소개 및 시스템 개요
화공연구소-CELab 이라는 브랜드를 만드는 과정에서,
기획- 브랜드 시각화 - 제품생산 - 마케팅 - 실 판매 까지
원 사이클 워크플로우를 통해 목표했던 수익을 올렸고,
다음 단계로 지속적인 트래픽 유입을 위해,
필요한 콘텐츠를 최대한 반자동 생산해내는 것이 이번 15기 목표였습니다.
다양한 자동화 툴과 DB 기능에 대해 파악하기 위해, 여러 툴에 대한 사례를 찾아보았지만, 모두 기능을 다 알고 배우기에는 시간적으로도 제한적 정보에도 한계가 있었습니다.
자동화에 대한 고민의 시간 끝에 도달한 결론은,
Make 나 N8N 이나 자동화를 위해 알아야한 기초 지식은 동일하기 때문에, 무엇이든 체계적으로 공부할 수 있는 자료가 있다면, 먼저 시작하는 것이 중요하다는 것이었습니다.
예를 들어, 자동으로 가져온 URL 하나도,
인코딩 문자와 & 디코딩 문자에 대한 개념이 있어야만, 그 이후에 텍스트 처리를 위한 자동화 플로우를 설계할 수 있다는 것이죠.
🔠 URL 인코딩 문자 & 디코딩 문자 매칭 리스트 (예시)
인코딩 문자 (Pattern)
디코딩 문자 (New value)
설명
%20
(공백)
Space (공백)
%21
!
Exclamation mark
%22
"
Quotation mark
%23
#
Number sign
%24
$
Dollar sign
%25
%
Percent sign
%26
&
Ampersand
%3D
=
Equals sign
%3E
>
Greater than
%3F
?
Question mark
n8n 서버 구축도 해보려고 시도해보았지만, 실제로 머리속에 자동화 워크플로우를 설계하지 못하고 2주 정도 병
목 지점에 있던 이유도 같았습니다. 그래서,
"일단 최대한 실습하고, 사례를 통해 기능들을 적용해보고, 알게되는 지식들을 바탕으로 나만의 자동화 워크플로우를 만들어야 한다. A-Z 로 모두다 익히고 외워서 공부할 것이 아니다 " 란 결론을 짓고 오늘의 사례를 만들었습니다.
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여기부터는 빠르게 사례 GPTs 의 도움을 받겠습니다 :)
실제로는 평범한 직장인도 SNS로 부수입을 올리는 소식이 넘쳐나고,
지치기도하고 관심이 가는것도 사실인 시대에,
현실은
매일 콘텐츠 아이디어를 떠올리기 너무 어렵고
글 쓰기도 귀찮고
각 플랫폼 특성까지 고려하려면 머리가 복잡했습니다
👉 AI가 뉴스 내용을 분석해서
👉 링크드인 등 SNS에 딱 맞는 글을 만들어주고
👉 심지어 자동으로 올려주기까지!
💡 “1일 1포스팅이요? 클릭 한 번이면 됩니다 😎”
이 시스템은 한 번만 잘 세팅하면,
뉴스 수집부터
콘텐츠 작성,
SNS 발행까지 전부 자동으로 돌아가요.
게다가 이 가이드는 링크드인과 인스타, 쓰레드를 기준으로 설명되어 있지만,
인스타그램이나 다른 플랫폼으로도 확장 가능하다는 거! 🙌
사용할 수 있는 템플릿과 프롬프트 예시도 모두 포함되어 있어서, 누구나 따라 할 수 있어요.
AI 자동화 시스템 작동 원리
이 자동화 시스템이 어떻게 작동하는지 최종 결과물을 함께 보면서 설명해 드리겠습니다.
이 시스템은 크게 세 단계로 작동합니다:
1단계: 뉴스 수집구글 알리미로 최신 뉴스를구글 시트에 자동 저장
2단계: AI 글 작성 체크박스 클릭 시 ChatGPT가 SNS 포스팅 글 자동 작성
3단계: 자동 발행 체크박스 클릭 시각 SNS 플랫폼에 자동 게시
구글 시트 작업 흐름
뉴스 제목 | 원문 | URL | 작성일 | SNS 글 변환 ✓ | 링크드인 | 트위터 | 발행 ✓
첫 번째 단계: 구글 알리미(Google Alerts)를 사용해서 여러 뉴스 사이트로부터 여러분이 원하는 주제의 최신 뉴스를 구글 시트에 자동으로 저장합니다.
