애드센스 사이트 자동화, 월 200 무인 수익을 위해 '사이트 공장'을 짓기로 한 이유

외주가 없는 달에도 통장에 돈이 들어오게 할 수는 없을까. 이 질문을 붙잡고 며칠을 보내다가, 결국 애드센스 사이트 자동화로 방향을 정했어요. 정확히 말하면 공공데이터로 조회형 사이트를 만들고, 그 사이트를 찍어내는 ‘공장’을 서버에 짓기로 한 겁니다.

저는 2020년부터 풀스택 개발을 해왔고 지금은 혼자 일하는 1인 사업자예요. 외주로 먹고사는 건 할 수 있어요. 문제는 외주는 제가 손을 떼는 순간 수입도 같이 멈춘다는 거죠. 그래서 목표를 하나 정했습니다. 외주가 아닌 걸로, 제가 다른 일을 하는 동안에도 굴러가는 수익 월 200만 원. 하찮아 보이는 아이템이라도 돈이 되면 전부 시스템으로 만들어두겠다고요.

이 글은 그 결정까지 가는 과정이에요. 시리즈 1편이고, 서버 세팅과 API 인증 삽질, 첫 사이트를 올리면서 겪은 일은 다음 편들에서 이어집니다. 저처럼 ‘자동 수익’이라는 말에 혹했다가 막상 뭘 해야 할지 막막한 분이라면, 제가 무엇을 버리고 무엇을 남겼는지가 판단 기준 정도는 되어줄 거예요.

AI한테 무인 수익 아이템을 뽑아달라고 했더니

시작은 단순했어요. Claude한테 조건을 주고 리스트를 뽑아달라고 했습니다. 외주는 빼고, 다른 일을 하는 동안에도 돌아가고, 월 200만 원을 목표로 꾸준히 나오는 것. 가벼워서 제가 그동안 안 쳐다봤던 것까지 전부요.

AI가 1순위로 올린 건 굿노트용 디지털 다이어리 PDF였어요. 아이패드 필기 앱에 넣어 쓰는 다이어리 속지인데, 월 탭이나 날짜를 누르면 해당 페이지로 넘어가는 하이퍼링크가 수천 개 들어간다고 하더라고요. 디자이너들은 그 링크를 손으로 하나하나 거는데, 개발자는 날짜를 돌면서 페이지를 만들고 링크를 꽂는 코드를 짜면 된다는 논리였어요. 마침 10월이라 내년 다이어리 시즌이 시작되는 타이밍이라는 말도 붙었고요.

솔직히 처음엔 뭘 말하는지도 몰랐어요. 그래서 예시부터 보여달라고 했고, 이걸 어디서 파냐고 물었죠. 그런데 판매처 얘기를 듣다가 제 상황이 떠올랐어요. 위탁판매를 접었고, 사무실을 1인창조기업센터로 옮기면서 관할 구가 바뀌는 바람에 통신판매업을 막 폐업한 참이었거든요. 사업자등록 정정을 하면서 전자상거래 소매업 업종도 이미 빼버린 상태였고요. 아, 시작부터 걸리는구나 싶었습니다.

업종이야 다시 추가하면 되는 문제라 크게 신경 쓰지 않았어요. 진짜 문제는 그다음에 나왔습니다.

공짜가 넘치는 시장에서 기능은 팔리지 않았다

행정 문제를 정리하고 나서 제가 물었어요. 이게 실제로 돈이 된다고? 근거 자료 다 모아오고 시장조사도 싹 돌려보라고요. AI는 판매 사례와 함께 경쟁 상황 자료를 잔뜩 가져왔어요. 그런데 그 자료를 대충만 훑어봐도 답이 나와 있었어요. 굿노트 속지를 다들 공짜로 풀고 있더라고요. 팔리는 사례보다 무료 공유 사례가 훨씬 많이 보였습니다.

그래서 다시 물었죠. 다 공짜로 풀고 있는데 이게 어떻게 돈이 되냐고. 그제야 AI가 정정했어요. 무료로 넘치는 시장에서 돈을 버는 쪽은 무료 속지를 미끼로 써서 사람을 모으는 판매자들이고, 구매자가 사는 건 다이어리 기능이 아니라 그 작가의 감성이라는 거였어요. 하이퍼링크를 코드로 자동 생성하는 것도 이미 공짜 도구가 많아서 제 무기가 될 수 없다고 했고요. 처음에 1순위로 올렸던 걸 스스로 내린 셈이에요.

