매일 쓰는 목표보다 중요한 것: 블로그 자동화에서 배운 품질 관리

블로그를 꾸준히 운영하려면 자주 써야 합니다. 이 말은 대체로 맞습니다. 글을 써야 문장도 늘고, 무엇을 기록해야 하는지도 보이기 시작합니다. 그래서 저도 블로그 글 수를 월간 목표로 관리해 왔습니다.

AI 도구를 본격적으로 활용한 2026년 4월에는 한 달에 18개의 글을 올렸습니다. 3월까지 누적 9개였던 것을 생각하면 생산량이 폭발적으로 늘어난 셈입니다. 당시 월간회고에서도 AI 기반 깃허브 블로그 운영이 실제 산출물로 연결됐다고 평가했습니다. 동시에 글이 많아질수록 품질과 카테고리, 검색 유입을 따로 관리해야 한다는 문제도 기록했습니다.

그 뒤 5월에는 6개, 6월에는 5개로 발행량이 줄었습니다. 숫자만 보면 자동화의 효과가 사라졌거나 블로그 운영이 느슨해진 것처럼 보입니다. 하지만 세 달의 기록을 다시 읽어보면 이야기는 조금 달라집니다.

대표 이미지: OpenAI ImageGen으로 제작.

발행량은 줄었지만 5월에는 도메인·검색 색인을 정비했고, 6월에는 업무 연계 전문글 2개를 확보했다. 데이터: 2026년 4~6월 개인 월간회고 및 실제 게시물 목록. 시각화: 작성자.

18개를 쓴 달과 6개를 쓴 달

4월의 18개는 분명한 성과였습니다. AI를 이용해 초안 작성과 이미지 제작, Jekyll 파일 반영 과정의 마찰을 줄였고, 생각을 글로 옮기는 속도가 빨라졌습니다. 특히 보드게임 플레이 기록처럼 일정한 구조를 가진 글은 자동화와 궁합이 좋았습니다.

그러나 생산량이 커지자 다른 질문이 생겼습니다.

• 글마다 내 경험과 판단이 충분히 들어갔는가?
• 기존 글과 다른 내용을 담고 있는가?
• 검색으로 들어온 독자가 실제로 가져갈 내용이 있는가?
• AI가 만든 문장을 내가 책임질 수 있는가?

이 질문들은 단순히 글 수를 세는 것만으로는 답할 수 없었습니다.

5월에는 게시물이 6개로 줄었지만, 블로그 운영 기반은 오히려 좋아졌습니다. kerogrammer.com 도메인을 적용하고 검색 색인 문제를 해결했으며, Cloudflare Pages와 AI 검색 같은 기술적 실험을 글로 남겼습니다. 월간회고에서도 포스팅 수보다 운영 인프라 정상화의 의미가 더 크다고 평가했습니다. 자세한 이전 과정은 GitHub Pages에서 Cloudflare Pages로 블로그를 옮긴 이유와 과정에 기록했습니다.

6월에는 5개를 썼습니다. 목표였던 8개에는 미달했지만 그중 2개가 업무와 연결된 글이었습니다. 5월에는 전문 영역의 글이 없었다는 점을 생각하면, 총량은 줄었어도 블로그의 정체성에는 더 가까워진 셈입니다.

발행량은 목표가 아니라 결과에 가깝다

세 달을 비교하며 가장 크게 바뀐 생각은 이것입니다. 발행량은 관리해야 할 숫자이지만, 그 자체가 블로그의 목적은 아닙니다.

글 수만 목표로 두면 쓰기 쉬운 소재가 우선됩니다. 플레이 기록이나 짧은 도구 후기는 빠르게 늘어나지만, 공공 IT 실무나 시스템 운영처럼 검토와 일반화가 필요한 글은 뒤로 밀리기 쉽습니다.

반대로 전문글만 쓰겠다고 하면 발행 간격이 지나치게 길어질 수 있습니다. 업무 경험을 공개 가능한 수준으로 바꾸고, 사실관계를 확인하고, 내부정보를 걷어내는 데 시간이 필요하기 때문입니다.

결국 필요한 것은 한 가지 숫자가 아니라 두 가지 축입니다.