두 번째 단계: 수집된 뉴스들 중에 여러분이 SNS에 포스팅하고 싶은 뉴스를 선택해서 체크박스를 누르면 ChatGPT가 이를 알아서 SNS 글로 바꿔줍니다.
세 번째 단계: ChatGPT가 작성한 글이 마음에 들면 옆에 발행 버튼을 눌러서 실제 SNS에 자동으로 포스팅까지 할 수 있습니다.
물론 이 모든 과정을 체크박스를 클릭할 필요도 없이 완전 자동으로 진행되도록 설정할 수도 있습니다. 이 부분은 나중에 자세히 설명해 드릴 예정입니다. 완전 자동화하는 방법도 있지만, 먼저 체크박스를 쓰는 방식을 추천하는 이유는 좀 더 자연스러운 글 작성이 가능하기 때문입니다. 프롬프트가 어느 정도 다듬어질 때까지는 이렇게 체크박스로 확인하는 단계를 거침으로써 사람이 쓴 것 같은 글로 완성할 수 있을 것입니다.
이 자동화 시스템은 Make.com(구 Integromat)이라는 사이트를 활용해서 만들 예정입니다. Make.com은 코드 없이도 다양한 앱과 서비스를 연결하여 자동화 워크플로우를 만들 수 있는 플랫폼입니다.
1단계: 구글 알리미로 뉴스 수집하기
SNS 자동화의 첫 단계는 구글 알리미(Google Alerts) 설정부터 시작합니다. 구글 알리미를 통해 RSS 형태로 매일 뉴스 기사들을 수집할 수 있습니다. RSS(Really Simple Syndication)는 사용자가 웹사이트에 직접 방문하지 않고도 새로운 콘텐츠를 받아볼 수 있게 해주는 기술입니다. 많은 뉴스 사이트나 블로그들이 자체적으로 RSS 피드를 제공하고 있습니다.
예를 들어, 매일경제 RSS를 구독하면 매일경제 사이트에 방문하지 않고도 최신 뉴스 알림을 받아볼 수 있습니다. 각각의 뉴스 사이트에서 RSS를 따로 구독할 수도 있지만, 구글 알리미는 이러한 각각의 사이트에 들어갈 필요 없이 키워드만 설정하면 관심 있는 주제에 대한 뉴스들을 모두 수집해 주기 때문에 굉장히 유용합니다.
Step 1: 구글 알리미 사이트에 접속합니다.
Step 2: 원하는 키워드를 검색하면 해당 키워드와 관련된 최신 뉴스들이 나타납니다. 예를 들어 "AI"를 검색하면 AI 관련 뉴스들이 표시됩니다.
Step 3: 뉴스를 수집하고 싶다면 상단에 "알림 만들기"를 클릭합니다.
Step 4: 연필 아이콘을 클릭하여 수신 위치를 "RSS 피드"로 변경하고 "알림 업데이트"를 클릭합니다.
Step 5: AI라는 키워드 옆에 전파 아이콘이 생기면, 이 아이콘을 클릭하여 XML로 구성된 RSS 뉴스피드 주소로 이동합니다.
Step 6: 주소창의 주소를 전체 선택 후 Ctrl+C를 눌러 복사합니다. 이 주소는 후에 Make.com에서 사용할 예정입니다.
구글 알리미의 RSS 피드 설정은 원하는 키워드에 관련된 다양한 출처의 뉴스를 한 번에 모을 수 있는 효율적인 방법입니다. 관심 분야나 브랜딩하고자 하는 주제에 맞는 키워드를 선택하는 것이 중요합니다.
2단계: Make.com 자동화 시나리오 구축하기
이제 본격적으로 Make.com을 활용한 자동화 시스템을 구축해 볼 차례입니다. Make.com은 다양한 앱과 서비스를 연결하여 복잡한 자동화 워크플로우를 코드 없이 만들 수 있는 플랫폼입니다.
Step 1: Make.com에 로그인합니다.
Step 2: 왼쪽에 있는 "시나리오" 버튼을 클릭합니다.
Step 3: 오른쪽 위에 있는 "Create New Scenario"(새 시나리오 만들기)를 클릭하여 새로운 시나리오를 생성합니다.
Step 4: 시나리오 화면에서 "Import Blueprint"(블루프린트 가져오기)를 클릭하고, 사전에 준비된 JSON 파일을 업로드하여 시간을 절약할 수 있습니다.
