노코드 + AI 조합으로 수익형 챗봇 만들기

정보 소비는 ‘읽는 것’에서 ‘묻는 것’으로 바뀌고 있다

사람들은 점점 긴 텍스트보다 짧고 간결한 요약 정보를 선호한다.
특히 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능의 대중화 이후, 정보를 일방적으로 전달하는 웹사이트보다는 사용자가 직접 묻고 대답받는 구조의 정보 경험이 확산되고 있다.
즉, 콘텐츠 중심 소비에서 대화형 정보 탐색으로 이동 중인 것이다.

이러한 흐름에 발맞춰, 최근에는 GPT API를 기반으로 하는 정보형 챗봇 서비스들이 빠르게 등장하고 있다.
그리고 이 챗봇들은 단순한 기술 시연을 넘어, 실제로 수익을 창출하는 디지털 제품으로 성장하고 있다.
예를 들어 특정 국가의 이민 절차 안내 챗봇, 특정 도시의 여행 정보 요약 챗봇, 혹은 노코드 툴 사용 가이드를 제공하는 자동 응답 챗봇 등은 사용자에게 실질적인 가치를 제공하며 유료 서비스, 제휴 링크, 리드 수집 등 다양한 방식으로 수익을 만들어내고 있다.

무엇보다 중요한 건, 이러한 시스템을 만들기 위해 반드시 개발자가 될 필요는 없다는 점이다.
GPT API, Bubble, Make 같은 노코드 도구를 조합하면 누구나 정보성 챗봇을 구축하고 운영할 수 있다.
수익 가능한 정보형 챗봇을 어떻게 기획하고, 구축하며, 운영까지 자동화할 수 있는지를 실제 사례 중심으로 정리해보자.

챗봇은 범용 AI보다 ‘특정 주제’에 집중할수록 수익화에 유리하다

많은 사람들이 챗봇이라고 하면 무엇이든 물어볼 수 있는 범용 AI를 떠올린다. 하지만 수익형 챗봇의 핵심은 “무엇이든 대답하는 것”이 아니라, “특정 주제에서 정제된 정보를 효율적으로 제공하는 것”이다. 사용자의 질문이 항상 넓고 다양한 것은 아니다. 오히려 반복되는 질문, 자주 묻는 주제, 비교가 필요한 정보는 특정 분야에서 고정된 패턴으로 나타난다.

예를 들어 “비자 정보 안내 챗봇”은 특정 국가별 비자 신청 요건, 체류 기간, 수수료 등을 알려주는 데 특화될 수 있다. 또는 “노코드 툴 비교 챗봇”은 Glide와 Softr, Bubble의 장단점을 실시간으로 안내해주는 구조로 설계할 수 있다. 이처럼 챗봇의 기능을 좁히고 깊이 있게 구성할수록 사용자는 더 높은 신뢰를 갖게 되며, 이는 유료 기능 이용이나 구독으로 이어지기 쉽다.

특화된 챗봇은 정보의 정확도와 응답 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)을 적용할 수 있다.
예를 들어 “이 챗봇은 한국 스타트업 비자에 관한 전문가이며, 모든 답변은 구체적인 조건, 신청 링크, 최근 업데이트를 포함한다”는 프롬프트를 GPT API에 전달하면, 챗봇은 훨씬 정제된 응답을 제공한다.

이러한 방식은 특히 교육, 여행, 금융, 비즈니스 자동화 등 고부가가치 정보를 다루는 챗봇에서 유용하며, 광고 클릭형 수익, 유료 PDF 다운로드 제공, 제휴 링크 연결 등으로 직접적인 수익 모델과 연계할 수 있다.

 

GPT API와 노코드 도구 조합으로 챗봇 구축은 누구나 가능하다

 

GPT를 기반으로 한 챗봇을 구축하는 기본적인 구조는 간단하다.
사용자가 질문을 입력하면, 해당 내용을 GPT API에 전달하고, 응답을 받아 웹사이트에 표시하는 흐름이다. 이 과정에서 코드를 전혀 작성하지 않아도 된다.
노코드 도구만으로 다음과 같은 조합이 가능하다.

