ChatGPT와 Claude를 활용하여 대규모로 LinkedIn 연결 메시지를 개인화하는 방법

ChatGPT와 Claude 중 어떤 도구가 어떤 용도에 더 적합할까요?

대부분의 사람들에게 가장 좋은 결과물을 만들어내는 도구는 이미 익숙한 도구입니다. 이 가이드의 안내와 원칙은 두 도구 모두에서 동일하게 효과적입니다. 많은 실무자들이 대량 생성에는 ChatGPT를, 중요한 개별 메모 작성에는 Claude를 사용하지만, 워크플로는 동일합니다.

음표 한 장을 쓰기 전에 무엇을 준비해야 할까요?

AI가 생성한 링크드인 노트의 품질은 AI에 입력하는 정보의 품질에 정비례합니다. 형편없는 정보를 입력하면 평범한 결과물만 나옵니다. ChatGPT나 Claude 같은 도구를 사용하기 전에, 연락하려는 각 사람에 대한 개인화 데이터를 수집해야 합니다.

핵심 데이터 포인트

최소한 상대방의 이름, 현재 직책과 회사, 그리고 연락하는 구체적이고 진정성 있는 이유 하나를 알아야 합니다. 그 이유가 바로 개인 맞춤화를 위한 핵심입니다.

중요도가 높은 데이터 포인트

템플릿에 맞춰 작성된 메모가 아닌, 진정으로 개인 맞춤형 메모를 원한다면, 더 깊이 파고들어 보세요. 최근에 그들이 게시한 글이나 기사를 찾아보고, 주제나 공감되는 특정 내용을 메모해 두세요. 공통된 인맥이 있는지, 있다면 누구인지도 확인해 보세요. 같은 업계에서 일했거나, 같은 컨퍼런스에 참석했거나, 비슷한 경력 전환기를 겪었는지 등 공통된 직업 경험을 찾아보세요. 최근의 관련 수상 경력, 중요한 성과, 회사 소식 등도 메모해 두면 좋습니다. 이러한 정보들이 AI가 개인적이고 관련성 있는 메모로 변환해 줄 원자료가 됩니다.

이 정보를 어디에서 찾을 수 있나요?

링크드인 프로필이 가장 중요한 정보원입니다. 헤드라인만 보지 말고, 소개란, 최근 활동 내역(게시물과 댓글), 근무 경력, 추천 콘텐츠 등을 꼼꼼히 살펴보세요. 프로필에 뉴스레터, 팟캐스트, 출판물 링크가 있다면 잠깐 훑어보는 것만으로도 다른 사람들은 찾아보지 않을 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

연구 자료 정리하기

이 프로세스를 확장하려면 조사 내용을 간단한 스프레드시트에 정리하세요. 스프레드시트에는 이름, 현재 직책, 회사, 업종, 개인화 요소(언급할 구체적인 내용 하나), 연락 이유, 추가 정보 등의 열을 포함해야 합니다. 이 스프레드시트는 대규모 AI 프롬프트 생성 시 입력 자료로 사용됩니다.

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LinkedIn 메모 작성을 위한 핵심 프롬프트 프레임워크

잘 구성된 프롬프트는 즉시 전송할 수 있는 AI 출력과 완전한 수정이 필요한 AI 출력의 차이를 만듭니다. 고쳐 쓰기다음은 다양한 사용 사례에서 일관되게 최고의 LinkedIn 연결 메모를 생성하는 프레임워크입니다.

높은 전환율을 자랑하는 AI 프롬프트의 6가지 요소

1. 역할

AI에게 누구의 입장에서 글을 쓰는지 알려주세요. 이름, 현재 직책, 그리고 전문 분야와 관련된 맥락을 포함하세요. AI는 누구의 어조로 글을 쓰는지 알아야 합니다. 예시: "귀하는 [본인 이름]을 대신하여 글을 쓰고 있습니다. [본인 이름]은 초기 단계 스타트업이 첫 번째 성장 동력을 구축하도록 돕는 B2B SaaS 마케팅 컨설턴트입니다."

