AI 소셜 미디어 포스팅 자동화: Make.com과 Blatado 현실 가이드

Last Updated on 2025-08-08 by AEIAI.NET

AI 소셜 미디어 포스팅 자동화 후기: Make.com과 Blatado, 현실적인 구축 가이드

최근 제가 구축한 소셜 미디어 자동화 워크플로우를 공유합니다. 매일 반복되는 포스팅 업무를 줄여보고자 시작한 실험이었죠. Make.com, 구글 시트, 그리고 Blatado라는 API 서비스를 엮어 만드는 노코드 소셜 미디어 관리 시스템인데, 직접 부딪히며 얻은 결론은 명확했습니다. 이 콘텐츠 자동화 시스템은 분명 강력하지만, 우리가 반드시 알아야 할 현실적인 제약과 비용이 따른다는 점입니다.

핵심 요약

1. 구글 시트와 드라이브, Make.com, Blatado를 연동한 멀티채널 동시 포스팅은 실제로 가능합니다.

2. Make.com의 구글 드라이브 연동 시 ‘100MB 이하 파일’ 제한과 ‘링크가 있는 모든 사용자에게 공개’ 공유 설정은 실패를 막는 핵심 조건입니다.

3. Blatado의 API는 유료 플랜(월 $29부터)에서만 제공되므로, 완전한 무료 자동화는 불가능합니다.

소셜 미디어 자동화 워크플로우 설계

이 시스템의 기본 구조는 간단합니다. 구글 시트를 콘텐츠 데이터베이스로 사용하고, Make.com이 정해진 시간에 시트의 정보를 읽어와 Blatado의 API를 통해 각 소셜 미디어 채널에 콘텐츠를 배포하는 방식입니다. Zapier나 n8n 같은 다른 자동화 툴로도 유사한 구현이 가능했지만, 저는 테스트를 위해 충분한 무료 플랜을 제공하는 Make.com을 선택했습니다.

1단계: 구글 시트 데이터베이스 구축

모든 자동화는 구글 시트에서 시작됩니다. 저는 ‘제목’, ‘미디어 URL’, ‘캡션’, ‘상태’ 등의 칼럼으로 구성된 시트를 만들었습니다. Make.com 시나리오가 ‘상태’ 칼럼이 ‘게시 준비(Ready to post)’인 행을 찾아 순차적으로 처리하도록 설정했습니다.

여기서 중요한 점은, 자동화 모듈에서 변수로 사용될 칼럼의 구조나 이름을 임의로 변경해서는 안 된다는 것입니다. 이름이 바뀌면 Make.com 모듈이 변수를 인식하지 못해 전체 워크플로우가 멈추게 됩니다.

2단계: 구글 드라이브 설정과 예상치 못한 ‘100MB 용량 제한’

다음은 영상이나 이미지를 저장할 구글 드라이브 폴더 설정입니다. 여기서 저는 파일 용량 제한 문제로 거의 한 시간을 허비했습니다.

Make.com을 통해 구글 드라이브의 파일을 다른 서비스로 전송할 때, 파일 크기가 100MB를 초과하면 에러가 발생했습니다. 제가 올리려던 숏폼 영상 중 일부가 100MB를 살짝 넘어 원인이 되었습니다. 결국 온라인 동영상 압축 툴을 사용해 용량을 줄여야 했습니다. 대용량 파일을 자주 다룬다면 Dropbox나 Frame.io 같은 대안을 처음부터 고려하는 것이 좋습니다.

또 한 가지 필수 설정은 폴더의 공유 옵션입니다. 폴더 생성 후 ‘공유’ 설정에서 접근 권한을 ‘링크가 있는 모든 사용자’로 변경해야 합니다. ‘제한됨’ 상태에서는 외부 서비스인 Make.com이 파일에 접근할 수 없어 자동화가 실패합니다.

