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바이브 코딩으로 서비스 만들기 | GA4 개인정보 처리방침 생성기 제작기

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바이브 코딩으로 서비스 만들기 | GA4 개인정보 처리방침 생성기 제작기

코드를 몰라도 AI 도구로 실무에 쓸 수 있는 서비스를 만들 수 있을까요? 이 글에서는 GA4 도입에 따른 개인정보 처리방침 생성기를 바이브 코딩으로 기획부터 완성까지 만든 과정을 정리합니다. 어떤 문제를 해결하고 싶었는지, 어떤 도구와 순서로 작업했는지, 그리고 비개발자가 서비스를 만들면서 느낀 점까지 솔직하게 공유합니다.

바이브 코딩이란?

AI가 매우 빠른 속도로 발전하면서, 코드 한 줄 쓸 줄 몰라도 AI 코드 편집 도구들의 도움을 받아 나만의 서비스를 제작하는 것이 가능해졌는데요. 이런 작업 방식을 "바이브 코딩(Vibe Coding)"이라고 부릅니다. 2025년 2월, AI 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 처음 사용한 용어로, 엄밀한 설계나 문법 없이도 AI와 대화하며 직관적으로 코드를 완성해 나가는 개발 방식을 뜻합니다.

아무래도 디지털 마케팅 분야에서 일을 하다 보니 관련 소식을 빠르게 접하고, 사내에서도 함께 스터디를 하는 등 다양한 것들을 만들어보게 되었습니다. 이 웹사이트 역시 바이브 코딩으로 제작되었습니다.

하지만 이런 도구들이 단순 재미가 아닌 업무의 효율을 높이는 데 활용되면 좋겠다는 아쉬움이 있었는데요. 이번에 GA4 도입에 따른 개인정보 처리방침 생성기를 만들면서 업무에 도움이 되는 서비스를 드디어 만들어보게 되었습니다.

이 글에서는 어떤 생각으로 이 서비스를 기획하게 되었고, 어떤 과정과 도구를 통해서 제작하고 최종 완성하게 되었는지, 바이브 코딩으로 만든 GA4 개인정보 처리방침 생성기 제작기를 정리해보도록 하겠습니다.

GA4 도입에 따른 개인정보 처리방침 업데이트, 왜 필요할까요?

Google Analytics 4(GA4)는 사용자들이 웹사이트 및 모바일 앱에서 하는 행동 데이터, IP 주소, 기기 정보 등을 수집하여 웹사이트 사용자 행동 분석을 돕습니다. 경우에 따라서 이 데이터를 개인정보로 보고, 그에 따른 사용자 동의 혹은 정보 공개 등의 법률적 조치가 필요할 수 있는데요. 수집하는 정보의 유형이나 내용에 따라서, 또 데이터를 저장하는 위치(국가)에 따라 개인정보보호법이 다르게 적용될 수 있습니다.

예를 들어, GA4를 통해 수집된 데이터는 Google LLC의 미국 서버로 전송됩니다. 이는 개인정보보호법상 국외 이전에 해당하기 때문에, 이전받는 자, 이전 목적, 이전 항목 등을 처리방침에 명시해야 합니다. 또한 쿠키 기반 식별자(_ga, _ga_<ID>)는 다른 정보와 결합하여 개인을 알아볼 수 있는 정보에 해당할 수 있어, 관련 고지가 필요합니다.

아무래도 GA4를 도입하면서 이런 부분까지 함께 챙기기가 쉽지 않고, 적용해야 한다는 것을 알고 있어도 관련 법률을 찾아보는 게 힘들어서 어떤 부분을 업데이트해야 하는지 모를 수 있습니다. 그래서 관련 가이드를 정리해보자는 생각에서 출발했습니다.

개인정보 처리방침 작성 가이드를 왜 바이브 코딩으로 만들었을까요?

