애매하지만, 여러 탐지기에서 0% AI가 떠도 읽는 사람 입장에서는 “기계 냄새”를 느낄 때가 있다. 생각을 꺼내는 순서, 문장을 정리하는 방식, 지나치게 말끔한 구조 같은 것들 때문에 그렇다.
Clever AI Humanizer는 이 부분을 다른 도구들보다 잘 처리하는 편이지만, 그 밑바탕 패턴이 완전히 사라진 건 아니다. 사실 이건 이 도구만의 문제가 아니라 지금 전체 생태계의 한계에 가깝다.
지금 상황을 한 줄로 요약하면:
- 탐지기가 더 똑똑해진다
- 휴머니저가 거기에 맞춰 진화한다
- 탐지기가 다시 업데이트된다
- 또 반복
어떤 도구든 “영원히 안 들킨다”고 기대하면 실망하게 되어 있다.
그럼 지금 기준으로 “최고의 무료 휴머니저”인가?
적어도 내가 직접 탐지기와 LLM 평가까지 다 거쳐 본 무료 도구들 중에서라면:
- 지금 시점에서는 Clever AI Humanizer를 가장 위에 둘 것 같다.
- 특히 아래 두 가지를 동시에 제공한다는 점이 크다.
- 이미 있는 텍스트를 돌리는 Humanizer
- 처음부터 쓰면서 사람 말투로 만드는 통합 AI Writer
다만 여전히 사용자가 해야 할 일은 남아 있다:
- 결과물을 본인이 직접 읽어 보고
- 어색한 부분을 손보고
- 본인 말투에 맞게 톤을 조정하는 작업
질문이 만약:
“지금 기준으로, 특히 무료라면 Clever AI Humanizer는 써 볼 만한가?”
라면, 내 테스트 기준 답은: 그렇다, 시도해 볼 만하다.
더 파고들고 싶다면 참고할 거리
레딧에 떠도는 스크린샷과 실사용 후기가 조금 더 있다:
-
여러 휴머니저를 한 번에 비교한 탐지기 결과 모음:
https://www.reddit.com/r/DataRecoveryHelp/comments/1oqwdib/best_ai_humanizer/?tl=kr -
Clever AI Humanizer만 집중적으로 다룬 리뷰 스레드:
https://www.reddit.com/r/DataRecoveryHelp/comments/1ptugsf/clever_ai_humanizer_review/?tl=kr
Clever AI Humanizer를 써 본다면, 이 도구를 이렇게 생각하는 편이 좋다:
- 나를 대신해 주는 대체자가 아니라,
- 전체 작업의 70~90% 정도를 덜어 주는 보조 도구이자
- 최종 결과물의 퀄리티는 결국 검수하는 사람 실력에 달려 있는 도구
글에 이름을 올리고 책임지는 사람은 결국 나 자신이라는 사실은 변하지 않는다.
짧게 말하면: 단순히 디텍터 점수만 지켜보거나 다른 AI에게 의견을 묻는다고 해서 당신이 원하는 “실사용자들의 솔직한 피드백”을 얻지는 못한다. 그건 이야기의 일부분일 뿐이고, 게다가 가장 게으른 방식이기도 하다.
이미 @mikeappsreviewer 가 여러 디텍터를 돌리고 구조화된 테스트를 한 걸 봤을 거다. 그건 유용하지만, 여전히 누군가 새벽 1시에 피곤한 상태로 논문을 끝내려 할 때, 혹은 콘텐츠 매니저가 기사 20개를 한 번에 처리하다가 그만두고 싶어지는 순간에 이 도구가 어떻게 느껴지는지는 말해주지 못한다.
실제 현장의 신호를 원한다면, 이런 것들을 해라:
-
사용 순간에 바로 피드백 심어두기
- 실행할 때마다 3번 클릭으로 끝나는 마이크로 설문:
- “느낌: [너무 로봇 같음] [꽤 자연스러움] [사람이 쓴 것 같음]”
- “이 결과물을 그대로 제출해도 안전하다고 느꼈나요? [예/아니오]”
- 그리고 아주 작은 선택형 텍스트 박스 하나: “뭐가 제일 거슬렸나요?”
