100 % SNS Automation

AI를 활용한 100% 자동화된 소셜 미디어 시스템 구축하기

소셜 미디어 마케팅은 현대 비즈니스에 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만 여러 플랫폼에 지속적으로 양질의 콘텐츠를 게시하는 것은 시간과 노력이 많이 드는 작업입니다. 이 글에서는 AI를 활용해 소셜 미디어 콘텐츠 제작 및 게시 과정을 100% 자동화하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.

1단계: 필요한 도구 준비하기

자동화 시스템을 구축하기 위해 다음 도구들이 필요합니다:

1. Make.com 계정
2. Perplexity AI 크레딧
3. Make.com의 Perplexity AI 통합 기능
4. GPT 크레딧

이 도구들을 설정하는 방법은 이전 영상에서 자세히 다뤘으니 참고하시기 바랍니다.

2단계: 자동화 시나리오 생성

1. Make.com 대시보드에서 우측 상단의 "새 시나리오 만들기" 버튼을 클릭합니다.
2. 트리거로 Slack을 선택합니다. (다른 메시징 플랫폼도 사용 가능)
3. "비공개 채널 메시지"를 선택하고 원하는 채널을 지정합니다.
4. 메시지 확인 주기를 설정합니다. (예: 1시간마다)

3단계: Perplexity AI 모듈 추가

1. "새 모듈 추가"를 클릭하고 Perplexity AI를 검색합니다.
2. "채팅 완성 생성"을 선택합니다.
3. 메시지 필드에 "이 기사를 요약해주세요"라고 입력합니다.
4. 역할을 "사용자"로 설정합니다.

4단계: GPT 어시스턴트 설정

1. ChatGPT 모듈을 추가합니다.
2. "어시스턴트에게 메시지 보내기"를 선택합니다.
3. 메시지 필드에 Perplexity AI의 출력을 연결합니다.
4. LinkedIn Bot과 Tweet Bot 어시스턴트를 각각 설정합니다.

5단계: LinkedIn Bot 최적화

1. GPT 플레이그라운드에서 새 어시스턴트를 생성합니다.
2. 산업별 전문가 역할을 부여하는 프롬프트를 작성합니다.
3. LinkedIn 게시물 최적화를 위한 지침을 제공합니다.
4. 성공적인 LinkedIn 게시물 예시를 학습 데이터로 추가합니다.

6단계: Tweet Bot 최적화

1. Twitter 전문가 역할의 프롬프트를 작성합니다.
2. 트윗 작성 best practice를 지침으로 제공합니다.
3. 해시태그, 질문, 호기심 유발 문구 등의 요소를 포함하도록 설정합니다.
4. 280자 제한을 준수하도록 합니다.

7단계: DALL-E 3 이미지 생성 모듈 추가

1. "새 모듈 추가"에서 DALL-E 3를 선택합니다.
2. "이미지 생성" 옵션을 선택합니다.
3. 프롬프트에 "이 요약을 바탕으로 이미지를 생성해주세요"라고 입력합니다.
4. Perplexity AI의 출력을 프롬프트에 연결합니다.

8단계: 이미지 크기 최적화

1. LinkedIn용으로 1200x627 픽셀 크기를 지정합니다.
2. Twitter용으로 1600x900 픽셀 크기를 지정합니다.

9단계: Google Docs 연동 (선택사항)

1. 라우터 모듈을 추가합니다.
2. Google Docs 모듈을 선택합니다.
3. "문서에 단락 삽입" 옵션을 선택합니다.
4. 원하는 Google 문서를 지정합니다.

10단계: 텍스트 콘텐츠 삽입

1. "추가할 텍스트" 필드에 GPT 어시스턴트의 출력을 연결합니다.
2. 필요한 경우 포맷팅을 조정합니다.

11단계: 이미지 삽입

1. "문서에 이미지 삽입" 옵션을 선택합니다.
2. DALL-E 3 모듈의 이미지 URL을 연결합니다.

12단계: 전체 시나리오 테스트

1. Slack에 기사 URL을 입력합니다.
2. 전체 시나리오를 실행합니다.
3. 결과물을 Google Docs에서 확인합니다.

13단계: 출력 품질 확인 및 최적화

1. 생성된 LinkedIn 포스트와 트윗을 검토합니다.
2. 필요한 경우 GPT 어시스턴트의 프롬프트를 조정합니다.
3. 이미지 품질을 확인하고 필요시 DALL-E 3 프롬프트를 수정합니다.

14단계: 직접 게시 설정 (선택사항)

1. LinkedIn API 모듈을 추가합니다.
2. Twitter API 모듈을 추가합니다.
3. 각 플랫폼의 인증 절차를 완료합니다.

15단계: 게시 일정 최적화

1. 각 소셜 미디어 플랫폼의 최적 게시 시간을 조사합니다.
2. Make.com의 스케줄러를 사용해 게시 시간을 설정합니다.

16단계: 에러 처리 및 알림 설정

1. 각 모듈에 에러 처리 로직을 추가합니다.
2. 오류 발생 시 이메일 또는 Slack 알림을 설정합니다.