Make.com 시나리오는 일련의 모듈들로 구성되며, 각 모듈은 특정 작업을 수행합니다. 모듈들은 서로 연결되어 데이터를 주고받으며 자동화 워크플로우를 형성합니다. 이 가이드에서는 뉴스를 수집하는 시나리오와 SNS에 자동으로 게시하는 시나리오 두 가지를 만들 예정입니다.
Make.com은 무료 플랜에서도 매월 1,000회의 작업을 실행할 수 있어, 일반적인 SNS 자동화 용도로는 충분합니다. 필요에 따라 유료 플랜으로 업그레이드할 수도 있습니다.
3단계: RSS 피드로 뉴스 수집 자동화하기
Make.com에서 첫 번째로 구축할 시나리오는 RSS 피드를 통해 뉴스를 자동으로 수집하는 워크플로우입니다. 이 시나리오는 설정한 시간 간격마다 실행되어 최신 뉴스를 가져오게 됩니다.
Step 1: Make.com 시나리오 화면에서 "RSS" 모듈을 클릭합니다.
Step 2: "URL" 필드에 앞서 구글 알리미에서 복사한 RSS 피드 주소를 붙여넣습니다.
Step 3: "Date from" 필드에서 뉴스를 가져올 기간을 설정합니다. 예를 들어, "Now" 및 "-1" 설정은 오늘부터 어제까지의 뉴스를 가져옵니다.
Step 4: "Maximum number of returned items" 필드에서 한 번에 몇 개의 뉴스를 가져올지 설정합니다. 예를 들어, "5"로 설정하면 최신 뉴스 5개만
Step 5: 설정을 마친 후 "OK"를 클릭하고, 하단의 "Run once" 버튼을 클릭하여 모듈을 테스트합니다.
Step 6: 실행 후 RSS 모듈 위의 흰색 원을 클릭하면 수집된 뉴스 목록을 확인할 수 있습니다. 각 뉴스는 번들(Bundle) 형태로 표시되며, 뉴스 제목, 개요, URL 등의 정보가 포함되어 있습니다.
실행 결과를 확인해 보면, 뉴스 제목과 URL은 있지만 뉴스 본문이 없다는 것을 알 수 있습니다. 본문을 가져오려면 URL에 접속하여 실제 기사 내용을 가져와야 합니다. 하지만 RSS 피드에서 제공하는 URL이 직접 기사로 연결되지 않는 경우가 많아 URL 정제 작업이 필요합니다.
RSS 모듈만으로는 뉴스 제목과 URL만 가져올 수 있습니다. 실제 뉴스 본문을 수집하려면 추가 모듈을 통해 URL에 접속하여 콘텐츠를 추출해야 합니다.
4단계: 수집된 URL 정제 및 뉴스 본문 추출하기
구글 알리미에서 제공하는 URL은 종종 직접적인 뉴스 기사 URL이 아닌 중간 경로를 거치는 URL입니다. 따라서 실제 기사 URL로 변환하는 정제 작업이 필요합니다. 이를 위해 정규식(Regular Expression)을 활용한 텍스트 처리 모듈을 사용합니다.
Step 1: URL 정제를 위해 Make.com에 세 개의 모듈을 추가합니다. 각 모듈은 단계적으로 URL을 정제하는 역할을 합니다.
Step 2: 첫 번째 모듈은 URL에서 "url="과 "&ct=" 사이의 문자열을 추출합니다. 이 모듈에는 다음과 같은 정규식 패턴을 사용합니다:
url=([^&]*)
이 패턴은 "url=" 다음부터 "&"가 나오기 전까지의 모든 문자를 추출합니다.
Step 3: 두 번째 모듈은 추출된 URL에서 "%3D"를 "="로 변환합니다. 이는 URL 인코딩된 문자를 디코딩하기 위한 과정입니다.
Step 4: 세 번째 모듈은 URL에서 "%3F"를 "?"로 변환합니다. 이 과정을 통해 정상적인 URL 형태로 변환됩니다.
세 단계의 정제 작업을 거친 후에는 깔끔한 기사 URL이 만들어집니다. 이제 이 URL로 실제 뉴스 본문을 가져올 차례입니다.
Step 5: 정제된 URL로 뉴스 기사 내용을 가져오기 위해 HTTP 모듈을 추가합니다. "+" 버튼을 클릭하고 "HTTP"를 검색한 후 "Make a request" 모듈을 선택합니다.
