블로그로 수익을 낸다는 것은 결국 시간과의 싸움입니다. 바로 꾸준한 글쓰기와 소재 고갈의 문제입니다. 하루 이틀은 열정으로 밤을 새워가며 쓸 수 있지만 수십 개, 수백 개의 글을 발행하여 유의미한 트래픽을 만들어내기 위해서는 개인의 의지를 넘어선 시스템적인 접근이 필수적입니다. 오늘은 노코드 자동화 툴인 n8n을 활용하여 키워드 분석부터 클러스터링, 그리고 원고 초안 생성까지 이어지는 완전 자동화 시스템을 구축한 경험과 그 과정에서 얻은 날카로운 인사이트를 공유하려 합니다. 특히 최근 쏟아져 나오는 다양한 AI 모델들의 실제 성능과 비용을 철저하게 비교 분석하여 여러분의 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 방법도 함께 담았습니다.
키워드 클러스터링으로 SEO 구조 잡기
수익형 블로그의 성패는 단순히 글을 많이 쓰는 것이 아니라 어떻게 구조화하느냐에 달려 있습니다. 단순히 검색량이 많은 키워드를 무작위로 선정하여 작성하는 것은 검색 엔진 최적화 관점에서 큰 점수를 받기 어렵습니다. 구글과 같은 검색 엔진은 특정 주제에 대해 깊이 있고 연관성 높은 글들이 촘촘하게 연결된 전문성 있는 블로그를 선호하기 때문입니다. 이를 위해 우리는 유사한 검색 의도를 가진 키워드들을 하나의 덩어리로 묶는 클러스터링 작업을 선행해야 합니다.
제가 구축한 자동화 시스템의 첫 단계는 바로 이 키워드 클러스터링을 AI에게 일임하는 것입니다. 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 AI는 검색 의도를 정밀하게 분석하고 이것이 정보성 글인지 상업적 구매를 유도하는 글인지를 판단하여 주제별로 분류합니다. 이때 중요한 것은 AI에게 역할을 명확히 부여하는 것입니다. 당신은 SEO 전문가이다라는 식의 페르소나 부여는 기본이고 타겟 고객이 누구인지, 현재 검색 결과 상단에 어떤 글들이 노출되어 있는지를 파악하도록 프롬프트를 정교하게 설계해야만 의미 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.
n8n과 Airtable을 활용한 데이터 파이프라인 구축
이렇게 AI가 분석한 데이터는 단순한 텍스트 덩어리 형태로만 존재해서는 자동화의 다음 단계로 넘어가기 어렵습니다. 그래서 저는 AI의 출력값을 JSON 형식으로 구조화하는 과정을 워크플로우 중간에 배치했습니다. 이 과정이 있어야만 데이터베이스 툴인 Airtable의 각 필드에 오차 없이 데이터를 정리해서 넣을 수 있기 때문입니다.
n8n의 SplitOut 노드는 리스트 형태로 묶여 있는 방대한 키워드 데이터를 낱개로 쪼개주는 역할을 하며, 이를 Loop 노드로 연결하여 하나씩 순차적으로 Airtable에 저장하게 됩니다. 단순히 저장만 하는 것이 아니라 기존에 존재하는 데이터인지 확인하고 업데이트하거나 새로 생성하는 로직을 통해 데이터의 중복을 방지합니다. 이 단계가 완료되면 우리는 글을 쓸 기초 키워드를 손에 넣게 되는 셈이며 언제든 사용할 수 있는 소재를 확보하게 됩니다.
AI 에이전트 설계와 프롬프트의 중요성
기초 데이터가 Airtable에 완벽하게 준비되었다면 이제 실제로 글을 쓰는 AI 에이전트를 실행할 차례입니다. 저는 Airtable에 저장된 키워드 중 예약됨 상태인 데이터만 선별적으로 불러와서 글을 쓰게 설정했습니다. 이때 AI는 단순히 저장된 지식만으로 글을 쓰는 것이 아니라 필요하다면 실시간 웹 검색 도구를 활용하여 가장 최신의 정보를 반영하도록 설계했습니다.
블로그 글의 품질을 결정하는 것은 결국 프롬프트 엔지니어링입니다. 단순히 글을 써줘라고 명령하는 것과 서론에서는 독자의 공감을 이끌어내고 본론에서는 전문 용어를 초보자도 알기 쉽게 풀어서 설명하며 결론에서는 구체적인 다음 행동을 유도해줘라고 지시하는 것은 하늘과 땅 차이의 결과를 만듭니다. 또한 날짜 개념이 없는 AI를 위해 n8n의 Set 노드를 활용하여 오늘 날짜 변수를 주입함으로써 시의성 있는 글을 작성하도록 유도했습니다.