GPT API: 응답 생성

Make (Integromat): 사용자 입력과 GPT API를 연결

Bubble 또는 Softr: 사용자 입력 화면과 결과 출력 UI 구성

Typedream 또는 Webflow: 외부에 보여줄 챗봇 랜딩페이지 제작

 

예를 들어, Softr에서 만든 간단한 입력창에 사용자가 질문을 입력하면, Make를 통해 해당 질문이 GPT API로 전달되고,
응답은 Softr 화면에 자동 출력되도록 설정할 수 있다.
이러한 설정은 텍스트 기반이라면 하루 안에도 구축이 가능하며, 중요한 건 각 단계에서의 흐름을 정확히 이해하는 것이다.

초기 MVP를 만들고 나면, 여기에 Stripe 결제 연동, Gumroad PDF 제공, 혹은 리드 수집용 이메일 폼 연동 등을 추가함으로써 점차 수익화를 확장할 수 있다.
즉, 단순히 질문을 받고 답하는 시스템이 아니라, 자동화된 정보 비즈니스로 진화하는 구조다.

 

챗봇의 수익화는 ‘경험+기능’을 분리해 설계하는 것이 핵심이다

 

챗봇에서 수익을 얻기 위해서는 사용자가 언제 어떤 지점에서 돈을 지불하거나, 이메일을 남기거나, 링크를 클릭하도록 유도할 것인지를 전략적으로 설계해야 한다. 가장 기본적인 방법은 프리미엄 기능을 유료로 전환하는 방식이다. 예를 들어 일반 질문 응답은 누구나 무료로 받을 수 있지만, 다음과 같은 고급 기능은 결제 후 제공하는 식이다.

사용자 질문에 기반한 PDF 요약 리포트 다운로드, 특정 조건을 추가해주는 맞춤형 응답 필터 기능, 사용자 이메일로 전체 히스토리 제공 기능, 응답 내용에 추천 툴이나 서비스 제안 포함 등이다.

이 외에도 챗봇 하단에 Google AdSense 광고 영역을 삽입하면 광고 클릭을 통한 수익도 가능하다. 특히 정보 검색 의도가 명확한 주제(예를들어  비자, 대출, 여행, 건강)에선 광고 단가도 높아지는 경향이 있어 효율적이다.

또한 제휴 마케팅을 활용해 GPT가 응답 중 특정 제품을 자연스럽게 추천하도록 설계할 수도 있다. 예를 들어, ‘원격 근무 가능한 도시 추천 챗봇’에서 GPT가 각 도시의 추천 코워킹 스페이스를 안내하면서 해당 공간의 예약 링크를 함께 제공하고, 그 링크에 제휴 트래킹을 설정하는 구조다.

챗봇이 단순히 정보를 주는 데서 그치지 않고, 행동을 유도하는 인터페이스로 발전할 수 있다면 수익화는 충분히 가능하다.

 

정보형 챗봇은 콘텐츠의 또 다른 진화다

 

지금까지 콘텐츠는 ‘글’이나 ‘영상’처럼 일방향으로 제공되는 것이었다.
하지만 정보형 챗봇은 사용자의 질문을 기반으로 맞춤형 정보를 대화식으로 제공하고, 그 대화 속에서 수익을 만들어내는 구조다. 이건 단순히 기술의 진화가 아니라, 콘텐츠 소비의 방식 자체가 바뀌고 있다는 신호다.

GPT API와 노코드 도구는 이런 변화에 누구나 참여할 수 있는 도구를 제공해준다.
기존 블로그 운영자, 인포그래픽 디자이너, PDF 콘텐츠 제작자, 뉴스레터 발행자 모두가 자신의 콘텐츠 자산을 챗봇으로 옮겨와 자동화된 수익 채널로 전환할 수 있다.

이제 정보 제공은 페이지에 글을 쓰는 것이 아니라, 사용자의 질문을 예측하고 응답을 설계하는 작업으로 진화하고 있다.
그리고 이 흐름의 중심에는 GPT + 노코드 챗봇이라는 새로운 기회가 존재한다.