Step 6: URL 필드에 앞서 정제한 URL을 입력합니다. 이전 모듈의 결과를 불러오려면 URL 필드를 클릭하고 목록에서 "URL 정제 3번"의 결과값을 선택합니다.
Step 7: 웹사이트가 봇의 접근을 차단하지 않도록 헤더를 추가합니다. "Add header"를 클릭하고 다음 헤더들을 추가합니다:
Cookie
Accept-Encoding
User-Agent
이렇게 하면 웹사이트가 실제 브라우저에서 접속하는 것으로 인식하게 됩니다.
Step 8: HTTP 모듈을 실행하면 웹사이트의 HTML 전체가 반환됩니다. 하지만 우리에게 필요한 것은 뉴스 본문 텍스트뿐입니다. 이를 추출하기 위해 "Text Parser" 모듈을 추가합니다.
Step 9: "HTML to Text" 모듈을 선택하고, HTML 필드에 HTTP 모듈의 결과인 "Data" 값을 입력합니다. 이 모듈은 HTML 태그를 제거하고 텍스트만 추출합니다.
HTML에서 텍스트를 추출한 후에도 여전히 웹사이트의 메뉴, 푸터 등 불필요한 텍스트가 포함되어 있을 수 있습니다. 이를 정리하기 위해 GPT를 활용하겠습니다.
Step 10: OpenAI 모듈을 추가하고 "Creation" 옵션을 선택합니다. 모델은 비용 효율적인 "GPT-3.5-turbo"를 선택하고, 다음과 같은 프롬프트를 작성합니다:
이 문서에서 뉴스와 관련되지 않은 부분을 모두 제거해 줘. 뉴스 제목과 뉴스 본문만 남겨야 해.
뉴스 주제는 {RSS 뉴스 수집 모듈 > 제목} 이고, 문서는 {HTML 텍스트로 변환 > 텍스트}
Step 11: 고급 설정에서 Temperature를 0.2로 설정하여 정확한 결과를 얻도록 합니다. Max Completion Tokens는 0으로 설정하여 제한을 두지 않습니다.
GPT-3.5는 비용이 저렴하지만 정확도가 약간 떨어질 수 있습니다. 더 정확 한 결과를 원한다면 GPT-4를 사용할 수 있으나, 비용이 증가합니다. 자신의 상황에 맞는 모델을 선택하세요.
5단계: 구글 시트에 뉴스 저장하기
뉴스 본문 추출이 완료되었으니, 이제 이 정보를 구글 시트에 저장하여 관리하겠습니다. 구글 시트는 수집된 뉴스를 저장하고, 나중에 SNS 글로 변환할 뉴스를 선택하는 중앙 허브 역할을 하게 됩니다.
Step 1: 먼저 새로운 구글 스프레드시트를 만듭니다. 구글 스프레드시트 사이트에 접속하여 빈 스프레드시트를 생성합니다.
Step 2: 스프레드시트의 첫 번째 행에 다음과 같은 헤더를 추가합니다:
제목 | 원문 | URL | 작성일 | SNS 글 변환 | 링크드인 | 트위터 | 발행
Step 3: Make.com으로 돌아가서 마지막 OpenAI 모듈 뒤에 구글 시트 모듈을 추가합니다. "+" 버튼을 클릭하고 "Google Sheets"를 검색한 후 "Add a Row" 모듈을 선택합니다.
Step 4: 구글 계정과 연결 후 스프레드시트 ID와 시트 이름을 선택합니다. 헤더가 포함되어 있으므로 "Has header" 옵션을 "Yes"로 설정합니다.
Step 5: 각 열에 입력할 데이터를 설정합니다:
제목: RSS 뉴스 수집 모듈의 "Title" 값
원문: OpenAI 모듈의 "Result" 값
URL: URL 정제 3번 모듈의 "Text" 값
작성일: RSS 뉴스 수집 모듈의 "Date Created" 값
Step 6: "OK"를 클릭하고 시나리오를 실행하여 테스트합니다. "Run once"를 클릭하면 뉴스가 구글 시트에 저장됩니다.
만약 실행 중 오류가 발생한다면, 에러 핸들러를 추가하여 처리할 수 있습니다. 특히 대용량 뉴스 기사의 경우 GPT-3.5의 토큰 제한을 초과할 수 있습니다.
Step 7: 오류가 발생한 모듈에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "Add error handler"를 선택합니다. 에러 핸들러 모듈 중 "Ignore"를 선택하면 오류가 발생해도 시나리오가 계속 실행됩니다.
