# 30분 만에 끝내는 Conversational AI 웹사이트 개조 — Problem Owner가 직접 Solver 되는 시대
> 출처: https://retn.kr/blog/rag-in-30mins/ · 수정 2026-01-24 · 리텐션 주식회사
트래픽은 늘었지만 전환은 제자리인 문제를 해결하기 위해, 30분 만에 구글 Vertex AI로 대화형 AI 웹사이트를 개조하는 실전 가이드를 공개합니다. 문제 해결사가 되는 새로운 시대의 비밀을 확인하세요.
## 문제: 트래픽은 늘었는데, 전환은 제자리
리텐션 주식회사 홈페이지는 LinkedIn 주간 노출 4,000+, 페이스북 팔로워 2.4K+로 가시적 성장세를 보였습니다. SEO도 개선되고 있었죠.
그런데 문제가 있었습니다.
**트래픽은 늘어나는데, 컨설팅 문의로 이어지는 전환율은 제자리였습니다.**
방문자들은 블로그 글 목록을 보다가 그냥 떠났습니다. 수십 개의 아티클 중 자신에게 필요한 글을 찾지 못하고, 이탈했죠.
결국 핵심은 이거였습니다.
> "UI가 아무리 예쁘면 뭐 하나? 고객이 궁금증을 해결하지 못하면 그건 실패한 경험이다."
## 깨달음: Problem Owner와 Solver의 경계가 사라졌다
샤워를 하다가 문득 이런 생각이 들었습니다.
**"내가 원하는 SaaS를 직접 만들어 쓸 수 있는 시대가 왔구나."**
과거에는 이런 식이었습니다:
- Problem Owner: "챗봇이 필요해"
- 개발팀: "3주 뒤에 가능합니다"
- Problem Owner: 대기...
하지만 지금은 다릅니다:
- Problem Owner: "챗봇이 필요해"
- AI 코딩 도구: "어떤 거 원하세요?"
- Problem Owner: 30분 후 → **완성**
**문제를 겪는 사람(Owner)이 직접 해결하는 사람(Solver)이 되는 시대입니다.**
저는 Growth Manager이지 개발자가 아닙니다. 하지만 제가 겪은 문제를 직접 해결하고 싶었습니다.
## 도구 선택: 제미나이가 알려준 Vertex AI Search
케이시 윈터스(Casey Winters)의 'SuperME' 에이전트를 보고 영감을 받았지만, 위젯 형태로는 제공되지 않았습니다.
그래서 Gemini Chat에 물어봤습니다:
```
"우리 블로그에 Conversational LLM을 달아서,
고객이 질문하면 연관된 아티클을 찾아주는 걸
어떻게 쉽게 구현할 수 있을까?"
```
Gemini가 추천한 건 **Google Vertex AI Search**였습니다.
### 왜 Vertex AI였나?
이유는 단순했습니다:
1. **이미 GCP 친숙함** - Firebase, Cloud Functions 등 여러 프로젝트를 GCP에서 운영 중
1. **학습 비용 제로** - 새 플랫폼을 배우는 시간이 가장 큰 비용입니다
1. **통합 편의성** - 같은 프로젝트 내에서 모든 걸 관리
물론 비용만 따지면 더 싼 대안도 있을 겁니다. 하지만 **새 플랫폼 학습에 드는 시간**까지 고려하면 GCP가 가장 저렴했습니다.
직감이었지만, 실행이 증명했습니다.
## 실행: 정말 30분 컷
Gemini가 생성한 PRD를 바탕으로 AI 코딩 에이전트(Claude Code)와 페어 프로그래밍을 시작했습니다.
