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8 통합 영역 / 50+ 자동화 도구 / 15+ AI 모델
네이버 · 구글 · 이미지 · 영상 · 광고 카테고리별 컬러 코딩 (N · G · I · V · A). 각 카테고리는 독립 색상 + 레이어드 구조 — 어떤 작업이 어느 영역인지 한눈에 인식.
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왜 만들었나
ChatGPT는 글만, Midjourney는 이미지만, Ahrefs는 키워드만 — 결과를 합치는 건 사람의 몫. 마케팅 풀사이클을 한 화면에서 끝내는 OS가 필요해 통합.
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이 SaaS로 무엇이 달라지나
8 통합 영역 / 50+ 자동화 도구 / 15+ AI 모델 / 6 SNS 분석 / 48+ AI 에이전트 협력 분석. 키워드 → 경쟁 분석 → AI 글 → 이미지 → 자동 포스팅까지 한 흐름.
결과만 보면 비슷합니다. 과정이 다릅니다.
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블로그 글을 ChatGPT로 쓰면 이렇게 흘러갑니다.
- 키워드를 떠올립니다
- “○○에 대한 블로그 글 써줘”라고 요청합니다
- 결과를 복사해 붙여넣고 무료 스톡에서 이미지를 아무거나 골라 넣습니다
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같은 목표를 12단계로 나눠 각 단계에 검증을 건다.
- 키워드 발굴과 수량화
- 상위 노출 블로그 수집
- 상위 블로그 역공학
- 데이터 기반 제목 생성
- 최신 정보 수집과 교차 검증
- 모델별 본문 생성
- 17개 규칙 검증과 자동 수정
- 이미지 배치 규칙 강제
- 이미지별 본문 컨텍스트 추출
- 이미지 프롬프트 변환과 스타일 고정
- 종합 채점
- 서식 적용 포스팅
각 단계가 존재하는 이유
단계는 베낄 수 있습니다. 단계가 왜 거기 있어야 하는지는 그 일을 해본 사람만 압니다.
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키워드 발굴과 수량화
연관 키워드를 모아 검색량·경쟁도·클릭 단가를 가중 합산한 추천 점수로 줄 세웁니다. 유료 조회가 막히면 무료 데이터 경로로 대체합니다.
검색량만 보고 고르면 경쟁이 심해 올라가지 못하고, 경쟁도만 보면 아무도 찾지 않는 글을 쓰게 됩니다. 세 지표를 함께 봐야 실제로 잡을 수 있는 키워드가 남습니다.
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상위 노출 블로그 수집
그 키워드로 실제 검색해 상위 포스트를 하나씩 열고 본문을 가져옵니다. 플랫폼이 본문 복사를 막아두기 때문에 네 가지 추출 경로를 순서대로 시도합니다.
상위 글을 눈으로 몇 개 훑는 것과 전부 수집해 숫자로 만드는 것은 다른 작업입니다. 눈으로 보면 인상이 남고, 수집하면 기준이 남습니다.
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상위 블로그 역공학
수집한 글을 통계로 환산합니다. 본문 글자수, 본문 이미지 개수, 제목과 본문의 키워드 반복 횟수, 제목 안 키워드 위치, 문체 조합, 제목 길이, 해시태그 개수를 각각 계산해 평균과 최빈값을 냅니다.
이 시스템의 SEO 규칙은 사람이 정하지 않습니다. 키워드마다 상위 글을 뜯어 그 키워드에서 통하는 규격을 숫자로 뽑습니다. 그래서 같은 시스템이 ‘노무사’와 ‘다이어트’에 서로 다른 글자수와 문체를 적용합니다.
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데이터 기반 제목 생성
역공학으로 뽑은 열다섯 개 변수를 제목 프롬프트에 넣어 후보를 만들고, 각 제목이 어떤 데이터를 근거로 삼았는지를 함께 출력하게 합니다.
제목은 클릭이 갈리는 자리인데 근거 없이 뽑으면 왜 그 제목인지 설명할 수 없습니다. 상위 글의 최빈 키워드 위치와 평균 길이를 목표로 삼습니다.
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최신 정보 수집과 교차 검증
세 개의 검색 소스를 동시에 호출하고, 본문에 쓸 숫자·통계·연도는 두 개 이상의 독립 소스에서 같은 값이 확인된 것만 승격시킵니다. 하나에만 있는 수치는 따로 보관합니다.
마케팅 글에서 “전환율 30% 상승” 같은 숫자는 근거 없이 쓰면 그대로 허위 정보가 됩니다. 소스 두 개 규칙이 지어낸 숫자를 걸러내는 최소 장치입니다.