여기서 얻은 교훈이 이 프로젝트 전체의 필터가 됐어요. 무료로 풀리는 시장에서는 기능이 아니라 팬덤이 돈을 번다. 그리고 하나 더. AI가 S급이라고 올린 아이템도 사람이 보기에 이상하면 이상한 거예요. 이번에는 제가 “이거 다 공짜인데?”라고 의심하지 않았으면 다이어리 만드는 데 시간을 꽤 썼을 거예요.

이걸 겪고 나니 아이템을 보는 기준이 단순해졌어요. 사용자한테 돈을 받는 구조라면 무료 대안과 싸워야 하고, 거기서 이기려면 팬덤이나 압도적인 품질이 필요해요. 반대로 사용자는 공짜로 쓰고 돈은 광고주나 판매처가 내는 구조라면, 무료로 풀려 있는 게 오히려 정상이에요. 이 기준으로 걸러내니 남는 후보가 확 줄었습니다. 버림값 같은 공공데이터 조회 사이트, 핫딜이나 낚시 장비 같은 제휴 링크 사이트, 개발력으로 품질 차이를 낼 수 있는 그누보드 플러그인 정도만 살아남았어요.

AI 에이전트를 팔지 말고 직원으로 부리기

다음으로 던진 질문은 이거였어요. 그럼 내가 만들 수 있는 AI 에이전트 같은 건 없을까? 요즘 에이전트 얘기가 워낙 많으니 저도 하나 만들어 팔면 되지 않을까 싶었죠.

AI가 먼저 떠올린 후보 두 개를 바로 검색해서 확인해줬는데, 둘 다 이미 막혀 있었어요. 정부지원사업 매칭은 AI 추천 서비스가 이미 여러 곳 돌고 있었고, 나라장터 입찰 분석은 크몽에 세팅 상품까지 올라와 있었습니다. 공개된 MCP 서버도 있었고요. 결국 제가 3일 만에 만들 수 있는 에이전트는 남도 3일이면 만들고, 누군가는 그걸 공짜로 풀어요. 다이어리랑 똑같은 구조였던 거죠.

그래서 방향을 뒤집었어요. 에이전트를 상품으로 파는 게 아니라, 제 자산을 키우는 직원으로 부리고 돈은 광고주가 내게 하자. 이렇게 하면 남이 똑같은 에이전트를 만들어도 상관이 없어요. 경쟁력은 에이전트가 아니라 그걸로 쌓아 올린 사이트와 트래픽에 있으니까요.

이 아이디어가 마음에 든 이유가 하나 더 있었어요. 인스타그램에서 요즘 가상 직원들을 부리는 영상을 자주 봤거든요. 화면에 사무실이 그려지고, 직원들이 출근해서 마케팅, 개발, 디자인을 하는 그런 거요. 언젠가 저만의 버전을 만들어두고 싶었는데, 이 구조가 딱 그거였어요. 그래서 이렇게 정리했습니다. 버림값 같은 애드센스 사이트들을 찍어내자. 다만 인스타에서 본 사무실 화면은 겉모습일 뿐이고 진짜는 그 뒤에서 돌아가는 파이프라인이라, AI 조언대로 사무실 UI는 공장이 실제로 돌아간 다음에 붙이기로 미뤘어요.

버림값은 제가 먼저 만들어둔 대형폐기물 수수료 조회 사이트예요. 지역마다 다른 배출 수수료를 공공데이터로 보여주는 사이트죠. 그걸 만들어보면서 알게 된 게 있었어요. 사이트를 만드는 것 자체는 오래 걸리지 않았어요. 시간을 잡아먹은 건 리서치였죠. 무슨 주제로 만들지, 검색하는 사람이 있는지, 데이터가 있는지를 찾는 데 손이 제일 많이 갔어요. 그래서 공장의 첫 번째 직원은 자연스럽게 리서처로 정해졌습니다. 만드는 일보다 고르는 일이 더 오래 걸린다면, 고르는 일부터 자동화하는 게 맞으니까요.

애드센스 사이트 자동화의 함정, 찍어내는 건 페이지가 아니라 공정

‘사이트를 찍어낸다’고 하면 많은 분들이 AI로 글을 수천 개 뽑아서 올리는 걸 떠올려요. 저도 처음엔 비슷하게 생각했고요. 그런데 이건 애드센스 사이트 자동화에서 가장 위험한 오해예요.