- “뭐가 좋았나요?”라고 묻지 마라. 그러면 가짜 칭찬만 잔뜩 듣는다. 뭐가 별로였는지 물어봐라.
- 실행할 때마다 3번 클릭으로 끝나는 마이크로 설문:
-
의견뿐 아니라 행동을 추적하기
- 다음을 측정해라:
- 사용자가 “다시 생성하기”를 누른 빈도
- (에디터가 있다면) 바로 텍스트를 손보는 빈도
- 세션 도중 이탈률
- 입력 하나당 3–4번씩 다시 생성한다면, 설문이 아무리 좋아도 이 도구는 실제로 실패하고 있다는 신호다.
- 다음을 측정해라:
-
무작위 트래픽 대신 타깃 실사용자 테스트 돌리기
“인터넷 전체” 대신 작고 구체적인 그룹을 잡아라:- AI 탐지 회피를 원하는 학생들
- 프리랜서 작가나 콘텐츠 에이전시
- 영어 비원어민 중 글 다듬는 사람들
이들에게 제공할 것: - 비공개 테스트 공간
- 정해진 과제 몇 개 (에세이 도입부 다시 쓰기, 링크드인 글 다듬기 등)
- 각자 10–15분짜리 통화나 화면 녹화 세션
아마존 기프트카드, 프리미엄 무료 이용 등으로 보상해라. 이렇게 모은 20명의 정성 피드백이 익명 클릭 2,000개보다 훨씬 낫다.
-
기준선과 A/B 테스트로 직접 비교하기
“이거 괜찮아?” 대신 “이게 X보다 나아?”라고 물어라.
몰래 이렇게 돌릴 수 있다:- A 버전: 가공하지 않은 LLM 출력
- B 버전: 당신의 인간화된 출력
테스트 사용자에게 어느 쪽이 어느 것인지 숨기고 물어라: - “어느 쪽이 진짜 사람이 쓴 것처럼 들리나요?”
- “어느 쪽을 실제로 제출/게시하겠나요?”
여기서는 굳이 디텍터 얘기를 꺼낼 필요도 없다.
-
일부러 “적대적인” 리뷰어를 쓰기
AI 콘텐츠를 싫어하는 사람이나 엄청 까다로운 에디터를 찾아라.
그들에게 이렇게 말해라:- “주니어 라이터가 이 글을 제출했다고 생각하고 박살 내주세요.”
문체, 반복, 어색함, 논리 흐름에 대한 그들의 지적은 “ZeroGPT에서 0% AI 나왔어요” 같은 말보다 훨씬 강력하다.
- “주니어 라이터가 이 글을 제출했다고 생각하고 박살 내주세요.”
-
공개적으로 직접 써보되, 솔직하게 밝히기
Clever AI Humanizer 결과물을 실제로 써라:- 제품 웹사이트 카피
- 릴리즈 노트
- 블로그 포스트
그리고 맨 아래에 작은 문장을 넣어라:
“이 글은 Clever AI Humanizer로 초안을 만들고 사람이 가볍게 편집했습니다. 이상한 점이 느껴졌다면 알려주세요.”
이렇게 하면 굳이 시간을 들여 불평할 만큼 관심 있는 사람들에게서 거친 날것의 피드백을 받게 된다. -
“최선의 사례”가 아니라 “망하는 케이스”를 테스트하기
대부분의 도구는 깔끔하고 형식적인 글에서는 그럭저럭 괜찮아 보인다. 그래서 테스트해야 할 것은:- 엉망진창 프롬프트
- 문법이 무너진 영어
- 슬랭, 이모지, 이상한 서식
- 이메일 제목처럼 아주 짧은 글
사용자에게 물어라: - “어디서 완전히 폭망했나요?”
그 실패 사례를 기록하고 분류해라.
-
“바이브 문제”를 주의 깊게 보라
디텍터가 0% AI를 보여줘도, 많은 텍스트는 여전히 기계처럼 “틀에 맞춰진” 느낌이 난다: 리듬이 비슷하고, 단락 구조가 지나치게 반듯하고, 전환이 예측 가능하다.
이건 디텍터로는 못 잡는다.