충격적인 모델별 비용 차이와 최적의 선택
자동화 시스템을 구축하며 가장 흥미로웠던 부분은 AI 모델별 비용과 품질의 상관관계였습니다. 우리가 흔히 사용하는 Claude, GPT, Gemini, Grok 등의 최신 모델들을 동일한 프롬프트와 조건에서 테스트해보니 비용 면에서 극명한 차이가 발생했습니다. 이 결과를 아는 것만으로도 여러분은 월 유지비를 수십만 원 이상 아길 수 있습니다.
우선 품질 면에서 압도적인 모습을 보여준 것은 Claude Sonnet 4 모델이었습니다. 글의 맥락을 이해하는 능력이나 문장의 자연스러움, 정보의 밀도는 타의 추종을 불허했습니다. 하지만 여기에는 치명적인 단점이 존재했습니다. 바로 비용입니다. 글 하나를 기획하고 초안을 잡는데 약 293원 정도가 소요되었습니다. 만약 하루에 10개씩 한 달 동안 글을 발행한다면 약 9만 원 가까운 비용이 발생합니다. 그 이유는 Claude가 웹 검색 도구를 지나치게 적극적으로 활용하기 때문입니다. 프롬프트에서 굳이 검색하지 않아도 된다고 지침을 주어도 조금이라도 확실한 정보를 얻기 위해 스스로 검색 도구를 호출하여 토큰 사용량을 폭발적으로 늘리는 경향이 있습니다.
반면 GPT 모델은 약 30원 정도로 Claude에 비해 10분의 1 수준의 합리적인 비용을 보여주었습니다. 품질은 준수했지만 전문가 수준의 깊이 있는 인사이트를 기대하기는 다소 어려움이 있었습니다. 가성비를 중요하게 생각하는 분들에게는 나쁘지 않은 선택지가 될 수 있습니다.
수익성과 효율을 모두 잡는 하이브리드 전략
가장 놀라운 발견은 Gemini 2.5 Pro 모델이었습니다. 글 한 건당 비용이 약 7원에 불과했습니다. 앞서 언급한 Claude와 비교하면 거의 40분의 1 수준입니다. 품질 또한 GPT 모델에 뒤지지 않았으며 오히려 최신 정보 반영이나 긴 문맥을 이해하는 면에서 상당히 균형 잡힌 모습을 보여주었습니다. 만약 블로그의 덩치를 키우기 위해 대량의 필러 포스트를 발행해야 하는 단계라면 저는 주저 없이 Gemini 2.5 Pro를 추천하고 싶습니다.
물론 더 저렴한 GPT 미니 모델도 테스트해보았습니다. 비용이 2원 이하로 거의 공짜나 다름없었지만 결과물의 품질은 우리가 흔히 말하는 기계적인 글에 가까웠습니다. 단순히 글자 수를 채우는 것이 목적이 아니라면 독자를 붙잡아두고 체류 시간을 늘리기에는 역부족인 수준이었습니다.
결론적으로 블로그 자동화 시스템을 성공적으로 운영하기 위해서는 모델의 전략적 배분이 필요합니다. 모든 글을 최고급 모델인 Claude로 작성할 필요는 없습니다. 수익과 직결되는 중요한 키워드 즉 힘을 줘야 하는 글에는 Claude Sonnet 4를 사용하여 검색 도구까지 적극적으로 활용하게 하여 고품질의 글을 생산하고 기반을 다지는 일반적인 정보성 글들은 Gemini 2.5 Pro를 활용하여 비용을 아끼는 하이브리드 전략이 필요합니다.
자동화는 이제 시작입니다
많은 분들이 자동화를 구축하면 손 하나 까딱하지 않고 수익이 날 것이라 기대합니다. 하지만 자동화는 지루하고 반복적인 작업에서 우리를 해방시켜 주고 더 중요한 전략적 고민을 할 수 있는 시간을 벌어주는 도구일 뿐입니다. 오늘 소개한 n8n 워크플로우와 모델별 비용 분석 데이터가 무작정 남들이 좋다는 비싼 모델을 쓰기보다 내 상황과 예산에 맞는 최적의 도구를 찾아 영리하게 운영하시길 바랍니다. 결국 시스템을 지배하는 것은 AI가 아니라 그것을 설계한 여러분 자신이기 때문입니다.