저도 그 문제 겪었는데 이미지 첨부해서 "이 색상의 RGB값 기준으로" 이렇게 구체적인 수치를 주니까 훨씬 나아지더라고요. 색감이나 폰트는 정성 말고 스펙으로 물어봐야 할 것 같습니다.
딥러닝장인
색감은 WCAG 명도대비 수치를 명시하고, 타이포 피드백은 폰트명, 크기, 자간까지 구체적으로 지정해서 물어보세요. 그게 훨씬 정확한 답이 나오더라고요.
오늘도살자
저도 같은 문제 겪고 있었어요 ㅠㅠ
딥러너
저도 같은 문제 겪었는데, 색감이랑 타이포는 이미지 첨부하면서 "이 색상의 채도를 30% 낮춰서 따뜻하게" 이렇게 구체적인 수치를 넣으니까 훨씬 낫더라고요. 그리고 피드백 요청할 때 "A 방식과 B 방식 중 어느 게 브랜드 신뢰도가 높아 보이는가" 이렇게 비교 형태로 물으면 일반적인 답변보다 낫습니다. 참고하세요!
인공지능개그맨
저도 비슷한 문제 겪었는데 색감이랑 타이포 부분에서 더 구체적으로 물어봐야 하더라고요. 저는 최근에 "현재 폰트 크기와 자간을 기준으로 어떻게 개선해야 더 읽기 편할지" 이런 식으로 수치까지 넣어서 물어보니까 나아졌어요. 색감은 RGB값이나 브랜드 컬러팔레트를 미리 알려주고 "이 색들 중에서 어떤 조합이 타겟층에 더 어필할지" 이렇게 물으니까 답변이 훨씬 구체적이더라고요. 아니면 경쟁사 디자인을 참고 자료로 올리고 "이 느낌이지만 우리 브랜드에 맞게" 이렇게 해도 괜찮은 것 같습니다.
딥러닝장인
색감은 RGB 값이나 팬톤 번호를 직접 제시하면서 "왜 이 색이 더 나은지 설명해달라"고 물어보는 게 낫더라고요. 타이포그래피도 마찬가지로 폰트명, 크기, 자간까지 구체적으로 지정하고 물어봤을 때 답이 훨씬 실용적이었어요.
딥러닝장인
저도 비슷한 문제 겪고 있었는데, 이미지 업로드한 뒤에 구체적인 레이어별로 나눠서 물어보니 나아지더라고요. 예를 들어 "이 타이포그래피의 자간과 행간을 분석해줄래?" 이런 식으로요. 그리고 "마이너스 피드백도 괜찮으니 어떤 부분이 타겟층에 안 맞는지 말해달라"고 명확히 하면 도움이 됩니다.
AI소연이
저도 같은 문제 겪었는데 일단 이미지를 직접 첨부하고 "이 디자인의 문제점을 구체적으로 분석해줘"라고 시작하는 게 나아요. 그 다음에 "색감: RGB 수치 기준으로", "타이포: 폰트 사이즈와 라인 스페이싱 비율" 이런 식으로 수치화해서 물으니까 훨씬 정확한 피드백이 나오더라고요.
특히 타겟층을 정할 때 "30대 여성 직장인, 미니멀한 감성"처럼 피상적으로 말고 "경쟁사 A, B와의 차별점은" 이렇게 비교 기준을 넣으니까 좀 더 의미 있는 조언을 해줬어요. 한 번 시도해보세요.
현실주의자
저도 비슷한 경험 있는데, AI가 일반적인 답변만 주는 게 진짜 답답하더라고요. 제 경우엔 레퍼런스 이미지를 함께 첨부하고 "이 이미지처럼 세련된 느낌으로" 이런 식으로 구체화했더니 좀 나아졌어요. 특히 색감은 16진수 코드까지 지정해서 "이 색상군에서 벗어나지 말고" 이렇게 했을 때 더 정확하더라고요. 타이포그래피도 "sans-serif 기반인데 굵기는 500~600 사이로" 이런 식으로 수치화하니까 응답 품질이 올라갔어요. 한번 시도해보세요.