지난번은 유튜브 무인 운영 이였다면 오늘은 AI로 SNS계정 자동화 도전기에 대해 이야기해보겠습니다.
자동화된 SNS 계정의 시작: 도전의 배경과 목표
SNS는 이제 단순한 소통 도구를 넘어 브랜드, 마케팅, 개인 퍼블리싱의 핵심 플랫폼이 되었습니다. 하지만 지속적으로 운영하려면 생각보다 많은 에너지가 들어갑니다. 게시물 기획, 이미지 제작, 문구 작성, 해시태그 선정, 업로드 시간 조율, 그리고 팔로워와의 상호작용까지. 특히 인스타그램과 트위터 같은 플랫폼은 속도감과 꾸준함이 중요해, 바쁜 개인이나 소규모 팀에게는 부담스러운 작업일 수밖에 없습니다. 그래서 생각했습니다. "이 모든 과정을 AI로 자동화할 수 있다면 어떨까?" 단순히 콘텐츠를 자동으로 만드는 것을 넘어서, 사람의 손을 최소한으로만 거치는 ‘무인 운영형 SNS 계정’을 만들 수 있을까 궁금해졌습니다. 목표는 명확했습니다.
계정 성격에 맞는 콘텐츠를 AI가 기획하고, 이미지나 카드 뉴스도 AI가 제작하며, 지정된 시간에 자동 업로드되고, 댓글이나 메시지에도 일부 반응할 수 있는 시스템을 실험해보는 것이었습니다.
첫 번째로 기획한 계정은 "일상 속 생산성 팁"을 전하는 콘텐츠 계정이었습니다. 일상적인 업무, 공부, 루틴 관리 등에 유용한 팁을 하루에 하나씩 짧고 간결하게 소개하는 형태죠. 이 주제를 선택한 이유는, 짧은 텍스트 기반 콘텐츠로 시작하기에 적합했고, 검색되는 키워드가 많아 유입 가능성도 높기 때문입니다.
트위터(X) 계정은 카드형 텍스트와 간결한 메시지를 중심으로 운영했고, 인스타그램은 AI 이미지와 카드 뉴스 형태의 콘텐츠를 자동으로 제작해 업로드하는 방식을 채택했습니다. 모든 콘텐츠는 GPT 기반 AI가 문장을 생성하고, Canva API 및 Midjourney 또는 DALL·E 등을 통해 이미지화하였으며, Zapier나 Make(구 Integromat) 같은 자동화 툴을 사용해 업로드까지 자동화했습니다.
이 실험의 본질은 단순한 ‘자동 게시’가 아닌, 계정 자체가 스스로 살아 움직이는 듯한 상태를 구현하는 것이었습니다. 어느 정도까지 사람의 개입 없이 콘텐츠 품질과 반응을 유지할 수 있을지, 본격적인 실험이 시작됐습니다.
콘텐츠 제작과 자동화 도구의 조합: 어떤 조합이 가장 효율적인가?
무인 운영형 SNS 계정을 만들기 위해선 각각의 플랫폼 특성에 맞춰 콘텐츠를 구성해야 합니다. 트위터는 빠르고 짧은 글 위주의 실시간 반응 중심 플랫폼이고, 인스타그램은 이미지와 비주얼 중심의 콘텐츠를 선호합니다. 따라서 두 플랫폼에 맞는 AI 콘텐츠 생성과 배포 시스템을 따로 설계했습니다.
먼저 콘텐츠의 핵심인 문장 작성은 GPT-4 API를 통해 자동 생성했습니다. 주제 키워드만 입력하면, ‘생산성 팁’, ‘하루 집중력 높이는 방법’, ‘미루기 극복하기’ 등과 같은 짧은 문구와 팁을 다양한 톤으로 자동 생성할 수 있었고, 이를 매일 새로운 콘텐츠로 활용할 수 있었습니다. 한 번에 30일치 콘텐츠를 생성해 스프레드시트에 저장하고, 이를 자동으로 불러와 포스팅하는 방식으로 시간을 대폭 절약할 수 있었죠.
이미지 제작은 Canva와 DALL·E를 병행했습니다. Canva API는 텍스트 입력만으로 자동으로 카드 뉴스 이미지를 제작할 수 있어 매우 유용했습니다. 특히, 동일한 디자인 템플릿을 사용해 일관된 브랜딩을 유지할 수 있다는 점에서 강점이 있었고, 텍스트 스타일이나 배경색, 아이콘 배치를 자동화하는 데도 효과적이었습니다. Midjourney를 활용하면 좀 더 고급스러운 스타일의 일러스트나 아트워크도 생성할 수 있었지만, 워크플로우 자동화 측면에서는 Canva 쪽이 더 유리했습니다.