17단계: A/B 테스팅 구현

1. 두 가지 버전의 GPT 프롬프트를 준비합니다.
2. 라우터를 사용해 무작위로 프롬프트를 선택하도록 설정합니다.
3. 각 버전의 성과를 추적할 수 있는 로직을 추가합니다.

18단계: 성과 분석 시스템 구축

1. 각 플랫폼의 분석 API를 연동합니다.
2. 주요 메트릭(조회수, 좋아요, 공유 등)을 추적합니다.
3. Google Sheets나 데이터베이스에 결과를 저장합니다.

19단계: 콘텐츠 다양성 확보

1. 다양한 주제와 형식의 콘텐츠를 생성하도록 GPT 프롬프트를 확장합니다.
2. 주기적으로 새로운 프롬프트 템플릿을 추가합니다.

20단계: 사용자 피드백 통합

1. 댓글이나 멘션을 모니터링하는 모듈을 추가합니다.
2. 긍정적인 피드백을 받은 콘텐츠 유형을 분석합니다.
3. 이를 바탕으로 GPT 프롬프트를 지속적으로 개선합니다.

21단계: 멀티미디어 콘텐츠 확장

1. 비디오 생성 AI 도구를 통합합니다.
2. 인포그래픽 생성 로직을 추가합니다.
3. 각 플랫폼에 맞는 다양한 형식의 콘텐츠를 제작합니다.

22단계: 시즈널 콘텐츠 자동화

1. 주요 기념일, 휴일, 이벤트 데이터베이스를 구축합니다.
2. 해당 날짜에 맞는 특별 콘텐츠를 자동으로 생성하는 로직을 추가합니다.

23단계: 인플루언서 협업 자동화

1. 관련 인플루언서 데이터베이스를 구축합니다.
2. 자동으로 인플루언서를 태그하거나 멘션하는 로직을 추가합니다.
3. 협업 제안 메시지를 자동으로 생성하고 전송합니다.

24단계: 실시간 트렌드 대응

1. 트렌딩 토픽을 실시간으로 모니터링하는 모듈을 추가합니다.
2. 관련 트렌드에 대한 콘텐츠를 신속하게 생성하는 로직을 구현합니다.

25단계: 다국어 지원 확장

1. 번역 API를 통합합니다.
2. 타겟 시장에 맞는 언어로 콘텐츠를 자동 번역합니다.
3. 문화적 맥락을 고려한 현지화 로직을 추가합니다.

26단계: 개인화 강화

1. 팔로워 데이터를 분석하는 모듈을 추가합니다.
2. 개인화된 콘텐츠 추천 시스템을 구축합니다.
3. 사용자 세그먼트별 맞춤형 콘텐츠를 생성합니다.

27단계: 규정 준수 확인

1. 각 플랫폼의 콘텐츠 정책을 데이터베이스화합니다.
2. 생성된 콘텐츠가 정책을 준수하는지 자동으로 확인하는 로직을 추가합니다.
3. 필요시 수정 제안을 생성합니다.

28단계: 백링크 전략 자동화

1. 관련 웹사이트 데이터베이스를 구축합니다.
2. 자동으로 백링크를 생성하고 추적하는 시스템을 구현합니다.
3. 백링크 성과를 분석하고 보고서를 생성합니다.

29단계: 광고 캠페인 연동

1. 각 플랫폼의 광고 API를 통합합니다.
2. 성과가 좋은 유기적 콘텐츠를 자동으로 광고로 전환하는 로직을 구현합니다.
3. 광고 예산을 자동으로 최적화하는 시스템을 구축합니다.

30단계: 지속적인 학습 및 최적화

1. 머신러닝 모델을 통합하여 콘텐츠 성과를 예측합니다.
2. A/B 테스트 결과를 자동으로 학습하고 적용하는 시스템을 구축합니다.
3. 정기적으로 전체 시스템의 성과를 분석하고 개선점을 도출합니다.

이렇게 30단계에 걸쳐 AI를 활용한 완전 자동화된 소셜 미디어 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 초기 설정에 시간이 걸리지만, 한번 구축되면 엄청난 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 지속적인 최적화를 통해 더욱 효과적인 소셜 미디어 전략을 구사할 수 있게 됩니다.

 

주의할 점은 완전 자동화 시스템이라도 정기적인 모니터링과 인간의 창의적 개입이 필요하다는 것입니다. AI는 훌륭한 도구이지만, 브랜드의 진정성과 인간적 터치를 완전히 대체할 수는 없습니다. 따라서 이 시스템을 기반으로 하되, 필요에 따라 인간의 창의성과 전략적 판단을 더해 최상의 결과를 얻을 수 있도록 해야 합니다.

 

마지막으로, 이 시스템을 구축하고 운영하면서 항상 윤리적 측면을 고려해야 합니다. 개인정보 보호, 저작권 준수, 그리고 투명성 유지는 자동화된 시스템에서도 주의가 필요합니다.