Blatado API 연동: 자동화의 심장부

이 워크플로우의 핵심은 여러 소셜 미디어 계정을 한곳에 연결하고 API로 게시를 제어하는 Blatado입니다. 인스타그램, 페이스북 페이지, 링크드인, 틱톡, 유튜브 등 주요 플랫폼을 대부분 지원합니다.

월 29달러의 가치: API 접근 비용 분석

Blatado의 API를 사용하려면 월 29달러의 유료 플랜 구독이 필수입니다. 무료 체험판에서는 API 기능이 비활성화되어 있습니다. 일부 전문 AI 툴의 API 비용에 비하면 합리적일 수 있지만, ‘무료 자동화’를 기대했다면 실망할 수 있는 지점입니다.

저는 이 비용을 ‘시간을 사는 투자’로 생각하기로 했습니다. 여러 플랫폼에 일일이 로그인해 콘텐츠를 복사, 붙여넣기 하던 시간을 절약할 수 있다면 충분히 지불할 가치가 있다고 보았습니다. Blatado 대시보드에서 각 계정을 연동하고 API 키를 발급받아 Make.com 모듈에 입력하는 과정은 비교적 간단했습니다.

실제 테스트: 플랫폼별 성공과 실패 기록

모든 설정을 마치고 인스타그램, 링크드인, 틱톡, 유튜브 쇼츠, 트위터(X), 페이스북에 동시 포스팅을 시도했습니다. 결과는 대체로 성공적이었지만, 플랫폼별 특성을 고려해야 할 필요성이 명확히 드러났습니다.

테스트 결과, 트위터처럼 플랫폼 고유의 제약(글자 수 제한 등)을 고려한 맞춤 캡션 전략이 필요함을 확인했습니다. 하나의 캡션을 모든 플랫폼에 그대로 사용하는 방식은 한계가 뚜렷했습니다.

자동화를 넘어 ‘지속 가능한’ 시스템으로

워크플로우 구축 후, 이 시스템을 어떻게 지속 가능하게 운영할지 고민했습니다. 결국 핵심은 구글 시트라는 ‘콘텐츠 파이프라인’을 얼마나 효율적으로 채우느냐에 달려 있었습니다.

콘텐츠 파이프라인 구축: 반자동화의 현실

가장 원시적인 방법은 수동으로 구글 드라이브에 파일을 올리고, 공유 링크를 복사해 시트에 붙여넣고, ChatGPT 같은 AI로 캡션을 생성해 다시 붙여넣는 것입니다. 저는 여기서 한 단계 나아가, 영상 파일명을 ‘AI 에이전트 vs 자동화’처럼 주제를 담아 저장한 뒤, 파일명 목록을 AI에 전달하며 “각 주제에 맞는 소셜 미디어 캡션을 3가지 버전으로 생성해줘”라고 요청하는 방식을 사용합니다. 완전 자동은 아니지만, 수작업을 상당 부분 줄여주는 꽤 효율적인 반자동화 방식입니다.

모든 준비가 끝나면 Make.com에서 시나리오 실행 주기를 ‘매일 오전 8시’ 등으로 설정하고 활성화합니다. 그러면 시스템이 정해진 시간에 구글 시트의 ‘게시 준비’ 상태인 콘텐츠를 찾아 모든 채널에 자동으로 포스팅하고, 처리된 행의 상태를 ‘게시 완료(Posted)’로 변경합니다.

이 소셜 미디어 자동화 시스템은 반복 업무에서 우리를 해방시켜 줄 강력한 가능성을 보여주었습니다. 하지만 100MB 용량 제한, 유료 API 구독, 플랫폼별 콘텐츠 최적화 같은 현실적인 과제들도 함께 제시합니다. 결국 이 시스템은 모든 것을 해결해 주는 ‘마법 지팡이’가 아니라, 뚜렷한 목적과 이해를 바탕으로 활용해야 하는 ‘전문가의 도구’에 가깝다는 것이 제가 내린 결론입니다.