업로드 자동화에는 Zapier와 Buffer, 그리고 Make를 사용했습니다. 예를 들어, 스프레드시트에 저장된 텍스트와 이미지 링크가 업데이트되면, Zapier가 자동으로 이를 Buffer에 연동하여 트위터 및 인스타그램에 예약 게시하는 구조입니다. 특히 Make를 사용하면 조건 분기나 시간별 분산 등 더 복잡한 자동화도 가능했습니다.
여기에 더해, 트위터의 경우 일정 조건(예: ‘좋아요 10개 이상’ 트윗)에 반응해 자동으로 후속 트윗을 달거나, DM 응답을 보내는 자동화도 시도해보았습니다. 완벽하지는 않았지만, AI가 마치 ‘계정을 살아 있는 존재처럼 운영하는 느낌’을 줄 수 있다는 점에서 흥미로운 경험이었습니다.
결과적으로 이 시스템은 계정을 하루도 빠짐없이 운영할 수 있게 만들었고, 최소 2주 이상 전혀 손을 대지 않아도 콘텐츠가 계속 생성되고 업로드되는 ‘무인 SNS’ 상태를 유지할 수 있게 해주었습니다.
운영 결과와 한계, 그리고 무인 SNS의 미래
이 실험은 기술적으로 상당히 흥미로웠지만, 운영 후반부로 갈수록 AI 콘텐츠 운영의 명확한 한계도 발견할 수 있었습니다. 일단 긍정적인 면부터 보자면, 트위터와 인스타그램 계정 모두 콘텐츠 업로드가 규칙적으로 이루어지면서, 노출 빈도와 도달률이 점차 상승했습니다. 인스타그램에서는 특히 해시태그 자동 추천 툴을 활용해 도달률이 30~40% 향상되었고, 트위터에서는 리트윗 기능이 바이럴 가능성을 조금 더 열어주었습니다.
팔로워 수는 트위터가 조금 더 빠르게 늘었고, 인스타그램은 피드 콘텐츠보다 릴스나 스토리를 활용하지 않은 한계 때문에 증가 속도가 다소 더뎠습니다. 하지만 전체적인 흐름은 AI 콘텐츠도 어느 정도 사람들의 ‘정보 욕구’를 채워줄 수 있다는 것을 보여주었습니다. 정형화된 정보 콘텐츠, 감성 인용구, 일상 속 유용한 팁 등은 오히려 AI가 꾸준히 제공하기에 적합한 분야입니다.
하지만 진짜 문제는 콘텐츠의 반복성과 감정 없는 톤에서 나타났습니다. 사람이 작성한 글은 종종 유머, 시사성, 트렌드에 반응하는 반면, AI 콘텐츠는 다소 ‘교과서적’이거나 ‘예측 가능한 문장’으로 흐르는 경향이 있습니다. 몇몇 사용자들은 “너무 비슷한 느낌의 포스팅이 반복된다”, “살아 있는 느낌이 없다”는 피드백을 남겼고, 이후 팔로우 취소율도 상승했습니다.
또한, 댓글이나 DM에 대해 AI가 반응하는 기능은 기술적으로 구현은 가능했지만, 정서적 공감이나 미묘한 뉘앙스 이해에는 한계가 있었습니다. 실험 중 일부 사용자는 봇 계정이라는 걸 눈치채고 흥미를 잃거나 불쾌해하기도 했습니다. 이는 무인 SNS가 단기적으로는 효율적일 수 있으나, 장기적 관점에서 '관계 형성'에는 부족하다는 점을 시사합니다.
그렇다면 대안은 무엇일까요? 단순한 정보 전달 계정이라면 완전 무인화도 가능하지만, 팔로워와의 관계나 피드백을 반영해야 하는 계정은 ‘하이브리드 운영’ 방식이 최적입니다. 즉, AI가 반복 콘텐츠와 운영을 맡고, 사람이 큐레이션이나 피드백 응답, 감성 콘텐츠 등을 보완하는 방식이죠.
이 실험을 통해 알게 된 것은 단순히 "AI로 할 수 있다"는 가능성을 넘어서, "AI가 어디까지 하고, 어디서 사람이 개입해야 하는가"라는 본질적 질문에 답을 찾아가는 과정이 중요하다는 것입니다. SNS 자동화는 앞으로도 계속 발전할 것이며, 우리가 적절히 조합한다면 콘텐츠 생산의 피로도를 낮추고, 더 전략적인 창작에 집중할 수 있는 시대가 올 것입니다.
마무리를 하며, AI로 SNS를 무인 운영하는 실험은 분명 도전적이면서도 흥미로운 경험이었습니다. 기술은 이미 준비되어 있고, 창작자의 접근법과 운영 전략에 따라 가능성은 무궁무진합니다. AI는 우리의 경쟁자가 아니라, 콘텐츠 생산의 동반자이자 확장 도구라는 사실을 새삼 느낄 수 있었던 실험이었습니다.