구글은 2024년 3월 검색 품질 업데이트를 발표하면서 스팸 정책을 손봤고, 그 안에 대량 생산 콘텐츠 악용(scaled content abuse) 항목을 따로 다뤘어요. 구글 공식 블로그에 따르면 구글은 원래부터 검색 순위를 조작할 목적으로 자동화를 써서 저품질이거나 독창적이지 않은 콘텐츠를 대량으로 만드는 걸 금지해왔고, 요즘은 콘텐츠를 만드는 방식이 정교해져서 순수하게 자동화로 만들었는지 아닌지가 항상 분명하지는 않다고 설명해요. 핵심은 AI로 썼냐가 아니라, 순위 조작을 목적으로 쓸모없는 페이지를 쏟아내느냐예요.

그래서 원칙을 하나 박아뒀어요. 공장이 찍어내는 건 페이지가 아니라 공정이다. 사이트마다 공공데이터 기반의 실제 쓸모, 그러니까 조회나 비교나 계산이 있어야 해요. 데이터가 비어 있는 지역이나 내용이 부실한 페이지는 아예 만들지 않거나 검색에서 빼기로 했고요. 버림값이 텍스트 글 사이트가 아니라 데이터 조회 도구였기 때문에 이 모델이랑 잘 맞았던 거예요.

그럼 어떤 주제가 공장에 맞을까요. 버림값을 다시 뜯어보면서 AI와 같이 성공 조건을 네 가지로 정리했어요. 첫째는 지역과 항목을 곱하면 페이지가 수백 개 나오는 구조인지, 둘째는 그 칸을 채울 공공데이터가 있는지, 셋째는 일반인이 실제로 검색하는지, 넷째는 상위 결과가 지자체 공지나 블로그 같은 약한 상대인지예요. 애드센스 사이트 자동화에서 리서처 직원이 하는 일은 결국 이 네 가지를 점수로 매기는 거예요. 사람이 키워드 도구를 열어놓고 하나씩 비교하던 일을, 기계가 매주 후보 다섯 개로 추려서 올려주는 거죠.

이 원칙은 나중에 실제로 몇 번이나 저를 살렸어요. 첫 사이트를 만들면서 주차장이 한두 개뿐인 지역 페이지가 수십 개 생겼는데, 그걸 그대로 올렸다면 구글 입장에서는 지역 이름만 바뀐 비슷한 페이지 묶음으로 보였을 거예요. 이 얘기는 4편에서 자세히 할게요.

사람 손은 세 번만 남긴 공장 설계

방향이 정해지고 나서 제가 건 조건은 두 가지였어요. 하나는 제 컴퓨터가 꺼져 있어도 돌아갈 것. 다른 하나는 주제 승인, 도메인 구매, 네이버와 애드센스 수동 등록, 이 세 가지만 빼고 전부 자동일 것. 그 조건으로 AI와 같이 설계한 흐름이 이거예요.

단계	담당	하는 일
1. 주제 승인	사람	텔레그램으로 온 후보 카드 중 하나에 승인 버튼
2~5. 기획·개발·검수·스테이징	서버	페이지 구조 설계, 사이트 생성, QA 체크리스트, 색인 금지된 미리보기 배포
6. 도메인 구매	사람	미리보기를 보고 괜찮으면 도메인 결제 후 이름 입력
7. 연결	서버	도메인 연결, 서치콘솔 등록, 사이트맵 제출
8. 수동 등록	사람	네이버 서치어드바이저, 애드센스 사이트 추가
9. 운영	서버	데이터 갱신, 상태 점검, 주간 리포트

이 표에서 순서를 일부러 정한 부분이 있어요. 도메인은 미리보기를 확인한 다음에 사요. 리서치 점수가 좋아도 막상 만들어보면 데이터 품질 때문에 접어야 하는 주제가 나오는데, 그때 도메인 값을 날리지 않으려는 거예요. 승인은 전부 텔레그램 버튼으로 받게 했고요. 다른 일을 하는 중에도 폰으로 카드 하나 보고 누르면 끝나야, 다른 일을 하는 동안 굴러간다는 애드센스 사이트 자동화의 목표가 실제로 지켜지니까요.