대신 다음처럼 하면 잡을 수 있다:- 사용자에게 “이게 당신이 쓴 것처럼 들리나요?”라고 묻기
- 사용자가 “전/후” 텍스트를 붙여넣게 하고, 상사나 교수에게 실제로 어느 쪽을 보낼지 물어보기
-
디텍터 우회에 과몰입하지 말기
@mikeappsreviewer 의 디텍터 중심 관점에 살짝 이견이 있다. 사용자는 겉으로는 “0% AI”를 원한다고 말하지만, 장기적으로 그들을 붙잡는 건 다음이다:- 자신의 톤과 잘 맞는가
- 거짓 정보를 끼워 넣지 않는가
- 이상하게 흔한 블로그 글처럼 만들지 않는가
UX를 우선하고, “비탐지성”은 그다음이다. 그렇지 않으면 결국 질 수밖에 없는 쫓고 쫓기는 게임에 매달리게 된다.
-
내부용으로 잔인할 정도로 솔직한 ‘품질 미터’ 만들기
내부적으로 각 실행 결과(익명화)를 다음과 함께 태깅해라:
- 디텍터 점수
- 당신이 신뢰하는 소규모 패널의 인간 평점
- 사용자 피드백(“짜증 포인트” 메모)
매달 가장 형편없던 상위 5–10% 출력만 따로 모아서 리뷰해라. 거기서 진짜 인사이트가 나온다.
바로 실행할 만한 다음 단계로는:
- Clever AI Humanizer 에 소규모 “베타 테스터” 페이지를 열어라.
- 예를 들어 실제 사용자 50명 정도로 제한해라.
- 이렇게 명확한 조건을 제시해라: “공짜로 써도 되지만, 매주 최소 3개는 별로이거나 어색했던 예시를 꼭 보내야 합니다.”
당신은 사실 사용자 자체가 부족한 게 아니다. 부족한 건 구조화된, 아픈 피드백이다. 그 피드백이 흘러갈 파이프라인만 잘 만들면, 디텍터 대시보드 스크린샷 20장 더 보는 것보다 2주 안에 훨씬 많은 걸 배우게 될 것이다.
짧게 말하면: 탐지기 스크린샷 + AI의 자기 점검은 “진짜 사용자 피드백”이 아니라 실험실 데이터야. 방향은 반쯤 맞았는데, 질문을 완전히 엉뚱한 대상에게 던지고 있는 거지.
@mikeappsreviewer랑 @kakeru가 이미 말한 것과 겹치지 않는 선에서 몇 가지 생각을 덧붙이면:
-
“되는지” 묻지 말고, 누구에게 먹히는지부터 물어봐
지금은 약간 이런 만능 답을 좇고 있어: “내 AI humanizer 괜찮아?” 이건 너무 추상적이야. 실제로는 용도가 완전히 다름:
- 걸리지 않으려는 학생
- 초안이 로봇 같지 않게 만들고 싶은 콘텐츠 라이터
- 이메일에서 더 자연스럽게 말하고 싶은 비원어민
- 브랜드 보이스를 유지해야 하는 마케터
피드백이 안 잡히는 이유는, 모두를 들여보내고 있으면서 어느 특정 집단도 제대로 안 듣고 있어서일 수 있어. 1~2개 세그먼트를 골라서 그 사람들을 중심으로 피드백 루프를 짜.
-
“의견이 있는” 프리셋을 제공하고, 어떤 게 남용되는지로 판단해
“단순 학술” “캐주얼” 같은 추상적인 모드 대신 실제 상황에 딱 붙여봐:
- “대학 에세이 다듬기”
- “링크드인 씽크 리더십 글”
- “매니저에게 보내는 콜드 이메일”
- “블로그 인트로 손보기”
그리고:
- 어떤 프리셋이 제일 많이 쓰이는지 추적하고
- 어떤 프리셋이 수정 없이 “전체 복사” 비율이 높은지 보고
- 어떤 프리셋은 중간에 쓰다가 많이 이탈하는지 본다
“대학 에세이 다듬기”가 많이 쓰이는데 한 번 돌리고 다 튀어나가면, 그건 구체적이고 행동 가능한 실패 데이터야. 또 다른 탐지기 스크린샷보다 훨씬 유의미하지.
