Make 자동화를 구축하면 구글시트에 정리한 키워드를 불러오고, 검색 데이터를 분석하고, AI가 작성한 글을 워드프레스 임시글로 저장하는 과정을 하나의 흐름으로 연결할 수 있습니다.

하지만 여러 모듈을 무작정 연결한다고 자동화가 안정적으로 작동하는 것은 아닙니다.

입력 데이터의 규격, 처리 상태, AI 출력 형식, HTTP 요청 주소, 워드프레스 인증 정보를 각각 정확하게 맞춰야 합니다.

이 글에서는 구글시트에서 시작해 AI 분석과 글쓰기를 거쳐 워드프레스 임시글을 만드는 Make 자동화 구축 방법을 실제 작업 순서에 맞춰 설명합니다.

Make 자동화란 무엇인가

Make는 구글시트, 이메일, 워드프레스, 데이터 API, AI 도구처럼 서로 다른 서비스를 시나리오 형태로 연결하는 자동화 플랫폼입니다.

각 서비스는 하나의 모듈로 배치됩니다. 앞 모듈에서 생성된 데이터가 다음 모듈로 전달되며, 정해진 조건에 따라 분석, 저장, 변환, 발행 작업이 이어집니다.

예를 들어 구글시트에서 상태가 ‘조사대기’인 행을 찾은 뒤 검색 데이터를 가져오고, AI가 키워드를 분석하고, 완성된 글을 워드프레스에 저장하도록 구성할 수 있습니다.

Make의 기본 기능과 지원 범위는 Make 공식 사이트에서도 확인할 수 있습니다.

Make 자동화 구조를 먼저 확정해야 하는 이유

자동화가 자주 실패하는 가장 큰 이유는 작업 중간에 모듈 순서나 데이터 구조를 계속 바꾸기 때문입니다.

한 모듈의 출력값을 변경하면 뒤에 연결된 모든 매핑도 영향을 받을 수 있습니다.

따라서 처음부터 각 모듈의 역할을 분명히 정해야 합니다.

데이터 수집 모듈은 데이터를 가져오는 역할만 하고, 분석 AI는 판단만 하며, 글쓰기 AI는 본문 작성에 집중하도록 설계하는 편이 좋습니다.

콘텐츠 자동화의 기본 흐름은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

1. 구글시트에서 처리 대상 키워드를 찾습니다.
2. HTTP 모듈로 검색 또는 트렌드 데이터를 수집합니다.
3. AI가 키워드의 검색 의도와 콘텐츠 방향을 분석합니다.
4. 분석 결과를 구글시트에 저장합니다.
5. AI가 1차 글을 작성합니다.
6. 두 번째 AI가 본문을 편집하고 SEO 구조를 정리합니다.
7. 완성된 JSON 데이터를 Cloud Run API로 전달합니다.
8. 서버가 워드프레스 임시글을 생성합니다.

구글시트를 자동화 작업 장부로 사용하는 방법

구글시트는 단순한 데이터 저장소가 아니라 자동화 상태를 관리하는 중심 장부로 사용할 수 있습니다. 한 행에 하나의 키워드나 하나의 작업을 배치하면 각 작업이 어느 단계까지 처리됐는지 확인하기 쉽습니다.

특히 상태 열이 중요합니다. 상태값이 명확하지 않으면 같은 행이 반복 처리되거나 처리 대상이 누락될 수 있습니다.

상태값은 직접 입력하게 두기보다 드롭다운으로 관리하는 편이 좋습니다.

‘조사대기’와 ‘조사 대기’처럼 띄어쓰기가 달라지면 Make 필터가 해당 행을 찾지 못할 수 있기 때문입니다.

AI 분석과 글쓰기를 분리하는 방법

하나의 AI 모듈에 키워드 분석, 제목 작성, 본문 작성, SEO 편집까지 모두 맡기면 결과가 불안정해질 수 있습니다.

입력 조건이 많아질수록 일부 지시가 누락되거나 출력 형식이 달라질 가능성이 커집니다.

첫 번째 AI는 검색 의도, 추천 제목, 콘텐츠 방향, 수익화 방향과 같은 판단을 담당하게 합니다.

두 번째 AI는 그 분석을 바탕으로 완성된 초안을 작성합니다.