설계하면서 제가 던진 질문들도 꽤 있었어요. 그냥 Cowork 예약 작업으로는 안 되냐고 물었더니, AI는 웹 리서치 같은 일은 가능하지만 API 키를 보관하고 git으로 배포까지 하는 공장 몸통은 서버에 두는 게 맞다고 답했어요. 그래서 Hetzner에 공장 전용 서버를 따로 만들었습니다. 2코어 4GB짜리 CX23으로, 만들 때 화면 기준 월 5.49유로였어요. 독일 리전으로 하려다 헬싱키에 만들어져 버렸는데, 공장은 방문자 트래픽을 받지 않고 빌드랑 배포만 하니까 그대로 썼어요.

판정 작업에는 Jev라는 모델을 쓰고 싶었어요. 키워드 수천 개를 “지역형인지, 무관한지” 같은 식으로 분류하는 일이라 글을 쓰는 모델보다 판정 전용 모델이 맞다고 봤거든요. The Register 보도에 따르면 Jev는 자연어 대신 다른 소프트웨어가 바로 쓸 수 있는 확률 기반 판정을 돌려주는 모델이고, 입력 100만 토큰당 0.042달러에 출력은 무료예요(2026년 10월 기준). 대량 분류를 맡기기에 부담이 없는 가격이죠. Jev는 판정마다 신뢰도를 같이 돌려줘서, 신뢰도가 0.7보다 낮은 판정은 Claude한테 다시 묻게 설계했어요. 처음 돌렸을 때는 다시 묻는 비율이 절반을 넘어서 질문 문구를 쪼개고 예시를 넣었더니 19%까지 내려갔는데, 이 과정은 5편에서 자세히 풀게요.

그럼 일주일에 사이트 하나씩만 만드냐고도 물었어요. 답은 아니었어요. 주 1회는 리서치 리포트가 올라오는 주기일 뿐이고, 생산은 승인하는 즉시, 관리는 매일 돌아가요. 대신 처음 4주는 시범 생산 2~3개로 제한했어요. 진짜 병목은 생산 속도가 아니라 검증 속도거든요. 버림값도 아직 돈이 되는지 증명이 안 된 상태에서 사이트를 열 개 찍으면, 검증 안 된 가설을 열 배로 복사하는 것밖에 안 돼요.

도메인도 처음엔 .site 같은 싼 걸로 해도 되지 않나 싶었는데, 사이트를 몇 년씩 유지할 자산으로 보면 첫해 가격보다 갱신 가격이 진짜 가격이라 결국 .com으로 통일했어요. 공장이 도메인 후보를 뽑을 때도 .com만 내도록 해뒀고요.

수익이 0이어도 남는 것, 그리고 다음 편

설계를 마치고 나니 아쉬운 마음도 들었어요. 매번 도메인 사고 등록하고 하는데 수익이 하나도 안 나면 아쉽겠다 싶었거든요. 물론 경험해보고 실험해보는 투자비용이긴 하지만요. 그래서 AI한테 비용을 계산해보라고 했더니, 12주 동안 사이트 3개를 운영하면 서버와 도메인, API를 다 합쳐도 10만 원 안팎이라는 답이 왔어요. 8주 차에 노출이 붙는 사이트가 있는지 보고, 12주 차에 계속할지 정하자는 손절 기준도 같이 세웠고요. 10만 원으로 12주짜리 실험을 산다고 생각하니 마음이 편해졌어요.

애드센스 사이트 자동화가 실패로 끝나더라도, 그러니까 수익이 0이어도 남는 건 있어요. 리서치부터 배포, 모니터링까지 돌아가는 자동화 파이프라인은 주제만 바꾸면 다음 아이템에도 그대로 쓸 수 있어요. 지금 쓰고 있는 이 블로그 시리즈도 그 결과물 중 하나고요.

솔직하게 미리 말하면, 공장은 설계대로 다 되지 않았어요. 첫 사이트로 전국 주차장 요금 조회 사이트를 올렸는데, 사이트맵에 로컬 개발 주소가 박혀서 페이지 267개가 전부 구글에 거부당했어요. 버림값은 사이트맵 경로 문제로 한동안 노출이 0이었고요. 가장 크게 놀란 건 따로 있어요. AI가 완료했다고 보고한 개발 단계가 실제로는 비어 있었다는 걸 한참 뒤에 알았거든요. 이런 일들은 2편부터 하나씩 풀어볼게요. 다음 편은 공장 서버를 어떻게 세팅했고, Cloudflare 토큰 권한을 어떻게 나눴는지에 대한 이야기예요.

8주 차가 되는 12월 초에는 결과편도 쓸 생각이에요. 노출이 붙었는지, 리서치가 예측한 검색 수요가 맞았는지, 숫자 그대로요.