-
“내 원문 vs Humanized 결과” 비교 기능을 만들어
여기서 다른 사람들의 “탐지기 중심” 관점과 조금 다르게 보는 지점이 있어: 길게 보면 사람들은 0% AI 여부보다 자기 목소리를 더 중요하게 여겨. 글이 자기답지 않게 들리면, 아무리 “탐지 안 됨”이어도 결국 너희 도구를 안 쓸 거야.
사용자에게:
- 원문을 붙여넣게 하고
- humanized 결과를 보여준 다음
- 간단한 diff 스타일 요약을 보여줘:
- “격식: +20%”
- “개인적인 톤: -30%”
- “문장 길이: +15%”
그리고 아주 대놓고 물어봐:
“이 글이 아직도 당신 같나요?” [그렇다 / 애매하다 / 아니다]
이 질문 하나가 “1–5점으로 평가해주세요”보다 훨씬 솔직한 신호를 줄 거야.
-
당근만 말고 부정적 인센티브도 필요해
사람들은 기프트 카드, 베타 혜택 얘기만 하는데, 문제는 이거야: 그런 구조에서는 사람들이 혜택을 유지하려고 네가 듣고 싶어 하는 말을 하게 돼.
대신 이렇게 해봐:
- “진짜로 엉망인 결과 3개(스크린샷 또는 텍스트) 보내주면 크레딧 X개 추가 지급”
- 여기서 보상하는 건 “도구를 많이 쓴 사람”이 아니라 “실패 지점을 잘 찾아준 사람”
이렇게 하면 포커스가 애매한 “네, 좋아요, 감사합니다”가 아니라, 진짜 약점에 머물게 돼.
-
내부용 ‘망작 모음집(Hall of Shame)’을 만들어
이 도구가 최상의 조건에선 잘 돌아간다는 건 이미 알고 있어. 너희에게 없는 건, 잘 정리된 이런 모음이야:
- 최악의 출력들
- 가장 어색한 문장들
- 의미를 바꿔 버린 사례들
- 사용자를 “범용 AI 블로거”처럼 만들어 버린 경우들
매주 이렇게 해봐:
- 가장 빠른 재생성(리젠)이 많이 일어난 세션 50개
- 출력 직후 바로 창을 닫은 세션 50개
이 중 10–20개만 수동으로 살펴보고 왜 망했는지 태그를 달아. 그 패턴이 바로 개선의 힌트야.
-
퍼널의 한 지점에 의도적인 마찰을 넣어
아마 지금은 “로그인 없음, 초고속, 마찰 최소”에 맞춰 최적화하고 있을 거야. 트래픽엔 좋지만, 피드백엔 최악이야.
별도의 “프로 피드백 샌드박스”를 만들어:
- 이메일이나 최소한의 가입이 필요하고
- 그 대신 상한을 높이거나 추가 모드를 주고
- 그 대가로 사용자가:
- 출력마다 “자연스러움 / 로봇 같음”, “온타픽 / 벗어남” 두 개 체크
- 선택적으로 “이걸 어디에 썼는지(학교 / 회사 / 소셜)” 맥락을 간단히 적게 하기
20초 들여 가입하는 사람들은, 지나가다 눌러 본 익명 유저보다 진짜 피드백을 줄 가능성이 훨씬 높아.
-
기대치를 UI 안에 직접 박아 넣어
너희가 암묵적으로 믿고 있을지도 모르는 가정이 하나 있어: “충분히 좋으면 사용자가 그냥 복사해서 끝낼 수 있어야 한다.” 실제 사람들은 이런 도구를 그렇게 쓰지 않아.
UI에 대놓고 이런 문구를 넣어:
“이 도구는 당신을 목표까지 70–90% 정도 데려다줍니다. 제출 전에는 반드시 사람이 한 번 읽어봐야 합니다.”
그리고 바로 이어서 물어:
- “이걸 많이 고쳐야 했나요?” [조금 / 많이 / 거의 다시 썼다]
이건 장문의 설문 없이도 꽤 솔직한 피드백을 뽑아낼 수 있어.
