AI SEO 콘텐츠 생성·발행 자동화

문제

이 고객사는 SEO 유입을 위해 매주 콘텐츠를 꾸준히 발행해야 했습니다. 그런데 글 한 편을 만드는 데 두세 시간이 걸렸고 주 10편이면 마케터 한 명이 다른 일을 못 하고 글만 써야 했습니다. 생산량을 늘리자니 사람을 더 붙여야 했고 사람을 안 붙이면 발행이 밀리는 구조였습니다.

문제는 글쓰기 자체보다 그 앞뒤에 붙은 수작업이었습니다. 담당자는 매일 트렌드 뉴스를 훑어 소재를 고르고 초안을 쓰고 키워드와 메타 정보를 손으로 점검하고 발행 채널마다 일일이 접속해 형식을 맞춰 올렸습니다. 한 편이 나오기까지 손이 닿는 지점이 너무 많았습니다.

발행 단계도 만만치 않았습니다. 채널마다 로그인 방식과 본문 포맷이 달랐고 일부는 2차 인증까지 요구했습니다. 사람이 매번 로그인하고 인증 코드를 받아 넣고 채널별 에디터에 맞춰 옮겨 붙이는 일을 반복하면, 콘텐츠를 아무리 빨리 써도 발행에서 다시 병목이 생겼습니다.

접근

수집부터 발행까지 흩어져 있던 단계를 하나의 파이프라인으로 연결하고 그 파이프라인을 스케줄러가 무인으로 돌리도록 설계했습니다. 사람은 소재를 고르거나 채널에 접속하는 대신, 완성된 초안을 검토하고 승인하는 자리로 옮겨 갑니다.

크롤러는 팩토리 패턴으로 짰습니다. 소스 아이디에 맞는 전용 크롤러가 있으면 그것을 쓰고 없으면 수집 전략(Cheerio 또는 Playwright)에 따라 범용 크롤러로 넘어갑니다. 새 매체를 붙일 때 기존 코드를 건드리지 않고 크롤러 하나를 추가하거나 설정만 등록하면 되도록 경계를 나눴습니다. 연속 실패 횟수를 소스별로 기록해 문제가 생긴 매체를 골라내는 것도 이 구조 위에서 이뤄집니다.

각 단계의 프롬프트는 코드에 박아두지 않고 데이터베이스에서 불러옵니다. 스테이지, 언어, 플랫폼, 콘텐츠 유형 조합으로 활성 프롬프트를 찾아 실행 시점에 템플릿 변수를 채워 넣는 방식입니다. 프롬프트를 고치는 일이 배포가 아니라 관리 화면에서 하는 편집이 되고 버전과 롤백 지점을 남겨 실험이 안전해집니다.

품질 기준은 모델이 스스로 판단하게 두지 않았습니다. 검증기가 어떤 점수를 반환하든 통과 여부는 서버 코드에서 임계값으로 다시 강제합니다. 모델이 후하게 매긴 점수로 낮은 품질이 그냥 통과되는 일을 막기 위해서입니다.

전체 구조는 다음과 같습니다.

정리하면 이렇습니다. 여섯 개 뉴스 소스에서 수집한 기사가 원본으로 쌓이고 다섯 단계 AI 파이프라인이 그중에서 토픽을 골라 초안을 쓰고 SEO를 다듬고 품질을 검증해 채널 형식으로 변환합니다. 품질 게이트를 넘지 못하면 다시 쓰고 통과한 글은 사람이 검토해 승인한 뒤 다플랫폼으로 발행됩니다. 이 사이클 전체를 스케줄러가 무인으로 돌립니다.

결과

마케터가 글 한 편에 두세 시간씩 쏟던 수작업이 파이프라인으로 넘어갔습니다. 트렌드를 훑고 토픽을 고르고 초안을 쓰고 SEO를 점검하고 채널마다 접속해 올리던 일이 자동화되면서, 담당자는 소재 발굴이 아니라 완성된 글의 검토와 승인에 시간을 쓰게 됐습니다.

발행량의 한계도 성격이 바뀌었습니다. 예전에는 사람이 며칠에 몇 편을 쓸 수 있느냐가 상한이었다면, 이제는 스케줄 설정과 품질 기준이 상한을 정합니다. 채널마다 다른 로그인과 2차 인증도 자동화 안으로 들어와 발행에서 병목이 사라졌습니다.

운영 관점의 안전장치도 함께 넣었습니다. 단계마다 토큰 사용량과 소요 시간이 로그로 남고 하루 AI 비용에 상한을 걸어 예상치 못한 폭주를 막습니다. 생성 상태와 발행 큐는 대시보드에서 확인할 수 있어 무인으로 돌더라도 무엇이 어떻게 처리됐는지 추적할 수 있습니다.

이 프로젝트에서 내린 기술적 결정들은 아래 글에서 더 자세히 풀었습니다.

• AI 콘텐츠 생성 5단계 파이프라인 설계: 토픽부터 형식 변환까지 단계를 나눈 이유
• 뉴스 다채널 크롤러 팩토리 설계: 소스가 늘어도 코드가 안 늘어나는 구조
• 프롬프트를 코드가 아닌 DB로 관리하기: 배포 없이 프롬프트를 바꾸고 되돌리는 법
• LLM 품질 게이트와 자동 재작성: 모델 점수를 믿지 않고 통과를 강제하는 설계
• 레퍼런스 문체 학습과 개인정보 누출 방지: 스타일은 배우되 사람은 지우기
• Playwright 자동 발행과 2FA 무인 처리: 로그인과 인증 코드를 사람 없이 넘기기

자주 묻는 질문

AI가 쓴 글을 그대로 발행하나요?

아니요. 생성된 글은 품질 검증 단계를 통과한 뒤에도 사람이 검토하고 승인해야 발행 큐로 넘어갑니다. 파이프라인은 소재 수집과 초안 작성, 형식 변환 같은 반복 작업을 대신할 뿐, 게시 여부의 최종 판단은 담당자에게 남겨 두었습니다.

뉴스 소스나 발행 채널을 나중에 늘릴 수 있나요?

수집 쪽은 크롤러를 팩토리로 분리해 두어 새 매체를 붙일 때 기존 코드를 건드리지 않습니다. 발행 쪽도 플랫폼별 발행기를 갈아 끼우는 구조라, 채널을 추가할 때 공통 흐름은 그대로 두고 해당 채널의 발행기만 구현하면 됩니다.

프롬프트를 바꾸려면 개발자가 필요한가요?

아니요. 다섯 단계의 프롬프트는 모두 데이터베이스에 두고 실행 시점에 불러오도록 했습니다. 관리 화면에서 프롬프트를 수정하면 다음 실행부터 반영되고 버전과 롤백 지점이 남아 마음에 들지 않으면 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다.

무인으로 돌면 AI 비용이 통제 불능이 되지 않나요?

단계마다 토큰 사용량을 기록하고 하루 누적 비용에 상한을 걸어 두었습니다. 상한에 도달하면 파이프라인이 멈추고 알림이 발송되므로, 사람이 지켜보지 않는 시간에도 비용이 예상 범위를 벗어나지 않습니다.