2. 수신자 상황

AI에게 연락하려는 사람에 대한 주요 정보를 제공하세요. 이름, 직책, 회사, 그리고 조사에서 파악한 구체적인 개인화 요소를 포함하세요. 예: "수신자는 [이름] 님으로, [회사]의 제품 담당 부사장입니다. 최근 제품 및 영업 팀을 PLG(Product Leadership Group) 방식으로 통합하는 데 따른 어려움에 대한 글을 게시했습니다."

3. 메시지의 목표

링크드인 연결 메시지의 목적을 명확히 밝히세요. 링크드인 연결 메시지는 300자 제한이 있으므로, 목표는 거래를 성사시키는 것이 아니라 진정한 관련성을 보여줌으로써 연결을 맺는 것입니다. 따라서 메시지 시작 부분에 "목표는 제품이나 서비스를 홍보하는 것이 아니라 진정한 관련성을 보여줌으로써 연결을 맺는 것입니다."라고 명확하게 명시하세요.

4. 어조와 목소리

어조를 명확하게 지정하세요. 따뜻하고 친근한 어조, 직접적이고 전문적인 어조, 호기심을 갖고 동료처럼 이야기하는 어조, 열정적이면서도 존중하는 어조 등 다양한 선택지가 있습니다. 어조는 본인의 이미지와 상대방의 선호도를 고려하여 선택하세요. 스타트업 창업자와 대기업 부사장은 서로 다른 방식으로 메시지를 받아들일 것입니다.

5. 제약 조건

LinkedIn 연결 메시지는 300자 이내로 작성할 수 있습니다. 메시지 작성 시 이 제한 사항을 명확히 지정하세요. 또한, 피해야 할 표현이나 접근 방식을 구체적으로 명시하십시오. 예를 들어, "서비스나 제품에 대한 언급은 삼가 주세요", "시너지라는 단어는 사용하지 마세요", "나로 시작하는 표현은 피하세요"와 같이 구체적으로 명시하는 것이 좋습니다.

6. 출력 형식

선택할 수 있도록 두세 가지 버전을 요청하세요. 각 버전은 300자 이내로 작성하고, 특수 서식이나 이모티콘 없이 일반 텍스트로 작성해 달라고 요청하세요.

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마스터 프롬프트 템플릿

다음은 여섯 가지 요소를 모두 포함하는 재사용 가능한 마스터 프롬프트입니다. 이 프롬프트를 ChatGPT 또는 Claude에 복사하고 괄호 안의 필드를 채우세요.

[본인 이름]님(본인 직책)을 대신하여 LinkedIn 연결 요청 메시지를 작성하고 계십니다. [본인 업무 및 소속에 대한 간략한 설명].

수신자는 [이름], [직함]이며 [회사명]에 근무합니다. [구체적인 맥락을 설명하는 한 문장 — 예: "최근에 X에 대해 글을 썼습니다." 또는 "W 회사에서 Z년 근무 후 Y 회사에 입사했습니다."]

제가 연결하려는 이유는 다음과 같습니다: [진정한 이유 — 공통 관심사, 그들의 작품에 대한 존경심, 협업 가능성, 같은 커뮤니티 등]

어조: [어조 — 예: 따뜻하고 동료애 넘치는 어조, 직접적이고 전문적인 어조, 호기심 어린 동시에 부담 없는 어조]

제한 사항: 300자 이내. 일반 텍스트. 홍보성 내용 금지. 전문 용어 사용 금지. "나"로 시작하지 마십시오. "시너지", "레버리지", "연락하다"와 같은 단어 사용을 금지합니다.

세 가지 변형을 작성하세요.

사용 사례별 바로 사용 가능한 프롬프트 예시

다양한 소통 목표에는 다양한 유형의 메시지가 필요합니다. 다음은 가장 일반적인 링크드인 연결 시나리오에 대한 메시지 예시입니다.

사용 사례 1: 콘텐츠를 읽은 후 연락하기

당신은 중견 핀테크 기업의 UX 연구원인 마야 첸을 대신하여 링크드인 연결 요청을 작성하고 있습니다. 수신자는 최근 금융 앱에 대한 신뢰를 무너뜨리는 다크 패턴의 원인에 대한 글을 게시한 제품 디자이너 데이비드 파크입니다. 마야는 해당 글이 통찰력 있다고 생각하여 제품 및 디자인 분야의 동료로서 데이비드와 연결되기를 원합니다. 어조: 진솔하고, 동료 간의 소통을 지향하며, 지적으로 교류하는 분위기. 300자 이내. 홍보성 내용은 포함하지 마세요. 세 가지 버전으로 작성 가능합니다.