- “이걸 많이 고쳐야 했나요?” [조금 / 많이 / 거의 다시 썼다]
-
경쟁 도구와의 비교를 억지스럽지 않게 활용해
어차피 사용자들은 Grammarly humanizer, Ahrefs, Undetectable 같은 것도 써 보고 있을 가능성이 커. 그걸 없는 척하지 말고 그대로 활용해.
아주 작은 체크박스를 하나 넣어:
- “Grammarly나 Ahrefs 같은 비슷한 도구를 써 본 적이 있나요?
- 네, 그런데 이게 더 낫다
- 네, 그런데 이게 더 별로다
- 비슷하다
- 다른 건 안 써봤다”
브랜드 디스도, “우리가 최고” 같은 허세도 필요 없어.
이걸로 포지셔닝을 이해하는 데 쓰면 돼. 품질만 보는 게 아니라. - “Grammarly나 Ahrefs 같은 비슷한 도구를 써 본 적이 있나요?
-
“탐지기에서 안 걸림 = 제품 성공”이라는 가정을 버려
@mikeappsreviewer가 보여준 것만 봐도, Clever AI Humanizer는 이미 공개 탐지기들 상대로 꽤 괜찮은 상태야. 좋아. 그런데 스스로에게 이렇게 물어봐:
- “만약 내일 당장 모든 탐지기가 사라진다면, 이 도구는 여전히 쓸 가치가 있을까?”
솔직한 답이 “그렇지 않을 것 같다”라면, 로드맵을 이렇게 틀어야 해:
- 개인화
- 톤 컨트롤
- 안전성(헛소리, 사실 왜곡 없음)
- 원래 의도의 보존
이게 바로 탐지기 전쟁이 끝난 뒤에도 남는 가치야.
-
Clever AI Humanizer를 협업 도구로 명확히 포지셔닝해
마치 은신망 같은 도구인 척하는 걸 멈추면 훨씬 좋은 피드백을 얻을 수 있어.
UI에서 예를 들어 이렇게 적는 거야:
“AI가 초안을 쓰고, Clever AI Humanizer가 다듬고, 마지막은 당신이 마무리합니다.”
이렇게 세팅해 두면 사용자는 자연스럽게:
- “뭘 도와줬지?”
- “어디서 더 번거로워졌지?”
를 생각하게 돼.
그리고 그 프레임 안에서 피드백을 묻는 거야:
- “Clever AI Humanizer가 이번 작업에서 시간을 절약해줬나요?” [네 / 아니요]
- “의미가 바뀌었나요?” [네 / 아니요]
“시간을 못 아껴줌” + “의미를 바꿈”이 겹치는 지점이 너희가 가장 심하게 실패하는 부분이야.
하루 안에 구현할 수 있는 아주 실용적인 액션 아이템을 하나 꼽자면:
- 매 출력 후 버튼 3개만 보여줘:
- “이대로 바로 보낼 수 있다”
- “쓸 수는 있지만 수정이 필요하다”
- “쓸 수 없다”
- 마지막을 고르면 한 가지만 더 묻기:
- “너무 로봇 같다 / 주제에서 벗어났다 / 톤이 안 맞는다 / 문장이 어색하거나 문법이 이상하다 / 기타”
이 작은 플로우를 규모 있게 돌리면, 한 달 더 탐지기 테스트를 돌리거나 다른 LLM한테 “속았냐”고 묻는 것보다 Clever AI Humanizer의 현실 세계 성능을 훨씬 더 잘 보여줄 거야.
다른 사람들이 이미 UX와 테스트를 깊게 다뤘으니, 조금 다른 각도의 분석 관점을 제안할게요:
1. “실제 피드백”을 의견이 아니라 데이터로 다루기
디텍터 실험을 더 늘리기보다는, Clever AI Humanizer에 대한 하드 메트릭을 연결하세요.
추적해야 할 핵심 지표:
- 완료율: 텍스트 붙여넣기 → 인간화 → 복사까지의 비율
- 입력당 재생성 횟수: 재생성이 많을수록 불만족 신호
- 복사까지 걸리는 시간: 2–5초 안에 복사하면, 읽는 게 아니라 “파밍” 중일 가능성이 높음
- 편집 의도: “서식 포함 복사” vs “텍스트만 복사” vs “다운로드” 클릭 비율. 보통 서로 다른 패턴은 서로 다른 사용 목적과 연결됨.
