네이버 블로그 자동화
경쟁사 블로그를 지켜보다가 새 글이 올라오면, AI가 분석·집필하고 네이버에 규칙대로 발행까지 하는 시스템입니다. 사람이 손대는 지점은 딱 두 곳입니다. 경쟁사를 등록하는 순간과 완성된 글을 승인하는 순간.
프로젝트 개요
구글 스프레드시트에 감시할 경쟁사 블로그를 적어 두면, 사무실 컴퓨터 한 대가 나머지를 처리합니다. 새 글을 감지해 본문을 수집하고, AI가 광고 문구를 걷어낸 뒤 핵심(사건·키워드)을 뽑고, 이미 다룬 주제면 그 자리에서 폐기합니다. 새 주제만 AI가 사내 프롬프트 그대로 집필하고, 담당자가 승인하면 크롬이 직접 네이버에 로그인해 서식·배너·링크 규칙대로 발행합니다.
별도 서버·웹사이트 없이 스프레드시트 + 윈도우 PC 1대 + 네이버·AI 연결이 전부입니다. 8단계가 각각 독립적으로 돌아 한 곳에 문제가 생겨도 나머지는 멈추지 않습니다.
자동화 흐름
데이터가 흐르고 AI가 일하는 과정시트의 경쟁사 새 글 감지
AI 분석·중복 컷
AI 본문 작성
담당자 승인
네이버 자동 발행
이력 기록
시스템 구성: 이 세 가지가 전부
① 구글 스프레드시트
감시할 경쟁사 블로그 목록. 행을 추가하면 감시가 시작되고, 지우면 다음 실행부터 조용히 빠집니다. 담당자의 관제탑이자 유일한 조작 지점입니다.
② 윈도우 컴퓨터 1대
수집·분석·집필·발행이 전부 여기서 돌아갑니다. 작업 현황 DB, 고정 이미지 9종(배너·명함·슬라이드), 네이버 로그인 상태를 보관합니다.
③ 네이버 · AI 연결
네이버는 경쟁사 글 읽기와 자사 블로그 발행에, AI는 분석(경량 모델)과 집필(고급 모델)에 씁니다. 역할별로 모델을 나눠 비용을 아낍니다.
주요 기능
경쟁사 새 글 자동 감지
글 목록을 주기적으로 확인해 처음 보는 글만 골라냅니다. 이미 처리한 글은 다시 집지 않습니다
중복은 집필 전에 폐기
여러 경쟁사가 같은 사건을 다루는 일이 잦아, 비싼 집필 단계 앞에서 중복을 걸러 비용이 새지 않습니다
사내 프롬프트 그대로 집필
사람이 키워드를 채우던 자리에 앞 단계가 뽑은 키워드가 들어갈 뿐이라, 글의 구성과 논조는 기존과 동일합니다
규칙대로 자동 발행
크롬을 직접 열어 소제목 서체·색, 문단 간격, 배너 위치, 전화·카톡 링크까지 정해진 규칙대로. 발행 사이 간격도 둡니다
한 편의 글이 만들어지는 과정 (8단계)
감시 목록 동기화 + 새 글 감지
시트를 읽어 감시 대상을 갱신하고, 경쟁사 블로그에서 처음 보는 글만 골라냅니다
본문 수집
감지된 글의 본문을 가져옵니다
AI 분석 · 중복 걸러내기
광고를 걷어내고 핵심을 추출한 뒤, 이미 다룬 주제면 여기서 폐기해 집필 비용을 아낍니다
AI 본문 작성 → 담당자 검수
새 주제만 고급 AI가 집필하고, 담당자가 승인해야만 발행 대기열로 넘어갑니다
네이버 발행 + 이력 기록
서식 규칙대로 자동 발행하고, 주소·키워드를 기록해 다음 글의 중복 판단 기준으로 씁니다
무엇이 사라졌나 · 사람의 일 기준
담당자의 글쓰기 시간이 통째로 사라지고, 남는 건 초안을 읽고 승인하는 몇 분입니다. 하루 1편에서 하루 3편(월 100편)으로 늘려도 사람의 일은 늘지 않습니다. 콘텐츠 인력 한 명 몫을 시스템이 대신하는 구조입니다.
왜 서버가 아니라 사무실 컴퓨터인가
- 네이버에는 글을 올리는 공식 창구(API)가 없어, 사람이 하듯 브라우저를 열어 발행해야 합니다
- 클라우드 서버 IP는 네이버가 기계로 인식해 차단할 가능성이 높아, 평소 쓰던 사무실 인터넷이 계정 안전에 유리합니다
- 규모가 커지면 수집·분석만 서버로 옮길 수 있게 설계해 뒀습니다. 발행은 계속 이 컴퓨터가 맡습니다
- 8단계가 독립적으로 돌아, 한 단계에 문제가 생겨도 나머지는 멈추지 않습니다
담당자가 하는 일
감시할 경쟁사 등록·제외(시트에 행 추가/삭제), 그리고 완성된 초안의 승인·반려. 이 두 가지가 전부입니다.
시스템이 하는 일
목록 동기화, 새 글 감지, 본문 수집, 사건 분석, 중복 판별, 본문 작성, 이미지·링크 삽입, 서식 적용, 발행, 이력 관리 — 나머지 전부.
기술 스택
핵심 성과
월 100편
사람 일 안 늘리고 처리 가능한 발행량
2곳
사람 개입 지점 (등록·승인)
8단계
독립 파이프라인, 한 곳이 멈춰도 계속
우리 일에도 될까? 싶으시다면
비슷한 업무가 있다면 들려주세요. 어디까지 자동화되는지, 어떤 구조로 만드는지 바로 보여드립니다.
우리 업무도 되는지 물어보기