사용 사례 2: 잠재 고객과 연결하기

당신은 프리랜스 브랜드 전략가인 제임스 오카포를 대신하여 링크드인 연결 요청을 작성하고 있습니다. 수신자는 시리즈 A 단계의 헬스케어 기술 스타트업인 노바케어(NovaCare)의 마케팅 책임자 프리야 메타입니다. 제임스는 노바케어의 성장을 지켜봐 왔으며, 경쟁이 치열한 시장에서 노바케어가 어떻게 포지셔닝하는지에 감탄했습니다. 그는 영업 제안보다는 단순히 관계를 시작하고 싶어합니다. 어조는 정중하고, 전문적이며, 부담스럽지 않아야 합니다. 300자 이내로 작성하고, 제임스의 서비스 내용을 언급하지 마세요. 세 가지 형식으로 작성 가능합니다.

사용 사례 3: 잠재적 고용주 또는 채용 담당자에게 연락하기

당신은 전자상거래 및 소매 분야에서 5년 경력을 가진 데이터 분석가인 레일라 산토스를 대신하여 링크드인 연결 요청을 작성하고 있습니다. 수신자는 쇼피파이(Shopify)의 분석 담당 이사인 톰 브릭스입니다. 레일라는 현재 새로운 직책을 적극적으로 알아보고 있으며, 쇼피파이의 판매자 분석 방식에 진심으로 감탄하고 있습니다. 그녀는 단순히 구직 활동 때문이 아니라 진정성 있는 관계를 맺고 싶어합니다. 어조는 전문적이고, 열정적이며, 진솔해야 합니다. 300자 이내로 작성해야 하며, 구직 활동 관련 내용은 포함하지 않아야 합니다. 세 가지 버전으로 작성 가능합니다.

사용 사례 4: 이전 동료 또는 지인과 다시 연락하기

영업 이사인 라즈 파텔을 대신하여 링크드인 연결 요청을 작성하고 있습니다. 수신자는 4년 전 같은 회사에서 라즈와 함께 일했던 사라 김입니다. 당시에는 가까운 동료는 아니었지만 몇몇 프로젝트에서 함께 일한 적이 있습니다. 라즈는 부담스럽거나 형식적인 느낌 없이 사라와 다시 연락하고 싶어합니다. 어조는 따뜻하고 편안하며, 특별한 의도는 없어야 합니다. 300자 이내로 작성해야 하며, 세 가지 버전이 있습니다.

사용 사례 5: 회의 또는 이벤트 후 연결

당신은 스타트업 창업자인 안나 코왈스키를 대신하여 링크드인 연결 요청을 작성하고 있습니다. 수신자는 지난주 SaaStr에서 안나가 잠시 만났던 벤처캐피탈 파트너 벤 토레스입니다. 두 사람은 특정 산업 분야의 SaaS에 대한 AI 관련 짧은 대화를 나눴습니다. 안나는 대화를 이어가고 싶어합니다. 어조는 따뜻하고 활기차며, 만남에 대한 구체적인 내용을 담아야 합니다. 300자 이내로 작성하고, 구체적인 요청은 포함하지 마세요. 세 가지 형식으로 작성할 수 있습니다.

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확장 워크플로: 노트 한 개에서 백 개까지

프롬프트가 훌륭한 개별 메모를 생성한다는 것을 검증했다면, 이제 품질 저하 없이 대량으로 개인화된 메모를 생성할 수 있는 워크플로를 구축할 차례입니다.

1단계: 조사용 스프레드시트 만들기

연락하려는 사람 수만큼 행을 만들어 스프레드시트를 작성하세요. 각 행에는 이름, 직함, 회사, 업종, 개인화 요소, 연락 목적, 어조(대상별로 다를 경우), 작성된 메시지, 검토/최종 메시지를 기록할 열을 포함해야 합니다.

2단계: 세그먼트별로 프롬프트를 일괄 처리합니다.

