① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 정보성 블로그를 혼자 운영하는 1인 사업자입니다. 워드프레스 사이트에 매일 3~5편씩 글을 올리고, 네이버 블로그 여러 개로 방문자를 모아 광고 수익을 냅니다. 그런데 매일 그렇게 써도 월 페이지뷰는 1만 1천 회 언저리에서 멈춰 있었습니다. 어떤 글이 수익을 내는지, 다음에 무엇을 써야 하는지 판단할 근거가 없었고 혼자라 물어볼 사람도 없었습니다. 분석 도구에 숫자는 쌓여 있는데, 그걸 읽고 결정으로 바꿀 시간과 역량이 부족한 게 진짜 문제였습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Claude에 데이터 연결 도구(Supermetrics)를 붙여 구글 애널리틱스(GA4), 애드센스, 서치콘솔 데이터를 AI가 직접 조회하게 했습니다. 숫자를 복사해 붙여넣는 대신 AI가 원본 데이터를 보고 답하게 한 것이 핵심입니다.
1) 제 글을 6가지 유형(기관 홈페이지·예약 안내, 교통·예매, 엔터, 생활 도구, 정책·지원금, 화제성 이슈)으로 나눠 달라고 요청했습니다.
2) 유형별로 글 1편당 방문 수, 참여율, 광고 단가(RPM)를 비교했습니다.
3) "방문자는 늘었는데 수익은 왜 그대로일까?"처럼 궁금한 점을 질문하고, AI가 내놓은 가설은 다음 주 데이터로 다시 확인했습니다.
4) 매주 같은 방식으로 이어지도록 '운영 가이드', '주차별 분석 기록', '글감 후보 목록' 세 개 파일을 만들어 AI가 지난주 기록을 읽고 이어서 분석하게 했습니다.
5) 데이터 연결 도구의 무료 체험이 끝난 뒤에는 Claude Code로 'RPM 리포트' 앱을 직접 만들었습니다. 구글 애널리틱스에서 글별 조회수와 광고 수익을 가져와 일간·주간·월간 '조회 1천 회당 광고 수익(RPM)' 순위표를 버튼 하나로 만들어줍니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
감으로는 보이지 않던 것들이 숫자로 드러났습니다.
- 수익 공식: "기관 이름 + 홈페이지 바로가기 + 신청 방법" 구조의 글이 참여율 53%로 가장 안정적이었고, 운전자 교통안전교육처럼 성인이 반드시 처리해야 하는 공공 절차 글이 수익 상위를 차지했습니다.
- 희석 현상: 화제성 글은 방문자가 5배 많았지만 참여율은 36%에 그쳤습니다. 방문자가 3배로 뛴 주에는 오히려 광고 단가가 평소의 3분의 1 수준까지 떨어졌습니다. "방문자가 많을수록 좋다"는 제 믿음이 틀렸던 겁니다.
- 유입 경로: 네이버 검색으로 들어온 방문자의 참여율이 69~75%로 가장 높았습니다.
- 개선 포인트: PC 광고 클릭률이 모바일의 5분의 1 수준이라는 것도 찾았습니다.
이후 글감 고르는 기준을 바꿨습니다. 화제성 글 대신 공공 절차 글에 집중하고, 반응이 좋은 주제는 키워드 검색량을 확인해 지역별 시리즈로 넓혔습니다. 매주 분석에서 "법으로 받아야 하는 교육 + 신청 방법" 같은 새 수익 주제도 계속 찾아내고 있습니다.
이 공식은 두 달 뒤에도 통했습니다. 직접 만든 리포트 앱으로 최근 30일(9/21~10/20)을 보니, 조회 30회 이상 글 중 광고 단가 상위 10개 가운데 9개가 교통연수원 보수교육·의무교육 신청 글이었고, 그중 7개가 지역별로 넓힌 교통연수원 시리즈였습니다.
주간 분석을 시작하기 직전 4주와 비교하면, 분석 8주차(10월 초)에 본 사이트의 광고 단가는 약 2배, 주간 광고 수익(전체 사이트 합산)은 약 1.6배로 늘었습니다. 다만 10월은 광고주 예산이 늘어나는 4분기 초입이라 이 변화를 모두 AI 덕분이라고 보지는 않습니다. 분명한 변화는 '무엇을 쓸지' 고민하던 시간이 줄고, 숫자로 근거를 대며 결정하게 됐다는 점입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- AI를 '정답 기계'가 아니라 '주간 회의 상대'로 씁니다. AI는 숫자를 읽고 가설을 내고, 결정은 제가 합니다.
- AI의 추천은 반드시 제 데이터로 한 번 더 확인합니다. AI가 애드센스의 새 '페이지별 보고서'로 바꾸면 관리가 편하다고 추천했지만, 직접 30일치를 뽑아보니 수백 개 글 중 2개만 잡혔습니다. 그날 바로 추천을 거두고 기존 방식을 유지했습니다. 이 경험은 나중에 리포트 앱을 만들 때 설계 기준이 돼서, 방문이 적은 글이 빠지는 애드센스 글별 보고서 대신 광고 수익이 연결된 구글 애널리틱스 데이터를 쓰도록 만들었습니다. AI가 제 발행량을 잘못 읽거나 광고를 더 넣자고 제안했을 때도, 제가 직접 테스트한 근거를 대고 바로잡았습니다.
- AI 덕분에 제 실수도 찾았습니다. 분석에서 방문이 꾸준한 옛날 글을 수익 연결 후보로 올렸는데, AI와 함께 다시 확인해보니 저혈당일 때 사탕·주스를 피하라는, 대한당뇨병학회 기준과 정반대 내용이었습니다. 상품 링크를 붙이기 전에 글부터 바로잡기로 했습니다. 수익보다 정확한 정보가 먼저라고 생각합니다.
- 처음엔 보고서가 너무 어려웠습니다. 그래서 보고서 맨 위에 '이번 주 할 일'을 쉬운 말로 10줄 이내로 먼저 쓰고, 숫자 분석은 그 아래에 두도록 바꿨습니다. 분석이 바로 행동으로 이어지게 하기 위해서입니다.
- 방문자 개인을 알아볼 수 없는 집계 데이터만 사용했고, 광고 계정 정보 등은 공개하지 않습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 쇼핑몰, 동네 가게 블로그, 1인 크리에이터 누구나 할 수 있습니다. 데이터 연결 도구가 없어도 GA4나 애드센스 보고서를 CSV 파일로 내려받아 AI에 올리면 바로 시작할 수 있습니다. 처음엔 이 세 가지 질문이면 충분합니다.
- "내 글을 유형별로 나누고, 유형별 방문 수와 참여율을 비교해줘"
- "방문자가 가장 많은 글과 수익이 가장 높은 글이 같은지 확인해줘"
- "이번 주 데이터를 보고 다음 주에 쓸 글 3개와 그 근거를 숫자로 알려줘"
중요한 건 두 가지입니다. 매주 같은 질문을 반복해 기록을 쌓는 것, 그리고 AI의 추천을 내 데이터로 한 번 더 확인하는 것입니다.