구글 시트는 단순한 데이터 저장소를 넘어 자동화 시스템의 제어 패널 역할을 합니다. 여기에 체크박스를 추가하여 어떤 뉴스를 SNS 글로 변환할지, 어떤 글을 실제로 발행할지 제어할 예정입니다.
6단계: 자동 수집 스케줄 설정하기
뉴스 수집 시나리오가 정상적으로 작동하는 것을 확인했다면, 이제 자동으로 정기적인 수집이 가능하도록 스케줄을 설정해 보겠습니다.
Step 1: 시나리오의 첫 번째 모듈 왼쪽에 있는 시계 아이콘을 클릭합니다. 시계 아이콘은 시나리오의 실행 간격을 설정하는 스케줄러입니다.
Step 2: 기본값은 15분마다 실행되도록 설정되어 있습니다. 원하는 실행 간격으로 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 아침마다 뉴스를 수집하고 싶다면 "Every day at"을 선택하고 원하는 시간을 설정합니다.
Step 3: 설정을 마치고 "OK"를 클릭하면 시나리오를 활성화할지 묻는 메시지가 나타납니다. "Activate Scenario"를 클릭하여 시나리오를 활성화합니다.
이제 설정한 시간마다 자동으로 뉴스가 수집되어 구글 시트에 저장됩니다. 다음으로 이렇게 수집된 뉴스를 바탕으로 SNS 자동 발행 시스템을 만들어 보겠습니다.
시나리오의 실행 빈도는 Make.com의 무료 계정에서는 매월 1,000회 작업으로 제한됩니다. 필요에 따라 하루에 한 번이나 두 번 정도로 설정하는 것이 좋습니다.
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7단계: AI로 SNS 게시글 자동 작성하기
이제 수집된 뉴스를 바탕으로 SNS 게시글을 자동으로 작성하는 시스템을 구축하겠습니다. 구글 시트에 저장된 뉴스 중 SNS에 공유하고 싶은 뉴스를 선택하면 AI가 자동으로 각 플랫폼에 맞는 글을 작성해 주는 시스템입니다.
Step 1: 먼저 구글 시트에 "SNS 글 변환"과 "발행" 열에 체크박스를 추가합니다. 열을 선택한 후 "데이터 > 데이터 유효성 검사"로 이동하여 체크박스를 설정합니다.
Step 2: Make.com에서 새로운 시나리오를 생성합니다. "Create New Scenario"를 클릭합니다.
Step 3: 구글 시트의 변경사항을 감지하는 웹훅(webhook)을 설정하기 위해 "Google Sheets > Watch Changes" 모듈을 추가합니다.
Step 4: "Add" 버튼을 클릭하여 새 웹훅을 생성합니다. 생성된 웹훅 URL을 복사합니다.
Step 5: 구글 시트로 돌아가서 확장 프로그램 메뉴에서 "Make for Google Sheets" 확장 프로그램을 설치합니다. 이 확장 프로그램을 통해 구글 시트와 Make.com을 연동할 수 있습니다.
Step 6: 확장 프로그램을 실행하고 앞서 복사한 웹훅 URL을 붙여넣은 후 "Save"를 클릭합니다. 이제 구글 시트의 변경사항이 Make.com으로 전송됩니다.
Step 7: Make.com으로 돌아와서 "OK"를 클릭하고 시나리오를 테스트합니다. "Run once"를 클릭하면 구글 시트 변경 감지가 활성화됩니다.
이제 구글 시트에서 체크박스를 클릭하면 Make.com이 이를 감지하게 됩니다. 다음은 이 체크박스 클릭에 따라 AI가 SNS 글을 작성하도록 설정하겠습니다.
Step 8: 웹훅 모듈 다음에 "Flow Control > Router" 모듈을 추가합니다. 라우터는 조건에 따라 다른 작업을 수행할 수 있게 해주는 모듈입니다.
Step 9: 라우터의 첫 번째 경로에 필터를 설정합니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "Set up filter"를 선택합니다. 다음과 같은 조건을 설정합니다:
Old Value: "false"
Value: "true"
Column Start: 5 (SNS 글 변환 체크박스 열)
Column End: 5
이 필터는 SNS 글 변환 체크박스가 체크되었을 때 경로를 활성화합니다.
