"AI가 글을 써준다"는 말, 반은 맞고 반은 틀립니다
"AI한테 글 시키면 되잖아요?"
블로그나 콘텐츠 마케팅 얘기만 나오면 이런 말을 듣습니다. ChatGPT가 글을 써주니, 이제 사람은 안 써도 된다고요.
하지만 실제로 AI로 블로그를 운영해본 사람은 압니다. AI가 글을 "쓰긴" 하는데, 그게 "좋은 글"인지는 별개라는 걸요.
AI가 만든 글의 90%는:
- 뻔한 내용만 반복
- 구체적 예시 없이 추상적
- SEO는 되는데 사람은 안 읽음
- "오늘은 ~에 대해 알아보겠습니다" 같은 강의식 투
그래서 "AI 글쓰기는 안 된다"고 결론 내리기 쉽습니다. 하지만 진짜 문제는 어떻게 쓰느냐입니다.
이 글은 AI로 블로그를 실제로 자동화한 사례와, 도구별 비교, 그리고 "읽히는 글"을 만드는 워크플로우를 정리했습니다.
AI 블로그 자동화의 3가지 레벨
레벨 1: 초안 생성기 (Draft Generator)
방식: ChatGPT에게 "블로그 글 써줘"
결과:
- 글은 나옴
- 하지만 사람이 80% 이상 수정해야 함
- 사실 확인, 예시 추가, 톤 조정 등
시간 절약: 20-30%
이 단계는 "자동화"가 아니라 "보조"입니다. AI가 뼈대를 만들어주면 사람이 살을 붙이는 방식이죠.
레벨 2: 반자동 워크플로우 (Semi-automated Workflow)
방식:
- 키워드 선정 (수동)
- 리서치 (AI - 웹 검색)
- 개요 작성 (AI)
- 본문 작성 (AI)
- 검토 및 수정 (수동)
- SEO 최적화 (AI)
- 발행 (수동 or 자동)
결과:
- 사람은 "방향 설정"과 "품질 검증"만
- AI는 리서치와 작성 담당
- 글의 70%는 AI 생성
시간 절약: 50-70%
이 단계부터 실질적인 "자동화"라고 할 수 있습니다.
레벨 3: 완전 자동화 (Fully Automated Pipeline)
방식:
- 키워드 자동 추출 (Google Trends, 경쟁사 분석)
- 자동 리서치 (웹 크롤링 + AI 요약)
- 글 자동 생성 (AI 에이전트)
- 자동 검토 (AI 편집자)
- 자동 발행 (WordPress/Ghost API)
- 자동 SNS 공유 (Buffer/Hootsuite)
결과:
- 사람 개입 0% (모니터링만)
- 주 5-10개 글 자동 발행 가능
시간 절약: 90%+
하지만 품질 리스크가 큽니다. 사실 오류, 중복 콘텐츠, 브랜드 톤 불일치 등.