이렇게 하면 장문의 피드백을 써주는 소수 유저뿐 아니라, 모든 세션으로부터 “조용한 피드백”을 얻게 됩니다.
2. 가벼운 코호트 라벨링
다른 분들이 페르소나 타기팅을 제안했는데, 저는 더 단순하게 갑니다.
첫 사용 시, 입력창 위에 원클릭 선택만:
- “이걸 쓰는 목적: 학교 / 업무 / 소셜 / 기타”
로그인도, 마찰도 없이, 익명 코호트 태그만 저장하세요.
그러면 이런 걸 볼 수 있습니다:
- 학교: 재생성과 이탈률이 가장 높다
- 업무: 페이지 체류 시간은 가장 길지만 복사율도 높다
- 소셜: 빠른 복사, 짧은 길이, 최적화 우선순위는 낮을 수 있음
이제 어느 타깃을 놓치고 있는지 더 이상 추측만 하지 않아도 됩니다.
3. “공격적 vs 보수적” 인간화 A/B 테스트
지금 Clever AI Humanizer는 디텍터 회피 + 가독성에 최적화된 느낌입니다. 그건 괜찮지만, 유저마다 원하는 편집 강도가 다릅니다.
조용히 스플릿 테스트를 돌려보세요:
- 버전 A: 최소한의 변경, 구조 유지, 가벼운 패러프레이즈
- 버전 B: 더 강한 재작성, 더 큰 변주, 리듬도 더 많이 바꾸기
그리고 비교하세요:
- 어느 버전이 “복사하고 바로 떠나는” 행동을 더 많이 유도하는지
- 어느 버전이 “다시 실행” 클릭을 더 많이 유발하는지
설문도, 피드백 구걸도 필요 없습니다. 행동이 곧 답입니다.
4. 제품 현실 점검을 위한 장점 / 단점 정리
@kakeru와 @andarilhonoturno가 말한 것과 비교하면, 이미 “평균 이상” 도구 범주에 들어가 있다고 보지만, 그래도 명확하게 이름을 붙여보는 게 좋습니다.
Clever AI Humanizer의 장점
- 현실적인 컨텐츠에서 테스트했을 때, 일반적인 AI 디텍터들에 상당히 강함
- 일부 도구처럼 억지 “오타 스팸” 전략을 쓰지 않아도, 출력이 전반적으로 자연스럽고 문법적으로 깨끗함
- 실제 글쓰기 상황에 꽤 잘 대응되는 여러 스타일(단순 아카데믹, 캐주얼 등) 제공
- 한 번에 생성과 인간화를 같이 하는 통합 AI 라이터 덕분에, 전형적인 LLM 지문이 줄어듦
- 무료이면서 온보딩이 가벼워서 초기 유입에 좋고, 테스트 데이터도 많이 확보 가능
Clever AI Humanizer의 단점
- 단어 수 제어가 느슨해서, 분량이 엄격한 과제나 브리프에는 실제로 문제가 됨
- 가끔 너무 공격적으로 재작성해서, 유저가 눈치채지 못하는 의미 드리프트가 생김
- 디텍터가 0% AI로 찍어줘도, 구조와 리듬이 여전히 “기계가 만든 것 같은” 느낌을 주는 경우가 있음
- 디텍터 중심 가치 제안은 끝없는 쫓고 쫓기는 게임이 되고, 장기적으로는 가치가 떨어질 수 있음
- 명시적인 보이스 개인화가 적어서, 헤비 유저일수록 자기 글들이 서로 비슷해진다고 느낄 수 있음
5. 디텍터에 과적합 말고, 재방문 유저에 과적합하기
@mikappsreviewer의 테스트에 드러난 “디텍터 중심” 포커스에는 조금 의견이 다릅니다. 디텍터 스크린샷은 좋은 마케팅 소재지만, 취약한 제품 목표입니다.