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모델별 본문 생성
역공학 통계를 포함한 스물아홉 개 값을 프롬프트에 치환해 넣고, 선택한 모델에 따라 서로 다른 프롬프트 파일을 씁니다.
같은 지시문을 세 모델에 똑같이 주면 결과가 제각각입니다. 이모지 허용 여부, 반복 지시가 통하는 정도, 하지 말라는 지시를 얼마나 따르는지가 모델마다 다릅니다.
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17개 규칙 검증과 자동 수정
생성 결과를 규칙별로 검사하고 고칠 수 있는 것은 코드가 직접 고칩니다. 서론 첫 문장의 메타 설명, 같은 종결어미 3회 연속, ‘첫째·둘째’ 나열식 표현이 검사 항목에 들어 있습니다.
‘AI가 쓴 티’는 내용이 아니라 이 세 가지에서 가장 먼저 드러납니다. 그냥 두면 LLM은 반드시 그렇게 씁니다. 사람이 매번 고치는 대신 규칙으로 잡습니다.
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이미지 배치 규칙 강제
상위 글의 평균 이미지 수를 목표로 삼되 상한을 두고, 부족하면 서론 뒤 → 각 소제목 앞 → 결론 앞 순서로 채우고 초과하면 뒤에서부터 뺍니다. 800자가 넘는 문단은 반으로 갈라 중간에 넣습니다.
초과분을 뒤에서부터 빼는 것은 앞쪽 이미지가 이탈률에 더 크게 작용한다는 판단입니다. 긴 문단을 쪼개는 것도 같은 이유입니다. 글자가 계속 이어지면 읽는 사람이 먼저 나갑니다.
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이미지별 본문 컨텍스트 추출
이미지가 들어갈 자리마다 그 위의 소제목과 직전 본문 500자, 직후 본문 300자를 실제로 읽어 컨텍스트 문자열을 만듭니다.
무슨 이미지를 넣을지를 그 자리의 글 내용이 결정하게 하는 단계입니다. 이게 없으면 글 전체 주제로 만든 비슷비슷한 이미지가 반복됩니다. 본문과 맞는 이미지는 여기서 갈립니다.
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이미지 프롬프트 변환과 스타일 고정
컨텍스트를 영어 프롬프트로 바꾸면서 인물이 나오면 한국인임을 명시하고, ‘완벽한·화려한’ 같은 과장 표현을 금지하고 자연광·미세한 불완전함 같은 키워드를 강제합니다. 첫 이미지에서 스타일을 추출해 나머지 이미지에 이어 붙입니다.
AI가 만든 티는 과장된 형용사에서 납니다. 그리고 이미지마다 스타일이 다르면 한 편의 글로 읽히지 않습니다. 인물을 그냥 ‘아시아인’으로 두면 한국 블로그에 어울리지 않는 사진이 나옵니다.
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종합 채점
글자수·키워드·이미지 배치·구조·해시태그·SEO 최적화 여섯 영역을 가중 평균해 기준 점수를 넘어야 통과로 표시합니다.
한 영역만 좋아도 통과되면 그 영역만 최적화됩니다. 가중 평균이어야 균형이 잡히고, 어느 영역이 부족한지도 함께 보입니다.
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서식 적용 포스팅
붙여넣기가 아니라 소제목 마커를 감지해 서식과 크기, 굵기를 각각 적용하고 본문은 글자 단위로 입력합니다. 발행 후 날짜·제목·주소를 시트에 기록합니다.
소제목이 본문과 같은 크기로 붙으면 구조가 사라집니다. 발행 뒤에 사람이 매번 손으로 서식을 다시 잡아야 한다면 자동화가 끝나지 않은 것입니다.
결국 무엇이 갈리나
“블로그 글을 AI가 써준다”는 문장은 ChatGPT도 똑같이 쓸 수 있습니다. 그래서 이 시스템의 가치는 생성이 아니라 생성 앞뒤에 붙은 열두 단계에 있습니다. 열세 단계 중 실제 글쓰기는 한 단계이고, 나머지 열두 단계가 마케터의 판단입니다.
가장 중요한 단계는 세 번째입니다. 그 키워드로 실제 검색해 상위에 있는 글들을 수집한 뒤, 글자수·이미지 개수·키워드 반복 횟수·제목 안 키워드 위치·문체·해시태그 개수를 전부 숫자로 환산합니다. 그리고 그 숫자를 생성 프롬프트의 목표값으로 그대로 주입합니다. SEO 규칙을 개발자가 “제목은 30자 정도”처럼 고정하지 않고, 키워드마다 다시 계산합니다. 그래서 같은 시스템이 ‘노무사’와 ‘다이어트’에 서로 다른 규격을 적용합니다.