실제 사례: 월 100개 글 자동화 시스템
배경
한 B2B SaaS 회사가 SEO 트래픽 확보를 위해 월 100개 블로그 글을 목표로 삼았습니다. 하지만:
- 마케터 2명뿐
- 글 1개당 수동 작성 시간: 4시간
- 월 100개 = 400시간 (불가능)
해결: AI 파이프라인 구축
1단계: 키워드 자동 수집
- Ahrefs API로 경쟁사 키워드 추출
- Google Trends로 상승 키워드 필터링
- 월 200개 키워드 자동 생성
2단계: 우선순위 자동 산정
- 검색량 (Ahrefs)
- 경쟁 난이도 (Keyword Difficulty)
- 비즈니스 관련성 (AI 평가)
→ 상위 100개 선정
3단계: 리서치 자동화
- 각 키워드로 Google 검색
- 상위 10개 글 크롤링
- ChatGPT로 핵심 내용 추출
- 경쟁사 글에 없는 차별화 포인트 도출
4단계: 글 자동 생성
- GPT-4로 3000자 초안 생성
- Claude로 사실 검증 (Fact-checking)
- 사내 스타일 가이드 적용
5단계: SEO 최적화
- 메타 태그 자동 생성
- 내부 링크 자동 삽입
- 이미지 alt 텍스트 생성
6단계: 자동 발행
- WordPress API로 예약 발행
- 매일 3-5개씩 분산 발행
결과
비용:
- 초기 구축: 개발자 1명 x 2주
- 운영: API 비용 월 $300
성과:
- 3개월 후 오가닉 트래픽 400% 증가
- 평균 체류 시간 2분 30초 (업계 평균 1분 50초)
- 이탈률 65% (경쟁사 평균 75%)
한계:
- 기술적 깊이가 필요한 글은 여전히 수동 작성
- 매주 10% 정도는 사람이 수정 필요
- 브랜드 톤 일관성 유지 어려움 (초기 6개월)
도구별 비교: 어떤 걸 써야 할까?
1. ChatGPT + Zapier (초보자용)
장점:
- 코드 없이 시작 가능
- Zapier로 WordPress 연동 쉬움
- 무료 플랜으로 테스트 가능
단점:
- 한 번에 한 글만 생성
- 리서치 자동화 어려움
- 반복 작업 시 비용 상승
추천 대상: 주 2-3개 글 발행하는 개인 블로거
장점:
- Claude의 긴 맥락 활용 (100K 토큰)
- Make.com으로 복잡한 워크플로우 구성
- 웹 크롤링 + AI 분석 통합
단점:
- Make.com 학습 곡선
- 무료 플랜 제한 (월 1,000 작업)
추천 대상: 주 5-10개 글 발행하는 스타트업
3. 커스텀 AI 파이프라인 (고급자용)
스택 예시:
- LangChain (Python) - AI 워크플로우
- Scrapy - 웹 크롤링
- Ahrefs API - 키워드 데이터
- WordPress REST API - 자동 발행
- GitHub Actions - 스케줄링
장점:
- 완전한 커스터마이징
- 대규모 자동화 가능 (월 100+ 글)
- API 비용만 발생 (중간 툴 없음)
단점:
추천 대상: 콘텐츠 마케팅에 집중하는 기업
4. 전문 도구: Jasper, Copy.ai, Writesonic
장점:
- 바로 사용 가능 (설정 5분)
- 템플릿 제공 (블로그, 광고 카피 등)
- SEO 도구 내장
단점:
- 비용 높음 ($50-200/월)
- 커스터마이징 제한
- "AI 냄새" 나는 글 (브랜드 톤 반영 어려움)
추천 대상: 빠른 시작이 중요한 경우
"읽히는 글"을 만드는 5가지 원칙
AI 자동화의 최대 함정: 양은 늘어나는데 품질은 떨어진다
이를 방지하려면:
1. 리서치를 자동화하되, 검증은 사람이
AI는 웹에서 정보를 긁어오지만, 사실 확인은 못합니다.
반드시:
- 수치 데이터는 원본 링크 확인
- 최신 정보는 날짜 체크 (AI는 훈련 데이터 기준)
- 전문 지식은 전문가 검토
2. 구체성을 강제하라
AI는 추상적으로 쓰는 걸 좋아합니다.
나쁜 예 (AI 초안):
AI 도입으로 생산성이 크게 향상되었습니다.
좋은 예 (사람 수정):
AI 도입 후 고객 응대 시간이 평균 8분에서 2분으로 75% 단축되었습니다. (출처: 사내 데이터, 2026년 1분기)
프롬프트에 "구체적 수치, 날짜, 출처 포함"을 명시하세요.
3. 브랜드 톤을 학습시켜라
방법:
- 기존 글 5-10개를 AI에게 제공
- "이 글들의 톤과 스타일을 분석해줘" 요청
- 분석 결과를 System Prompt에 추가
예시 System Prompt:
당신은 우리 회사의 블로그 작가입니다.