모든 사람에게 매번 새로운 메시지를 작성하지 마세요. 대신, 잠재 고객, 잠재적 협력자, 존경하는 사상가, 전 동료 등과 같이 대상을 그룹으로 나누세요. 각 그룹별로 하나의 기본 메시지 템플릿을 만들고, 해당 그룹 내 각 개인에 맞는 변수를 채워 넣으세요. 이렇게 하면 매번 메시지를 처음부터 다시 작성할 필요 없이 개인 맞춤형 메시지를 얻을 수 있습니다.

3단계: 일괄 생성

중간 정도의 양(10~30개 노트)이라면, 작성된 프롬프트를 ChatGPT나 Claude에 하나씩 수동으로 붙여넣는 방식으로 처리할 수 있습니다. 양이 많을 경우에는 API(ChatGPT의 OpenAI API 또는 Claude의 Anthropic API)와 Google Sheets의 AI 추가 기능 같은 스프레드시트 도구 또는 Clay, Make, Zapier 같은 노코드 자동화 도구를 함께 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 스프레드시트의 각 행을 프롬프트로 전달하고 생성된 노트를 새 열에 자동으로 받아볼 수 있습니다.

4단계: 검토, 수정 및 승인

AI가 생성한 모든 메모는 전송 전에 반드시 사람의 검토 과정을 거쳐야 합니다. 이는 선택 사항이 아니며, 다음 섹션에서 그 이유를 자세히 설명합니다. 메모를 전송하기 전에 '승인됨', '수정 필요', 또는 '다시 생성'으로 표시해 주세요.

5단계: 의도를 담아 보내세요

LinkedIn에는 연결 요청 메시지를 일괄 전송하는 기능이 없습니다. 각 요청은 개별적으로 보내야 합니다. 이는 버그가 아니라 의도된 기능입니다. 이러한 기능 덕분에 자연스러운 속도로 요청을 보낼 수 있어 LinkedIn의 스팸 필터에 걸리지 않습니다. 수동으로 보낼 경우 하루에 20~50건 정도의 연결 요청이 적당합니다. 한 번에 모두 보내기보다는 하루 동안 나누어 보내는 것이 좋습니다.

반드시 건너뛸 수 없는 인간 검토 단계

AI가 생성한 링크드인 메모는 초안일 뿐 최종 결과물이 아닙니다. 이를 완성된 결과물로 간주하는 것은 링크드인 연결 메모를 대규모로 개인화하려는 시도에서 사람들이 가장 흔히 저지르는 실수이자 가장 큰 비용 손실을 초래하는 실수입니다.

모든 노트에서 확인해야 할 사항

정확성

AI 모델은 사용자가 제공하는 맥락을 잘못 해석하거나 착각할 수 있습니다. 예를 들어 AI에게 "누군가가 최근 원격 팀 관리에 대한 글을 올렸다"고 알려줬다면, 해당 글에 대한 언급이 정확하고 구체적인지 확인해야 합니다. 단순히 누구에게나 적용될 수 있는 모호한 표현은 좋지 않습니다. 세부 사항을 잘못 전달한 메시지는 일반적인 메시지보다 오히려 부주의함을 드러내는 것으로 비춰져 진정한 관심이 아닌 것처럼 보일 수 있습니다.

문자 수

LinkedIn의 300자 제한은 엄격합니다. 보내기 전에 모든 메모를 문자 카운터에 입력하여 확인하세요. 프롬프트에 제한을 지정했더라도 AI가 가끔씩 글자 수를 초과하는 경우가 있습니다. 문장이 중간에 잘리는 메모는 난처할 뿐만 아니라 효과도 떨어집니다.

톤핏

각 메시지를 소리 내어 읽어보세요. 당신의 말투와 어울리나요? 수신자의 소통 스타일과도 잘 맞나요? 예를 들어, 캐주얼하고 유머러스한 링크드인 게시물을 자주 올리는 사람에게 지나치게 격식 있는 어조로 메시지를 보내면 어색할 수 있습니다. 검토하면서 필요에 따라 어조를 조정하세요.