Step 10: 첫 번째 경로에 "OpenAI > Create Completion" 모듈을 추가합니다. 모델은 "GPT-4-mini"를 선택하고, 다음과 같은 프롬프트를 작성합니다:
당신은 한국의 유명 콘텐츠 마케터이자 인플루언서입니다. 당신의 임무는 아래 원문을 바탕으로 SEO최적화된 링크드인 게시물과 트위터 게시물을 해당 플랫폼에 맞는 형식으로 작성하는 것입니다. 다음 단계를 따라 작성해주세요 : 1. 다음 글 내용을 읽고 분석하세요 : " " 2. 원문에서 가장 흥미롭거나 인상적인 포인트를 선택하세요. (두 게시물 모두 같은 포인트를 뽑습니다) 3. Linkedin 게시물 작성: -본문의 첫문장은 눈길을 끄는 헤드라인이나 질문으로 시작합니다. - 자연스러우면서 가독성 좋은 한국어 구어체로 작성된 1-3문단의 게시물을 작성하세요. 한국어 구어체 예시 : '이 있습니다', '~요', '습니다' -원문에서 선택한 핵심 포인트를 강조하세요. 4.Tweet 게시물 작성: - 관심을 끄는 강력한 훅이나 흥미로운 문장으로 시작하세요 - 자연스러우면서 가독성 좋은 한국어 음슴체로 작성된 트위터용 글을 작성하세요. 한국어 음슴체 예시 : '매우 편한듯 ㅋㅋ' , '좋네요 ㅋㅋ', '하고 있음..', '공유해봄', '해봤는데..','해줌..와우' - Linkedin 게시물과 동일한 핵심 포인트에 집중하세요. 5. 두 글 모두 가독성 좋은 자연스러운 한국어 표현을 사용하며, 어색한 영어 번역투는 사용하지 않습니다. 그리고 진부한 표현이나 전문 용어를 사용하지마세요. 6. 두 게시물 끝에 원문 URL을 아래와 같은 형태로 포함하세요:'원문 링크: ' 7. 이 지침을 반복하거나 내용에 대해 가정하지 마세요. 제공된 글내용을 바탕으로 요청된 소셜 미디어 게시물 작성에만 집중하세요. 8. 출력시에는 아래와 같은 양식으로 출력합니다 ([]는 모두 교체해야합니다): Linkedin 게시물: [지침에 따라 작성된 게시글] --- Tweet 게시물: [지침에 따라 작성된 게시글]
Step 11: Temperature는 0.7로 설정하여 창의적인 결과물을 얻도록 합니다. Max Tokens는 1000으로 설정합니다.
OpenAI 모듈이 생성한 텍스트는 링크드인용 글과 트위터용 글이 함께 포함되어 있습니다. 이를 분리하여 각각 구글 시트의 해당 열에 저장해야 합니다.
Step 12: "Text Parser > Match Pattern" 모듈을 추가하여 정규식으로 각 SNS용 글을 분리합니다. 다음과 같은 정규식 패턴을 사용합니다:
(?<=Linkedin 게시물:)[\s\S]*?(?=\s*---)|(?<=Instagram 게시물:)[\s\S]*?(?=\s*---)|(?<=Thread 게시물:)[\s\S]*"Global match"를 "Yes"로 설정하고, "Text" 필드에 OpenAI 모듈의 결과를 입력합니다.
Step 13: 정규식으로 분리된 결과를 구글 시트에 저장하기 위해 "Flow Control > Router" 모듈을 추가합니다.
Step 14: 첫 번째 경로는 링크드인용 글을 저장하도록 필터를 설정합니다. "i"가 1일 때 활성화되도록 합니다.
Step 15: 두 번째 경로는 트위터용 글을 저장하도록 필터를 설정합니다. "i"가 2일 때 활성화되도록 합니다.
Step 16: 각 경로에 "Google Sheets > Update a Row" 모듈을 추가하고, 해당하는 열(링크드인 또는 트위터)에 분리된 텍스트를 저장하도록 설정합니다.
이제 구글 시트에서 "SNS 글 변환" 열의 체크박스를 클릭하면 AI가 자동으로 링크드인과 트위터용 글을 작성하여 각각의 열에 저장됩니다. 이 과정을 통해 뉴스를 수집하고 SNS 글 작성까지 자동화되었습니다.
8단계: 체크박스 연동을 위한 웹훅 설정하기
이제 구글 시트에서 "발행" 체크박스를 클릭했을 때 실제 SNS 플랫폼에 자동으로 게시글이 발행되도록 설정하겠습니다. 이를 위해 두 번째 라우터 경로를 구성합니다.