톤: 전문적이되 친근하게, 데이터 중심이되 쉽게
스타일:
- 짧은 문장 (1-2줄)
- 불릿 포인트 활용
- 구체적 수치와 사례 필수
- "~입니다" 대신 "~합니다" (능동형)
아래 글들을 참고하세요:
[기존 글 5개 첨부]
4. 사람만이 줄 수 있는 인사이트 추가
AI는 웹에 있는 정보를 재조합합니다. 새로운 인사이트는 못 만듭니다.
필수 추가 요소:
- 자사 경험/실패 사례
- 업계 내부 관점
- 반직관적 주장 (데이터 기반)
이 부분만큼은 사람이 직접 작성하거나, AI 초안에 추가하세요.
5. A/B 테스트로 검증
AI 글과 사람 글의 성과를 비교하세요:
측정 지표:
- 평균 체류 시간
- 이탈률
- 공유 횟수
- 백링크 수
- 전환율 (뉴스레터 가입 등)
AI 글이 사람 글보다 성과가 떨어진다면, 워크플로우를 수정하세요.
윤리와 투명성: "AI 글"을 밝혀야 할까?
논란의 여지가 있는 주제입니다.
찬성 (밝혀야 한다):
- 독자 신뢰
- 사실 오류 발생 시 책임 소재
- 검색 엔진 가이드라인 (Google은 AI 콘텐츠 명시 권장)
반대 (안 밝혀도 된다):
- AI는 "도구"일 뿐 (워드프로세서와 같음)
- 사람이 검토/수정했으면 "사람 글"
- 품질이 좋으면 과정은 중요하지 않음
실무 권장사항:
- 100% AI 생성 → 명시 권장
- AI 보조 + 사람 검토 → 명시 선택
- 사람이 50% 이상 수정 → 명시 불필요
핵심은 품질과 사실 확인입니다. AI든 사람이든, 잘못된 정보는 문제입니다.
2026년 트렌드: 멀티모달 콘텐츠
AI 블로그 자동화는 "텍스트"를 넘어섭니다.
현재 가능한 것:
- AI 이미지 생성: Midjourney, DALL-E 3로 블로그 썸네일 자동 생성
- AI 인포그래픽: Canva AI로 데이터 시각화
- AI 영상 요약: Descript로 블로그 글 → 숏폼 영상 변환
- AI 팟캐스트: NotebookLM으로 블로그 글 → 오디오 대화 생성
하나의 블로그 글에서:
- 텍스트 (AI 생성)
- 이미지 (Midjourney)
- 인포그래픽 (Canva AI)
- 요약 영상 (Descript)
- 팟캐스트 (NotebookLM)
모두 자동 생성하는 파이프라인이 현실화되고 있습니다.
다음 단계: 당신의 첫 자동화 프로젝트
이 글을 읽은 후 실천할 것:
1주차: 테스트
- ChatGPT로 블로그 글 1개 생성
- 수동 작성 글과 성과 비교
2주차: 워크플로우 설계
- 리서치 → 작성 → 검토 → 발행 단계 정리
- 어디를 자동화할지 결정
3주차: 도구 선택
- 예산과 목표에 맞는 도구 선택
- 파일럿 프로젝트 시작 (주 2-3개 글)
4주차: 측정 및 개선
- 성과 측정 (트래픽, 체류 시간, 전환)
- 워크플로우 병목 파악 및 개선
당신은 지금 블로그 글을 어떻게 쓰고 있습니까? 그리고 그 방식이 정말 최선입니까? AI 자동화는 "사람을 대체"하는 게 아니라, 사람이 더 중요한 일에 집중하게 만드는 도구입니다. 반복 작업은 AI에게, 창의성과 전략은 당신이. 이게 2026년 콘텐츠 마케팅의 정답입니다.