마지막 편집 AI는 제목, HTML 본문, 포커스 키워드, SEO 제목, 메타 설명, 카테고리와 태그를 정리하는 역할을 맡습니다.

이처럼 역할을 분리하면 글이 허술할 때는 글쓰기 모듈만 수정하고, 분석 방향이 잘못됐을 때는 분석 모듈만 수정할 수 있습니다.

AI 출력은 JSON 규격으로 고정해야 한다

Make 자동화에서 AI 답변은 사람이 읽는 글인 동시에 다음 모듈이 처리해야 하는 데이터입니다.

따라서 AI가 매번 다른 형식으로 답하면 HTTP 요청이나 워드프레스 등록 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.

가장 안전한 방법은 최종 AI가 아래 항목을 포함한 JSON 객체 하나만 출력하도록 제한하는 것입니다.

• title
• slug
• excerpt
• content_html
• focus_keyword
• seo_title
• meta_description
• category_suggestion
• tag_suggestions
• status

특히 HTML 본문에는 쌍따옴표와 줄바꿈이 포함될 수 있습니다.

이를 수동 JSON 안에 다시 넣으면 문법이 깨질 수 있으므로, 최종 AI가 만든 JSON 전체를 HTTP 모듈에서 그대로 전달해야 합니다.

Cloud Run API와 워드프레스 연결 방법

Make에서 생성한 데이터를 워드프레스에 직접 보내는 대신 Cloud Run API를 중간 서버로 사용하면 인증 정보와 오류 처리를 한곳에서 관리할 수 있습니다.

Cloud Run 서버는 Make가 전달한 JSON을 받은 뒤 워드프레스 REST API로 다시 요청을 보냅니다.

워드프레스 사용자명과 애플리케이션 비밀번호는 Cloud Run 환경변수로 저장하고 코드에 직접 적지 않는 것이 좋습니다.

워드프레스 REST API 인증에는 일반 로그인 비밀번호가 아니라 별도로 발급한 애플리케이션 비밀번호를 사용합니다.

정상적으로 임시글이 생성되면 서버 응답에서 글 ID, 상태, URL과 편집 주소를 확인할 수 있습니다.

워드프레스 글은 임시글로 생성해야 한다

자동 생성한 글을 즉시 공개하면 빈 제목, 깨진 HTML, 잘못된 카테고리, 이미지 누락 같은 문제가 그대로 노출될 수 있습니다.

따라서 초기 자동화에서는 반드시 글 상태를 draft로 설정해야 합니다.

관리자가 제목, 본문, 이미지, 링크, SEO 정보를 확인한 뒤 직접 공개하는 구조가 안전합니다.

글 자동화가 안정된 뒤에 대표이미지 업로드, 본문 이미지 삽입, Rank Math SEO 메타 저장 기능을 단계적으로 추가하면 됩니다.

AI 도구를 활용해 반복 업무를 줄이는 구체적인 방법은 AI 도구로 매일 반복 업무 자동화하는 방법에서 함께 확인할 수 있습니다.

Make 자동화 실제 구축 순서

1. 구글시트의 열과 상태값을 확정합니다. 키워드, 상태, 추천 제목, 콘텐츠 방향, 처리 결과 열을 준비합니다.
2. Search Rows 모듈을 설정합니다. 조사대기 상태인 행을 한 번에 한 건만 가져오도록 제한합니다.
3. HTTP 모듈로 데이터를 수집합니다. URL, Method, Header와 요청 본문을 각각 확인합니다.
4. AI 분석 모듈의 출력 형식을 고정합니다. 판정, 제목, 콘텐츠 방향, 수익화 방향, 판정 이유가 일정한 순서로 나오게 합니다.
5. Text Parser에서 결과를 분리합니다. 각 결과가 $1부터 $5까지 정확히 매핑되는지 확인합니다.
6. 글쓰기 AI가 완성형 HTML을 작성하게 합니다. 소제목, 표, 체크리스트, FAQ와 결론을 포함하도록 합니다.
7. 최종 편집 AI가 JSON 객체를 반환하게 합니다. JSON 앞뒤에 설명이나 코드블록이 붙지 않도록 제한합니다.
8. HTTP 모듈은 최종 Answer만 전송합니다. JSON을 중복으로 감싸지 않습니다.
9. Cloud Run 응답 코드를 확인합니다. 200 또는 201 응답과 글 ID가 반환되는지 확인합니다.
10. 워드프레스 임시글을 검수합니다. 제목, 본문, 이미지, 링크와 SEO 설정을 확인합니다.