"이거 소름 끼치는가?" 테스트

철저한 조사와 불편한 감시 사이에는 미묘한 차이가 있습니다. 만약 메모에 2년 전에 다른 사람의 게시물에 남긴 댓글처럼 아주 사소한 내용을 언급한다면, 개인적인 접촉이라기보다는 오히려 사생활 침해처럼 느껴질 수 있습니다. 공개적으로 확인 가능하고, 최근의 일이며, 전문적인 맥락에 맞는 내용만 언급하세요.

문법과 흐름

AI가 작성한 글은 대개 문법적으로 깔끔하지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 문법적 정확성뿐 아니라 글의 흐름도 꼼꼼히 살펴보세요. 링크드인 메모에는 간결하고 명료한 문장이 가장 효과적입니다. 이해하기 위해 여러 번 읽어야 하는 부분은 간소화해야 합니다.

해야 할 일과 하지 말아야 할 일: AI 메모가 스팸처럼 느껴지게 만드는 실수들

AI를 활용하여 링크드인 연결 메시지를 대규모로 개인화하는 목적은 진정한 연결을 만드는 것이지, 대량 커뮤니케이션을 자동화하는 것이 아닙니다. AI가 생성한 메시지가 진정성이 없다는 것을 즉시 드러내는 몇 가지 패턴이 있으므로, 이러한 패턴은 모두 피해야 합니다.

링크드인 연결 메모: 해야 할 일 vs 피해야 할 일

수락 후 발생하는 일: AI 기반 후속 조치

첫 메시지는 관계를 시작하는 데 도움이 됩니다. 하지만 진정한 전환은 후속 메시지에서 이루어집니다. AI는 몇 가지 중요한 차이점을 제외하고 동일한 원칙을 사용하여 이 단계 또한 개인화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

첫 번째 후속 메시지

상대방이 연결 요청을 수락한 후 24~48시간 이내에, 아직 당신을 기억하고 있을 때 후속 메시지를 보내세요. 이 메시지는 연결 요청 메시지보다 약간 길지만(두세 문장 정도), 여전히 편안하고 거래적인 느낌이 들지 않도록 작성하세요. 연결해 주셔서 감사하다는 인사와 함께 연결의 중요성을 강조하고, 진솔한 질문이나 의견으로 대화를 시작해 보세요.

AI를 활용한 후속 메시지 발송

기존의 기본 프롬프트 프레임워크는 그대로 사용하되 목표를 업데이트하세요. "연결을 맺는다" 대신 "진정한 대화를 시작한다"로 목표를 설정하세요. AI에게 상대방이 연결을 수락한 이유(알고 있다면), 연결 메시지의 원래 의도, 그리고 진심으로 답변을 듣고 싶은 질문 하나를 제공하세요. 마지막에 간단하게 답할 수 있는 질문 하나로 끝나는 메시지를 요청하세요. 질문이 너무 많으면 답장률이 떨어집니다. 질문은 항상 하나만으로 충분합니다.

장기적인 접근 방식

링크드인에서 만나는 모든 사람이 즉시 고객, 고용주, ​​협력자 또는 사업 기회로 이어지는 것은 아닙니다. 가장 가치 있는 인맥은 게시물에 댓글을 달고, 작품을 공유하고, 콘텐츠에 응답하는 등 꾸준하고 가치 있는 상호 작용을 통해 몇 달에 걸쳐 형성되는 경우가 많습니다. AI는 이러한 상호 작용을 통해 많은 사람들에게 유용한 댓글을 대량으로 작성할 수 있도록 도와줍니다. 링크드인 네트워크를 자판기가 아닌 정원처럼 가꾸세요.

파이프라인 자동화를 위한 도구 및 통합 기능

수동 복사 붙여넣기 수준을 넘어 대규모로 링크드인 연결 메모를 개인화하려면 이러한 도구와 플랫폼을 활용하여 통합된 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

클레이

Clay는 AI API와 직접 통합되는 데이터 보강 및 아웃리치 자동화 플랫폼입니다. LinkedIn 프로필 데이터를 가져와 웹에서 추가 컨텍스트 정보를 통합하고, AI 프롬프트를 실행하여 개인화된 메시지를 생성하는 등 모든 작업을 단일 워크플로 내에서 수행할 수 있습니다. Clay는 이러한 사용 사례에 특화된 도구 중 하나로, 영업팀과 채용 담당자들이 AI 기반 개인화 아웃리치를 대규모로 활용하는 데 널리 사용되고 있습니다.