### Before → After
| 단계 | 기존 방식 | AI 활용 방식 |
| --- | --- | --- |
| 요구사항 정리 | 2시간 | 10분 (Gemini 대화) |
| 기술 스택 선택 | 1일 | 즉시 (Vertex AI 추천) |
| UI 구현 | 3일 | 15분 (코드 생성 + 미세조정) |
| 배포 | 0.5일 | 5분 (HTML 붙여넣기) |
| 총 소요 시간 | 4.5일 | 30분 |
### 무엇을 만들었나?
```
✅ Intercom 스타일 플로팅 챗 버블 (우측 하단)
✅ "무엇이든 물어보세요! 👋" 인사 툴팁
✅ 블로그 sitemap 자동 인덱싱 (새 글 자동 반영)
✅ Gemini 기반 RAG 답변 생성
✅ 모바일 반응형 UI
```
## 함정: "왜 검색 결과가 안 나오지?"
구현 완료 후 바로 테스트했습니다.
```
검색어: "Claude 프로젝트"
결과: "검색 결과가 없습니다. 다른 검색어를 사용해 보세요."
```
_설정 완료 직후 테스트 시 나타난 화면_
당황했습니다. "설정을 잘못한 건가?"
아니었습니다. **Vertex AI Search의 인덱싱은 최대 24시간 소요됩니다.**
이게 유일한 함정이었습니다:
- ❌ 설정 완료 직후 테스트 → 검색 결과 없음
- ✅ 다음 날 테스트 → 모든 블로그 글 검색 가능
GCP Console의 Data Store에서 "Documents" 탭을 확인하면 인덱싱 진행 상황을 볼 수 있습니다.
## 결과: 정적 웹사이트가 AI 컨설턴트로
이제 retn.kr 방문자들은 이렇게 말할 수 있습니다:
- "Meta 광고 자동화 어떻게 하나요?"
- "Braze로 리텐션 개선 사례 있나요?"
- "n8n 자동화 가이드 있나요?"
AI가 블로그 콘텐츠를 기반으로 답변하고, 관련 아티클을 제안합니다.
**수십 개 글 사이에서 헤맬 필요가 없어졌습니다.**
### 측정 가능한 변화
| 지표 | Before | After |
| --- | --- | --- |
| 평균 페이지 체류 시간 | 1분 32초 | 측정 중 |
| 블로그 → Contact 전환율 | 0.8% | 측정 중 |
| 사용자 궁금증 해결률 | 추정 30% | 측정 중 |
_참고: 위젯 설치 후 2주간 데이터 수집 예정_
## 교훈: 실행 장벽은 거의 사라졌다
이 프로젝트에서 배운 것들:
### 1. "할 수 있을까?"가 아니라 "어떻게 할까?"
과거: "개발자 없이는 불가능해"
현재: "어떤 AI 도구를 쓸까?"
**질문이 바뀌면 가능성이 열립니다.**
### 2. 학습 비용이 진짜 비용
새 플랫폼을 배우는 시간 > 월 사용료 × 12개월
이미 아는 도구(GCP)를 활용하는 게 가장 빠른 길이었습니다.
### 3. Problem Owner = Solver 시대
- ✅ 문제를 가장 잘 아는 사람이 직접 해결
- ✅ 요구사항 전달 오류 제로
- ✅ 피드백 사이클 시간 = 0초
**문제를 겪는 사람이 가장 빠르게 해결할 수 있습니다.**
## 다음 단계
### 시도해볼 것들
1. **사용자 질문 분석** - 어떤 주제에 관심이 많은지 파악
1. **답변 품질 개선** - Agent Builder Instructions 최적화
1. **Follow-up 대화** - 단순 검색을 넘어 연속 대화 가능하게
### 직접 해보고 싶다면
이 글의 구현 가이드는 [setup-guide.md](https://gist.github.com/simpsonkorea/9dafe11ce683577959b31062d950af51?ref=retn.kr)에 있습니다.
**핵심은 이겁니다:**
복잡한 기술 스택을 고민하기 전에, "내가 원하는 게 뭔지"를 명확히 하세요.
그리고 AI에게 물어보세요. 생각보다 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다.
**Problem Owner가 직접 Solver가 되는 시대입니다.**
당신이 겪는 문제는 당신이 가장 빠르게 해결할 수 있습니다.
**궁금한 게 있으신가요?**
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