이미지도 마찬가지입니다. 무료 스톡에서 고르는 대신, 이미지가 들어갈 자리마다 그 위의 소제목과 앞뒤 본문 800자를 실제로 읽어 컨텍스트를 만들고, 그 컨텍스트로 이미지를 생성합니다. 여기에 인물은 한국인으로 명시하고, ‘완벽한·화려한’ 같은 AI 티가 나는 형용사를 금지하고, 첫 이미지의 스타일을 나머지 이미지에 이어 붙여 한 편의 글로 읽히게 합니다.
그리고 글이 나온 뒤에도 끝이 아닙니다. 열일곱 개 규칙이 서론 첫 문장의 메타 설명, 같은 종결어미 3회 연속, 나열식 표현을 잡아내고 고칠 수 있는 것은 코드가 직접 고칩니다. 이 세 가지가 사람 눈에 ‘AI가 썼구나’로 가장 먼저 걸리는 신호이기 때문입니다. 결국 차이는 모델의 성능이 아니라, 무엇을 검사할지 아는가에서 갈립니다.
이 시스템이 하지 않는 것
무엇을 만들지보다 무엇을 내보내지 않을지가 결과물의 수준을 정합니다.
스톡 이미지 주소를 본문에 넣지 않습니다
무료 스톡 주소가 들어간 이미지 태그는 코드가 자리표시자로 간주해 교체 대상으로 처리합니다. 본문과 무관한 사진은 없는 것만 못합니다.
서론 첫 문장을 “~에 대해 알아보겠습니다”로 시작하지 않습니다
금지 표현 여섯 개를 명시해 검사에서 걸러냅니다. 읽는 사람이 AI가 쓴 글이라고 판단하는 가장 빠른 신호이고, 그 순간 나머지 문장의 신뢰도까지 함께 떨어집니다.
소스 하나에만 있는 수치를 본문에 사실처럼 섞지 않습니다
두 개 이상의 독립 소스에서 확인된 값만 승격시키고, 하나뿐인 수치는 따로 보관합니다. 소스가 두 개 미만이면 교차검증을 아예 시도하지 않았다고 표시합니다.
근거 없는 구체 수치를 보고서에 쓰지 않습니다
조회수·전환율·매출 수치가 범위나 출처 없이 단정적으로 쓰이면 위반으로 처리합니다. 보고서를 버리지 않고 ‘검증 실패’를 명시한 채 돌려주기 때문에 무엇이 문제였는지 남습니다.
가상의 인물·사례·업체명을 만들지 않습니다
개인 경험담과 창작 사례를 프롬프트 수준에서 금지합니다. 정보가 없으면 없는 대로 씁니다. 홍보 글에 없는 후기를 지어 넣는 순간 그 글은 위험 자산이 됩니다.
경쟁사 제목을 그대로 쓰지 않습니다
수집한 상위 글에서 참조하는 것은 패턴과 구조이지 문장이 아닙니다. 제목 생성 프롬프트에도 크롤링 데이터를 그대로 복사하지 말라고 명시합니다.
MKT Automation이 실제로 무엇을 하는지 — 각 능력은 라이브 사이트에서 하나의 화면 또는 워크플로우 단위. 텍스트 설명만으로 안 닿는다면 우측 상단 「바로가기」 버튼으로 직접 살펴보세요.
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3 자동화 흐름
블로그 콘텐츠 (키워드→경쟁분석→AI 글→이미지→자동 포스팅) / 비주얼 자산 (광고 카피 · 썸네일 · 상세페이지 · 카드뉴스 · Cinema Studio) / 마케팅 인텔리전스 (SNS · 키워드 · 딥리서치 · 전략 보고서 · SEO). 3 흐름이 하나의 OS에 통합.
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광고 카피 생성 3 모드
집중/균형 (GPT+Claude+Gemini 15개) / 최대 다양성 (24개+) — 멀티 LLM 협력. 동일 브리프에 대해 3 모드로 결과 비교 → 최적 선택.
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YouTube 분석 6 모드 + SNS 분석
인스타 · 페북 · 틱톡 · 스레드 + 감정 분석 + 통합 비교. 채널별 데이터를 한 대시보드로 본다.
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자동 SEO 생성기
URL/파일/텍스트 → 메타태그 · 사이트맵 · robots.txt · 웹사이트 분석. 사이트 SEO 풀세트를 한 번에 생성.
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48개+ 전문 AI 에이전트 협력 분석
Multi-LLM (Claude+GPT+Gemini+Perplexity) 협력. 48 에이전트가 각자 역할로 동시 분석 — 합의/분기 패턴이 자동 도출.
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