Make(이전 Integromat) 및 Zapier

두 플랫폼 모두 연구 자료가 저장된 Google Sheets를 OpenAI 또는 Anthropic API에 연결할 수 있습니다. 스프레드시트에 행을 추가하면 자동으로 알림이 표시되고, 메모가 생성되어 스프레드시트에 다시 기록되는 워크플로를 구축할 수 있습니다. 기본적인 워크플로는 코딩 없이 구현 가능합니다.

팬텀버스터와 덕스 수프

이러한 링크드인 자동화 도구를 사용하면 프로필 데이터를 대량으로 수집하여 AI 프롬프트 워크플로에 활용할 수 있습니다. 하지만 링크드인 서비스 약관을 준수하여 신중하게 사용해야 하며, 과도한 자동화는 계정 제한으로 이어질 수 있습니다.

GPT 또는 Claude 추가 기능이 포함된 Google Sheets

여러 Google Workspace 추가 기능을 사용하면 AI를 Google Sheets에 직접 통합할 수 있습니다. 이를 통해 셀에 프롬프트 수식을 입력하고 같은 행의 다른 셀 데이터를 기반으로 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 기술적인 지식이 없는 사용자가 전체 통합 기능을 구축하지 않고 일괄 생성을 자동화하려는 경우 가장 접근하기 쉬운 방법입니다.

링크드인 서비스 약관에 대한 참고 사항

LinkedIn은 자체 정책을 위반하는 자동화된 메시지 또는 대량 메시지 전송 및 연결 요청을 제한합니다. 사용자 계약AI를 이용해 메모를 작성하는 것 자체는 규정 위반이 아닙니다. 작성된 내용은 여전히 ​​사람이 검토하고 수동으로 전송하기 때문입니다. 하지만 봇을 이용해 대량의 연결 요청을 자동으로 전송하는 것은 플랫폼 규칙에 위배되며 계정 제한의 위험이 있습니다. 가장 안전한 방법은 AI를 활용한 메모 작성 후 수동으로 전송하는 것입니다.

빠른 시작 체크리스트: 대규모로 LinkedIn 연결 메모를 개인화하세요

이 체크리스트를 활용하여 AI 기반 개인 맞춤형 홍보 캠페인을 처음부터 시작해 보세요.

연구 및 설정

이름, 직책, 회사, 개인화 요소, 연락 목적, 어조 등의 열이 있는 리서치 스프레드시트를 만드세요. 각 사람에 대해 최소 하나 이상의 진정성 있고 구체적인 개인화 요소를 파악하세요. 공통된 연락 목표를 가진 두세 그룹으로 목록을 나누세요.

프롬프트 빌딩

6가지 요소 프레임워크를 사용하여 각 부문별로 마스터 프롬프트 템플릿을 하나씩 작성하세요. 300자 제한, 금지어 목록, 어조 지정 사항을 포함하십시오. 전체 작업을 실행하기 전에 각 템플릿을 3~5명에게 테스트해 보세요. 결과를 검토하고 지속적으로 좋은 결과가 나올 때까지 프롬프트를 수정하십시오.

배치 생성

세그먼트별로 일괄적으로 메모를 생성합니다. 하루 처리량이 30건을 초과하는 경우, 스프레드시트와 AI API를 통합하여 사용하세요. 생성된 모든 메모는 스프레드시트의 특정 열에 저장합니다.

인적 검토

보내기 전에 모든 메모를 꼼꼼히 읽으세요. 정확성을 확인하고, 글자 수를 점검하고, 어조가 적절한지 판단하고, "이게 너무 거슬리는가?"를 판단하세요. 각 메모는 승인, 수정 필요 또는 재작성으로 표시하세요.

발송 및 후속 조치

하루에 20~50건의 요청을 수동으로, 하루 종일 분산하여 보내세요. 수락 후 24~48시간 이내에 짧고 대화체적인 메시지로 한 가지 질문만 남겨 후속 조치를 취하세요. 세그먼트별 수락률과 답장률을 추적하여 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선하세요.