자주 발생하는 오류와 해결 방법

Make 크레딧과 API 비용을 줄이는 방법

Make는 시나리오가 실행될 때 모듈별로 크레딧을 사용할 수 있습니다.

오류가 발생한 상태에서 반복 실행하면 동일한 AI와 HTTP 모듈이 다시 호출돼 사용량이 빠르게 늘어날 수 있습니다.

따라서 Make 자동화 흐름을 테스트할 때는 한 번의 실행으로 무엇을 확인할 것인지 먼저 정해야 합니다.

• 한 번에 한 행만 실행합니다.
• 최종 검증 전에는 자동 스케줄을 끕니다.
• AI 모듈을 실행하기 전에 매핑 토큰을 확인합니다.
• HTTP 실행 전에 URL과 Body를 확인합니다.
• 같은 오류가 발생하면 재실행보다 로그를 먼저 확인합니다.
• Cloud Run과 워드프레스 연결은 별도 요청으로 먼저 검증합니다.
• 성공 기준을 정한 뒤 한 번만 실행합니다.

Make 자동화 실행 전 체크리스트

• 구글시트 상태값이 정확한지 확인합니다.
• Search Rows가 한 건만 가져오는지 확인합니다.
• Text Parser의 $1부터 $5가 정상 연결됐는지 확인합니다.
• AI 모듈의 Answer 토큰이 끊기지 않았는지 확인합니다.
• Cloud Run 서비스 URL에 오타가 없는지 확인합니다.
• HTTP Method가 POST인지 확인합니다.
• Content-Type이 application/json인지 확인합니다.
• HTTP Body에 최종 Answer 토큰 하나만 들어 있는지 확인합니다.
• 워드프레스 앱 비밀번호가 유효한지 확인합니다.
• 테스트 중 자동 실행 스위치가 꺼져 있는지 확인합니다.

Make 자동화 FAQ

1. Make 자동화는 코딩을 몰라도 구축할 수 있나요?

기본적인 모듈 연결은 코딩 없이도 가능합니다.

다만 HTTP 요청, JSON, API 인증, 상태 코드의 기본 개념을 이해하면 오류를 훨씬 빠르게 해결할 수 있습니다.

2. AI가 작성한 글을 바로 공개해도 되나요?

처음에는 권장하지 않습니다.

제목, 본문, 이미지, 링크, 카테고리와 SEO 정보를 사람이 검수한 뒤 공개하는 구조가 안전합니다.

3. 대표이미지도 자동으로 등록할 수 있나요?

가능합니다. 이미지 생성 또는 검색 API로 이미지 파일을 준비하고, 워드프레스 미디어 API로 업로드한 뒤 featured_media 값에 이미지 ID를 지정하면 됩니다.

4. Rank Math SEO 점수가 낮으면 검색 노출이 안 되나요?

Rank Math 점수는 점검 도구일 뿐 검색 노출을 보장하는 기준은 아닙니다.

포커스 키워드, 제목, 메타 설명, 링크, 이미지 ALT와 본문 품질을 균형 있게 관리하는 것이 중요합니다.

결론

Make 자동화 구축의 핵심은 많은 기능을 한꺼번에 붙이는 것이 아니라, 하나의 데이터가 정확한 규격으로 마지막 단계까지 전달되게 만드는 것입니다.

구글시트에서 시작한 키워드가 AI 분석과 글쓰기를 거쳐 워드프레스 임시글로 정상 생성되면 기본 자동화 구조는 완성된 것입니다.

이후 대표이미지, 본문 이미지, 카테고리, 태그와 Rank Math SEO 정보를 단계적으로 연결하면 됩니다.

가장 먼저 확인할 것은 HTTP 모듈의 URL과 JSON 본문입니다.

자동 실행을 켜기 전에 한 행을 대상으로 전체 흐름을 한 번만 검증하세요.

관련자료

Make 공식 도움말: 시나리오 자동화 설정

EUNOLOGY