개인정보 처리방침 작성 가이드는 사실 이미 잘 만들어져 있는 내용이 있었습니다. 개인정보보호위원회에서 발간한 『개인정보 처리방침 작성지침(2025.4.)』 이 바로 그것인데요. 다만, 무려 156페이지에 달하는 내용을 법에 관련해서 잘 알지 못하는 사람이 봤을 때, 어떤 부분이 해당되고 내 서비스에는 어떻게 변형해서 작성해야 하는지 판단하기가 어려운 게 문제였죠. 저도 마찬가지였습니다.

하지만 한 발짝 물러서서 생각해보면, 우리가 참고해야 하는 가이드 내용은 이미 정해져 있고, 어떤 내용을 수집하는지 체크만 하면 해당하는 내용만 보여줄 수 있다는 점에 착안했습니다. 즉, 사용자의 상황에 맞는 조건을 입력받아 필요한 가이드만 골라서 보여주는 도구를 만들면, 보다 손쉽게 여러 케이스에 대한 가이드 내용을 대응할 수 있을 것이라 판단했습니다.

단순히 블로그 글 하나로 정리하기에는 GA4 설정에 따라 달라지는 케이스가 너무 많았고, 그렇다고 모든 경우의 수를 한 글에 다 담기에는 독자가 자기에게 해당하는 내용을 찾기 어려울 것 같았습니다. 그래서 인터랙티브한 도구, 즉 체크리스트 기반으로 조건에 맞는 처리방침 가이드를 자동으로 생성해주는 서비스를 만들기로 결정했습니다.

개인정보 처리방침 생성기, 어떤 순서로 작업했을까요?

전체 작업 순서는 다음 5단계로 진행했습니다.

GA4 개인정보 처리방침 생성기 제작 5단계 워크플로우

1단계: 케이스별 개인정보 처리방침 가이드를 마크다운으로 정리하기

가장 먼저 한 일은 개인정보보호위원회의 작성지침을 기반으로, GA4 도입 시 발생할 수 있는 다양한 케이스를 마크다운(Markdown) 파일로 정리하는 것이었습니다. 왜 마크다운이었냐면, AI 도구에 컨텍스트로 넘기기에 마크다운 형식이 가장 깔끔하고 구조적이기 때문입니다.

정리한 주요 케이스는 다음과 같습니다.

각 케이스별로 처리방침에 포함해야 하는 항목(수집 항목, 수집 목적, 보관 기간, 제3자 제공/위탁 내용, 쿠키 고지 등)을 구조화하여 정리했습니다. 이 마크다운 파일이 이후 모든 작업의 기초 데이터가 되는 셈입니다.

2단계: 사용자에게 확인해야 할 체크리스트 설계하기

다음으로는 사용자가 어떤 케이스에 해당하는지 판별하기 위한 체크리스트를 설계했습니다. 핵심은 사용자가 법률 용어를 몰라도 자기 상황을 선택할 수 있게 만드는 것이었는데요. 질문을 최대한 실무 언어로 바꾸는 데 신경을 썼습니다.

예를 들어, "가명정보 처리를 활용하시나요?"라고 물으면 대부분의 마케팅 실무자도 바로 답하기 어렵습니다. 그래서 각 항목에 "통계/연구 목적으로 가명처리된 데이터를 활용합니다"처럼 구체적인 설명을 함께 표시하여, 잘 모르는 항목도 쉽게 판단할 수 있도록 구성했습니다.

체크리스트는 크게 두 영역으로 나누어 설계했습니다.

이 체크리스트의 각 답변 조합이 1단계에서 정리한 마크다운 가이드의 어떤 섹션과 연결되는지를 매핑하는 작업도 함께 진행했습니다.

3단계: Google AI Studio로 PRD 문서 만들기

체크리스트와 가이드 데이터가 준비되었으니, 이제 이것을 실제 서비스로 만들기 위한 기획 문서가 필요했습니다. 여기서 Google AI Studio를 활용했습니다.

PRD(Product Requirements Document) 는 서비스의 목적, 타겟 사용자, 핵심 기능, 사용자 플로우 등을 정리한 기획 문서입니다. 바이브 코딩에서는 이 PRD가 AI에게 "이런 서비스를 만들어줘"라고 전달하는 핵심 지시서 역할을 합니다.