1. 생산성: 아이디어와 초안이 꾸준히 만들어지는가
2. 포트폴리오 가치: 내 경험과 전문성을 보여주는 글이 쌓이는가

매일 초안을 만드는 자동화는 첫 번째 축을 도와줍니다. 하지만 두 번째 축은 자동화만으로 해결되지 않습니다.

AI는 편집 보조자이지 발행 책임자가 아니다

AI가 가장 잘하는 일은 흩어진 자료에서 후보를 찾고, 반복되는 구조를 만들고, 초안 작성의 시작 비용을 낮추는 것입니다. 반면 어떤 글이 지금 공개할 가치가 있는지, 내부 경험을 어디까지 일반화해야 하는지, 이 문장이 정말 내 생각인지 판단하는 일은 여전히 사람의 몫입니다.

과거에는 ChatGPT와 GitHub를 연결하면 블로그 운영을 어디까지 자동화할 수 있는지를 실험했습니다. 이제는 가능 여부보다 어디에서 사람의 판단을 남겨야 하는가가 더 중요한 질문이 됐습니다.

그래서 블로그 자동화의 핵심을 ‘자동 게시’가 아니라 ‘자동 편집회의’로 바꾸는 편이 낫다고 생각합니다.

제가 실험하려는 흐름은 다음과 같습니다.

1. 매일 정해진 시간에 Notion 기록, 최근 대화, 메일과 정기보고, 공개 뉴스를 살펴봅니다.
2. 기존 블로그와 겹치지 않는 후보를 찾습니다.
3. 개인정보와 내부 업무정보를 제거하고 공개 가능성을 판단합니다.
4. 완성된 초안을 Notion에 올립니다.
5. 사람이 제목과 사실관계, 문체, 공개 위험을 검토합니다.
6. 승인된 글에만 이미지와 Jekyll 메타데이터를 붙이고 배포합니다.

이 구조에서는 AI가 매일 일하더라도 블로그가 매일 무조건 공개되지는 않습니다. 초안이 기준을 통과하지 못하면 수정하거나 보류합니다. 자동화가 발행 압박을 만드는 것이 아니라 좋은 글을 고를 선택지를 늘려주는 셈입니다.

자동화 성과는 승인율로 측정해야 한다

앞으로 블로그 자동화를 평가한다면 단순한 초안 수보다 다음 지표를 보고 싶습니다.

• 생성된 초안 중 실제 승인된 비율
• 기존 글과 중복되어 제외된 후보 수
• 사실관계나 공개 위험 때문에 수정된 횟수
• 공공 IT·AI·업무 회고 같은 핵심 분야의 비중
• 발행 후 내부 링크와 검색 유입이 이어지는지

초안이 매일 하나씩 만들어져도 대부분 폐기된다면 글감 선정이 잘못된 것입니다. 반대로 일주일에 몇 개만 승인되더라도 내 경험과 전문성을 제대로 담고 있다면 자동화는 제 역할을 한 것입니다.

AI 자동화가 항상 성공하는 것도 아닙니다. 자산관리 대시보드를 만들었다가 데이터 구조와 검증 문제로 실패했던 경험도 있었습니다. 그 과정은 엑셀 데이터를 AI로 Notion 자동화했다가 실패한 이유에 정리했습니다. 글쓰기 자동화도 마찬가지로 초안 생성보다 검증 가능한 운영 구조가 먼저입니다.

더 많이 쓰기보다 더 잘 고르는 시스템

4월의 18개는 AI가 생산량을 얼마나 빠르게 늘릴 수 있는지 보여줬습니다. 5월과 6월은 생산량이 줄더라도 운영 기반과 글의 방향이 더 중요할 수 있다는 것을 보여줬습니다.

이제 다음 실험은 매일 13시에 AI가 글을 자동으로 공개하는 것이 아닙니다. 여러 기록을 살펴보고 오늘 쓸 만한 글 하나를 골라 검토 가능한 초안으로 만드는 것입니다. 마지막 발행 버튼은 제가 누릅니다.

블로그 자동화의 목표는 사람이 글에서 사라지는 것이 아닙니다. 사람이 더 좋은 판단에 시간을 쓰도록 반복 작업을 줄이는 것입니다.