Step 1: 첫 번째 라우터의 두 번째 경로에 필터를 설정합니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "Set up filter"를 선택한 후 다음과 같은 조건을 설정합니다:
Old Value: "false"
Value: "true"
Column Start: 8 (발행 체크박스 열)
Column End: 8
이 필터는 발행 체크박스가 체크되었을 때 경로를 활성화합니다.
Step 2: 두 번째 경로에 "Flow Control > Router" 모듈을 추가하여 링크드인과 트위터 게시를 분리합니다.
이제 각 SNS 플랫폼별로 게시 모듈을 설정하겠습니다. 먼저 링크드인부터 시작하겠습니다.
Step 3: 링크드인에 게시하기 위해 "LinkedIn > Create User Text Post" 모듈을 추가합니다. 처음 사용할 경우 LinkedIn 계정과 연결하는 과정이 필요합니다.
Step 4: "Content" 필드에 구글 시트의 링크드인 글이 저장된 열의 값을 입력합니다. "Row Values"에서 "F" 열(링크드인 글)을 선택합니다.
Step 5: 트위터(X)에 게시하기 위해 두 번째 라우터 경로에 "Twitter > Create a Tweet" 모듈을 추가합니다. 트위터 API를 사용하기 위해서는 트위터 개발자 계정과 API 키가 필요합니다.
Step 6: "Text" 필드에 구글 시트의 트위터 글이 저장된 열의 값을 입력합니다. "Row Values"에서 "G" 열(트위터 글)을 선택합니다.
트위터 API를 사용하기 위해서는 트위터 개발자 계정 신청이 필요합니다. API 신청 과정이 복잡할 수 있으나, 한 번 설정해 두면 이후 자동화에 계속 활용할 수 있습니다.
Step 7: 모든 모듈 설정을 완료한 후 시나리오를 테스트합니다. "Run once"를 클릭하고 구글 시트에서 발행 체크박스를 클릭하면 해당 게시글이 링크드인과 트위터에 자동으로 발행됩니다.
Step 8: 시나리오가 정상적으로 작동하는 것을 확인했다면, "AS Data Arrives" 옵션을 활성화하여 실시간으로 체크박스 변경을 감지하도록 설정합니다.
9단계: SNS 자동 포스팅 설정하기
지금까지 만든 시스템은 체크박스를 클릭해야 SNS 글이 작성되고 발행되는 반자동 시스템입니다. 이제 이를 완전 자동화하여 사용자 개입 없이도 SNS 게시글이 자동으로 작성되고 발행되도록 설정해 보겠습니다.
Step 1: 뉴스 수집 시나리오의 마지막 모듈(구글 시트에 행 추가) 뒤에 "Google Sheets > Update a Row" 모듈을 추가합니다.
Step 2: 스프레드시트 ID와 시트 이름을 선택하고, "Row Number"는 방금 추가된 행 번호로 설정합니다.
Step 3: "Values" 섹션에서 "SNS 글 변환" 열에 해당하는 필드에 "true" 값을 입력합니다. 이렇게 하면 새로운 뉴스가 추가될 때마다 자동으로 SNS 글 변환 체크박스가 체크됩니다.
Step 4: 완전 자동 발행까지 원한다면, 같은 방식으로 "발행" 열에도 "true" 값을 입력합니다. 이렇게 하면 새로운 뉴스가 추가될 때마다 자동으로 SNS에 발행됩니다.
완전 자동화는 편리하지만, 처음에는 반자동 방식으로 운영하면서 AI가 작성한 SNS 글의 품질을 확인하는 것이 좋습니다. 프롬프트를 충분히 개선한 후에 완전 자동화를 진행하는 것이 안전합니다.
Step 5: 자동화 수준을 조절하기 위해 다양한 방식을 시도해 볼 수 있습니다:
특정 키워드가 포함된 뉴스만 자동 발행
하루 에 최대 1-2개의 포스팅만 자동 발행
특정 시간대에만 포스팅 발행
이러한 조건은 Make.com의 필터와 조건부 경로를 활용하여 설정할 수 있습니다.
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고급 활용 팁
이제 기본적인 SNS 자동화 시스템이 완성되었습니다. 이 섹션에서는 시스템을 더욱 개선하고 효과적으로 활용할 수 있는 고급 팁을 소개합니다.