Google AI Studio에 1~2단계에서 정리한 마크다운 파일과 체크리스트를 컨텍스트로 넘기고, 다음과 같은 내용을 포함하는 PRD를 작성해달라고 요청했습니다.

AI Studio가 작성해준 PRD 초안을 바탕으로, 실제 실무에서 필요한 세부 요구사항을 직접 추가하고 다듬는 작업을 거쳤습니다. AI가 문서의 뼈대를 잡아주면, 사람이 도메인 지식으로 살을 붙이는 방식인 셈입니다.

4단계: Google AI Studio로 TRD 문서 만들기

PRD가 "무엇을 만들 것인가"를 정의한 문서라면, TRD(Technical Requirements Document) 는 "어떻게 만들 것인가"를 정의한 문서입니다. 기술 스택, 데이터 구조, 컴포넌트 설계 등 개발에 필요한 기술적 요구사항을 담습니다.

역시 Google AI Studio를 활용해서, PRD를 기반으로 TRD를 작성했습니다. AI Studio에 PRD 문서를 넘기면서 "이 PRD를 구현하기 위한 TRD를 작성해줘. 프론트엔드 웹앱으로 구현할 것이고, 체크리스트 데이터는 JSON으로 관리하고 싶어"와 같은 방향성을 함께 전달했습니다.

TRD에는 다음과 같은 내용이 포함되었습니다.

비개발자가 TRD까지 작성할 필요가 있을까 싶을 수도 있지만, 바이브 코딩에서 AI에게 더 명확한 지시를 전달할수록 결과물의 품질이 높아집니다. PRD만 넘기면 AI가 알아서 기술적 결정을 내리게 되는데, 그 결정이 항상 최선은 아닐 수 있기 때문입니다.

5단계: Antigravity로 프로젝트 빌드하기

PRD와 TRD가 준비되었으니, 드디어 실제 서비스를 만들 차례입니다. 여기서 사용한 도구가 바로 Antigravity입니다. Antigravity는 Google이 출시한 AI 기반 코드 편집 도구로, Gemini 모델을 기반으로 여러 AI 에이전트가 협력하여 개발 과정 전체를 자동화해주는 플랫폼입니다.

Antigravity에 PRD와 TRD 문서를 함께 넘기고, 프로젝트를 생성하는 것으로 작업을 시작했습니다. 작업 과정에서 특히 유용했던 점은 다음과 같습니다.

물론 한 번에 원하는 결과가 나오지 않는 경우도 있었습니다. 특히 체크리스트 조건에 따른 조건부 로직이 복잡해질수록 AI가 의도와 다른 코드를 생성하기도 했는데요. 이럴 때는 문제 상황을 구체적으로 설명하거나, TRD에서 정의한 데이터 구조를 다시 참고하도록 안내하면 대부분 해결할 수 있었습니다.

완성된 서비스는 어떤 모습일까요?

최종 완성된 GA4 개인정보 처리방침 생성기의 사용 흐름은 다음과 같습니다.

1. 서비스 기본 정보 입력

먼저 회사명(또는 개인/단체명), 서비스명, 사이트 URL, 서비스 유형을 입력합니다. 서비스 유형에 따라 쿠키/광고 ID 거부 가이드 내용이 달라지기 때문에, 웹사이트인지 앱인지를 선택하도록 했습니다. 우측 상단의 실시간 미리보기 토글을 켜면 입력과 동시에 결과를 확인할 수도 있습니다.

서비스 기본 정보 입력 화면: 회사명, 서비스명, URL, 서비스 유형 입력 폼

2. GA4 설정 및 수집 정보 체크

현재 GA4 설정에 맞게 옵션을 선택합니다. 데이터 보관 기간을 드롭다운으로 선택하고, 수집 및 활용 정보 항목에서 해당하는 내용을 체크하는 방식입니다. User-ID 수집, 맞춤형 광고/리마케팅 활용, 가명정보 처리, 전자상거래 이벤트 수집 여부를 체크하면, 각 항목에 해당하는 처리방침 내용이 자동으로 반영됩니다.