더 견고한 신호는:
- 7일 안에 다시 돌아오는 유저 비율
- 재방문 유저 중, 세션당 단어 수가 시간이 지날수록 늘어나는지(신뢰의 지표)
- 같은 브라우저 / IP가 서로 다른 컨텍스트(학교 + 업무 등)에서 도구를 얼마나 자주 사용하는지
실제 유저는 “0% AI” 판정 때문에 남는 게 아닙니다. 그들이 머무는 이유는:
- 시간을 절약해줬고
- 창피를 주지 않았고
- 내가 말하고자 한 의미를 바꾸지 않았기 때문입니다.
반복 사용 행동을 1순위로 최적화하고, 디텍터 점수는 2순위로 두세요.
6. “은폐 패턴”이 아니라 “신뢰 패턴” 구축하기
모든 미래 디텍터를 이기려고 할 필요는 없습니다. 대신 이런 도구가 되는 걸 목표로 하세요:
- 의미(시맨틱)를 깨뜨리지 않는다.
- 톤을 조절 가능하게 한다.
- 한계를 솔직하게 문서화한다.
효과가 좋은 미묘한 UI 추가:
- 출력 후에, 짧고 솔직한 요약을 보여주기:
- “의미 보존: 높음”
- “톤 변화: 중간”
- “문장 구조 변화: 높음”
이렇게 “작업 내역을 보여주면” 유저는 도구를 점점 신뢰하게 되고, 그 신뢰는 어떤 설문보다 더 좋은 피드백을 가져다줍니다.
7. 귀찮게 하지 않고 정성 피드백 얻는 법
행동 기반 트리거를 참고하세요:
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유저가 같은 입력에서 3번 이상 재생성을 누르면:
- 작은 인라인 프롬프트를 띄우기:
- “원하는 결과가 안 나오나요? 다섯 단어로 말해 주세요.” [작은 텍스트 박스]
그러면 “너무 로봇 같음”, “내 주장 바뀜”, “너무 장황함” 같은 거칠지만 핵심적인 코멘트를 얻습니다.
- “원하는 결과가 안 나오나요? 다섯 단어로 말해 주세요.” [작은 텍스트 박스]
- 작은 인라인 프롬프트를 띄우기:
-
유저가 인간화 전, 텍스트박스 안에서 40초 이상 직접 수정하고 있다면:
- “AI 글을 고치는 중인가요, 아니면 자신의 글을 다듬는 중인가요?”라고 묻기
이렇게 하면 Clever AI Humanizer가 유저 눈에 “AI 수정기”로 보이는지, “에디터”로 보이는지 파악할 수 있고, 이는 로드맵에 크게 영향을 줍니다.
- “AI 글을 고치는 중인가요, 아니면 자신의 글을 다듬는 중인가요?”라고 묻기
큰 모달도, “별 5개 주세요”도 없이, 맥락에 맞는 작은 촉진만 두세요.
8. 경쟁사를 머릿속에 어떻게 위치시킬지
이미 @kakeru의 좋은 비교와, @mikappsreviewer의 디텍터 중심 리뷰가 있습니다. 그들을 벤치마크로는 쓰되, 나침반으로 삼지는 마세요.
다른 도구를 이렇게 정리해 두면 편합니다:
- “디텍터 회피를 끝까지 올리고, 목소리는 버리면 이렇게 된다.”
- “가벼운 패러프레이즈에 머무르고, 안전하지만 잘 잡히는 쪽으로 가면 이렇게 된다.”
Clever AI Humanizer의 현재 강점은 “읽기 쉬움과 디텍션” 사이의 균형입니다. 다음 엣지는, 또 다른 디텍터에서 더 낮은 퍼센트를 뽑는 게 아니라, “개인화와 제어권”이어야 합니다.
이번 주 안에 실제로 출시할 수 있으면서, 제품과 실사용 신호를 동시에 개선해줄 수 있는 한 가지 구체적인 액션을 꼽자면:
- 인간화 버튼 앞에 토글 두 개를 추가하세요:
- “가능한 한 구조 유지”
- “더 인간스럽게 바꾸기 위해 구조 변경”
그리고 어떤 토글 조합이 다음과 상관관계가 있는지 로그를 보세요:
- 더 높은 복사율
- 더 적은 재생성
- 더 많은 재방문 세션
그러면 디텍터 차트만 보고 추측하지 않고도, 실제 유저가 원하는 “인간화의 종류”를 아주 빨리 알 수 있습니다.