1. 프롬프트 최적화
AI가 작성하는 SNS 글의 품질은 프롬프트에 크게 좌우됩니다. 다음과 같은 방법으로 프롬프트를 최적화할 수 있습니다:
특정 톤과 스타일 지정 (예: 전문적, 친근한, 유머러스 등)
각 SNS 플랫폼의 특성에 맞는 구체적인 지침 제공
해시태그 사용 방법과 개수 지정
링크와 멘션 포함 방법 안내
이모지 사용 여부와 방법 지정
2. 다양한 SNS 플랫폼 확장
이 가이드에서는 링크드인과 트위터를 중심으로 설명했지만, 다른 SNS 플랫폼으로 확장할 수 있습니다:
페이스북: "Facebook > Create a Post" 모듈 활용
인스타그램: "Instagram Business > Create a Media Post" 모듈 활용 (비즈니스 계정 필요)
미디엄: "Medium > Create a Post" 모듈 활용
레딧: "Reddit > Submit a Link" 모듈 활용
3. 이미지 자동 생성 및 첨부
SNS 게시글에 이미지를 첨부하면 참여율이 크게 증가합니다. 이미지 자동화를 위한 방법:
DALL-E, Stable Diffusion 등의 이미지 생성 API 연동
Make.com에 "OpenAI > Create Image" 모듈 추가
뉴스 내용을 바탕으로 이미지 생성 프롬프트 자동 작성
생성된 이미지를 SNS 게시글에 자동 첨부
4. 성과 분석 자동화
SNS 활동의 성과를 자동으로 분석하고 리포트를 생성할 수 있습니다:
각 SNS 플랫폼의 인사이트 API 연동
게시글별 참여율, 도달률 등의 데이터 수집
주간/월간 성과 리포트 자동 생성
성과가 좋은 주제와 키워드 분석
5. 맞춤형 콘텐츠 전략
AI를 활용하여 콘텐츠 전략을 수립하고 최적화할 수 있습니다:
특정 키워드에 대한 트렌드 분석
타겟 청중에 맞는 콘텐츠 주제 추천
최적의 포스팅 시간대 분석 및 자동 스케줄링
경쟁사 SNS 활동 모니터링 및 인사이트 도출
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결론 및 활용 방안
이 가이드에서는 Make.com과 AI를 활용하여 뉴스 수집부터 SNS 글 작성, 그리고 포스팅까지 자동화하는 시스템을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 이 시스템을 활용하면 1일 1포스팅은 물론, 더 많은 콘텐츠를 일관성 있게 발행할 수 있습니다.
앞으로 이 시스템을 어떻게 활용할 수 있을지 몇 가지 제안을 드립니다:
개인 브랜딩을 위한 활용
전문 분야에 관련된 뉴스와 트렌드를 자동으로 수집하고 공유함으로써 해당 분야의 전문가로서의 입지를 다질 수 있습니다. 링크드인과 같은 전문 네트워크에서 꾸준한 활동은 경력 개발과 새로운 기회를 만드는 데 큰 도움이 됩니다.
부업 및 수익 창출
특정 니치 분야의 뉴스와 정보를 공유하는 SNS 계정을 운영하여 팔로워를 늘리고, 이를 바탕으로 제휴 마케팅, 스폰서십, 자체 상품 판매 등의 수익 모델을 구축할 수 있습니다.
기업 및 조직 마케팅
기업이나 조직에서 산업 트렌드와 관련 뉴스를 자동으로 공유함으로써 브랜드 인지도를 높이고 전문성을 강화할 수 있습니다. 고객과의 지속적인 접점을 유지하는 데 도움이 됩니다.
커뮤니티 관리
특정 주제나 관심사를 중심으로 한 커뮤니티의 관리자로서, 관련 최신 정보를 자동으로 공유하여 커뮤니티의 활성화를 도모할 수 있습니다.
이 자동화 시스템은 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어, 더 전략적이고 가치 있는 활동에 집중할 수 있게 해줍니다. 자동화된 기본 포스팅을 바탕으로, 더 깊이 있는 분석이나 독창적인 콘텐츠 제작에 시간을 투자할 수 있습니다.
이 시스템을 구축하는 과정에서 어려움이 있을 수 있지만, 한 번 설정해 두면 지속적으로 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 처음에는 시간과 노력이 들지만, 장기적으로는 큰 효율성과 일관성을 얻을 수 있습니다.
SNS 자동화 시스템을 통해 꿈꾸던 1일 1포스팅을 실현하고, 디지털 공간에서의 영향력을 키워나가시길 바랍니다.