GA4 설정 및 수집 정보 입력 화면: 데이터 보관 기간 선택과 수집 항목 체크리스트

3. 결과 확인 및 복사/다운로드

입력한 정보를 바탕으로 개인정보 처리방침에 포함해야 할 항목이 생성됩니다. 개인정보의 처리 목적, GA4 관련 처리 항목, 보관 기간, 제3자 제공/위탁 내용 등이 구조화된 형태로 표시되며, 항목별로 개별 복사하거나 전체를 한 번에 복사할 수 있습니다. HTML 다운로드 기능도 제공하여 바로 웹페이지에 삽입할 수 있도록 했습니다. 상단의 확인사항 안내에서는 생성기가 커버하지 못하는 추가 항목에 대해서도 안내하고 있습니다.

결과 화면: 생성된 처리방침 항목 6개와 복사/HTML 다운로드 버튼

이 서비스의 핵심 가치는, 156페이지짜리 작성지침을 처음부터 끝까지 읽지 않아도 자기 상황에 맞는 처리방침 항목만 빠르게 확인하고 적용할 수 있다는 점입니다.

바이브 코딩으로 서비스를 만들며 느낀 점

이번 제작 과정을 통해 몇 가지 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

바이브 코딩으로 서비스를 만들며 느낀 3가지 인사이트

첫째, 기획이 80%입니다. 바이브 코딩이라고 해서 무작정 AI에게 "이런 거 만들어줘"라고 하면 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. 오히려 전통적인 개발 프로세스처럼 PRD와 TRD를 먼저 꼼꼼하게 작성할수록 AI가 더 정확한 결과물을 만들어줍니다. 코딩 능력이 필요 없어진 것이지, 기획 능력이 필요 없어진 것은 아닌 셈입니다.

둘째, 도메인 지식이 차별화 포인트입니다. 바이브 코딩 도구는 누구나 쓸 수 있지만, GA4와 개인정보보호법에 대한 실무 지식이 있었기에 실제로 쓸 수 있는 서비스를 만들 수 있었습니다. 도구를 다루는 기술보다 "무엇을 만들 것인가"를 아는 것이 더 중요하다고 느꼈습니다.

셋째, 완벽하지 않아도 괜찮습니다. 처음부터 완벽한 서비스를 만들려고 하면 시작 자체가 어렵습니다. 기본 기능부터 만들고, 사용하면서 개선해 나가는 방식이 바이브 코딩과 잘 맞습니다. 이 생성기도 처음에는 체크리스트와 텍스트 출력만 되는 단순한 형태였지만, 반복적인 수정을 거치면서 미리보기 기능이나 다운로드 기능이 하나씩 추가되었습니다.

자주 묻는 질문

바이브 코딩으로 만든 서비스, 실무에서 실제로 사용할 수 있나요?

네, 충분히 가능합니다. 다만 핵심은 도구가 아니라 기획의 품질에 있습니다. 이번 생성기의 경우, 개인정보보호위원회의 공식 작성지침을 기반으로 가이드 내용을 정리했기 때문에 실무에서 참고 자료로 활용할 수 있습니다. 물론 최종적으로 처리방침을 공개하기 전에는 법무 검토를 받는 것을 권장합니다.

바이브 코딩을 시작하려면 어떤 도구부터 써보는 게 좋을까요?

이 글에서는 Google AI Studio로 기획 문서를 작성하고 Antigravity로 프로젝트를 빌드하는 방식을 소개했습니다. Google AI Studio는 무료로 사용할 수 있고, Antigravity는 Google Workspace를 사용하고 있다면 회사 계정으로 추가 과금 없이 한도 내에서 이용할 수 있어 진입 장벽이 낮습니다. 먼저 간단한 프로젝트로 도구에 익숙해진 뒤, PRD/TRD 기반의 체계적인 작업 흐름을 시도해보는 것을 추천합니다.

참고 자료