AI 시대에 내가 굳이 깃헙 블로그를 만든 이유
content-analysis)하는 백엔드 없는 자동화 환경을 다루고 있습니다.
목차
요즘은 참 편리한 시대입니다.
클릭 몇 번에 AI가 기가 막힌 글을 써주기도 하고, 벨로그나 미디엄처럼 걍 로그인하고 타이핑만 하면 예쁘게 포스팅되는 플랫폼들이 널려 있거든요.
근데 저는 지난 5월에 굳이, 진짜 굳이 제 개인 GitHub 블로그(panddu.github.io)를 새로 만들었습니다.
사실 제 컴퓨터 구석에는 먼지 쌓인 블로그 공동묘지가 이미 두 개나 있습니다.
- 옛날에 쓰다 방치한 티스토리 하나,
- 그리고 또 다른 구형 GitHub 블로그 하나.
원래 블로그라는 게 만들기는 쉬워도 꾸준히 관리하고 글 쓰는 게 세상에서 제일 어렵잖아요?
그럼에도 불구하고 왜 저는 또다시 GitHub 블로그를 만들었을까요?
0. 블로그를 지어 올린 기술 & AI 라인업
어떤 플랫폼을 빌려 쓰는 대신 직접 GitHub 블로그를 지어 올리기로 결정하면서, 제가 고민하여 고른 핵심 기술 스택과 AI 개발 비하인드입니다. 이 블로그는 백엔드 없이 돌아가며, AI의 적극적인 도움을 받아 구축 및 운영되고 있습니다.
이 블로그를 개발하고 운영할 때는 두 가지의 뛰어난 AI 모델을 함께 다각도로 활용했습니다. 완전히 분리된 역할은 아니지만, 기술적인 구축은 Claude가, 실제 포스팅 글짓기와 지표 분석은 Gemini가 주요하게 맡아 효율을 극대화했습니다.
Jekyll
Ruby 기반 정적 사이트 제너레이터. 테마 커스텀과 SEO 최적화가 자유로워 온전한 내 집 마련의 초석이 되었습니다.
Giscus
GitHub Discussions를 데이터베이스 삼아 작동하는 실시간 댓글 시스템. 백엔드 서버 없이 완벽한 소통을 구현했습니다.
GoatCounter
개인정보를 침해하지 않는 초경량 웹 분석기. 실시간 접속을 집계하고 푸터 영역에 전체 방문자 수를 동적으로 노출해 줍니다.
Google Analytics 4
상세 유입 통계 및 사용자 이벤트를 추적하는 핵심 분석 도구. 수집된 GA4 원시 데이터는 AI 분석 보고서 작성의 소스가 됩니다.
GitHub Actions
매일 자정 크론 배치로 GA4 API 데이터를 조회하고 인기글 JSON을 갱신해 전체 정적 사이트를 자동 재빌드합니다.
Vanilla JS
인기글 목록 노출 렌더링, 48시간 이내 포스트 'N' 마크(빨간점) 자동 판별/표시, 그리고 GoatCounter API 데이터를 비동기로 페치하여 방문자 수를 출력하는 동적 프론트엔드 기능을 수행합니다.
Python
Google Analytics (GA4) API와의 백엔드 연동을 처리하여 조회수를 조회하고, 블로그 내에서 읽을 수 있게 인기글 JSON 파일(`_data/popular_posts.json`)로 가공 및 갱신해 주는 자동화 배치를 수행합니다.
1. 생각을 가볍게 털어놓기에 YouTube는 너무 무겁습니다
YouTube 영상 하나 만들려면 정말 영혼을 갈아 넣어야 합니다.
- 기획 및 스크립트 작성
- 촬영 장비 세팅 및 촬영
- 지루한 컷 편집과 자막 노동…
솔직히 주말이 통째로 날아갑니다. 직장 생활하면서 가볍게 제 생각이나 개발 에피소드를 그때그때 털어놓고 소통하고 싶었는데, 제작 공수가 너무 커서 부담스럽더라고요.
결국 텍스트로 돌아와야만 했습니다.
2. 이미 방치된 블로그가 2개나 있습니다만
“어차피 또 안 쓰고 방치할 거 아니야?”라는 합리적인 의심이 드는 게 당연합니다. 실제로 이미 망해서 버려진 전과가 두 개나 있으니까요.
근데 이번엔 다릅니다. 저에게는 믿는 구석이 있거든요. 바로 AI입니다.
예전에는 블로그 글 하나 쓰려면 하얀 화면 붙잡고 한 시간 동안 머리를 쥐어짜야 했는데, 이제는 AI가 초안을 기가 막히게 잡아줍니다. 그냥 해주는 게 아니라 제 스타일대로 해줍니다.
제가 평소에 썼던 일기장이나 YouTube [뚜데] 시리즈 대본을 싹 긁어다가 AI에게 제 말투와 관점을 제대로 학습(페르소나 구축)시켜 놨거든요. 덕분에 제가 생각나는 아이디어나 기술적인 요점 몇 줄만 툭 던지면, 찰떡같이 제 톤앤매너로 글을 뽑아줍니다.
심지어 예전에 방치되어 있던 블로그 두 곳의 글들도 AI를 시켜서 마이그레이션을 뚝딱 끝냈습니다. 포맷 변환 같은 귀찮은 노가다를 AI가 대신해주니, 아주 쉽게 새 블로그로 글들을 다 이관하고 판뚜 블로그 하나로 일원화에 성공할 수 있었습니다.
관리 허들이 10분의 1로 줄어든 셈이죠.
3. GitHub 인프라를 극한으로 쥐어짜서 백엔드 없이 구현하기
기왕 GitHub 블로그를 다시 만드는 거, 서버 한 줄 띄우지 않고 GitHub가 제공하는 인프라 생태계를 백엔드 삼아 구현해보고 싶었습니다.
서버도 없고 데이터베이스(DB)도 없는 ‘정적 블로그(Static Blog)’라는 제약이 있었지만, GitHub의 공짜 인프라를 잘 조합하니 훌륭한 백엔드 아키텍처가 나왔습니다.
전체적인 데이터 흐름과 자동화 파이프라인은 대략 다음과 같은 구조로 돌아갑니다.
flowchart TD
visitor[방문자]
gh_pages[GitHub<br/>Pages]
jekyll[Jekyll<br/>Engine]
giscus[" Giscus "]
gh_discussions[(" GitHub <br/> Discussions ")]
ga4[Google<br/>Analytics 4]
gh_actions[GitHub<br/>Actions]
ai_agent[AI Agent]
bear[Bear<br/>메모 앱]
visitor -->|접속| gh_pages
gh_pages <-->|정적 빌드| jekyll
visitor -->|댓글 작성| giscus
gh_pages -->|조회수 기록| ga4
giscus -->|Discussions API| gh_discussions
ga4 -->|Data API| gh_actions
gh_actions -->|커밋 & 푸시| jekyll
ai_agent <-->|지표 수집 & 분석| gh_actions
ai_agent -->|지표 리포팅| bear
💬 댓글 시스템은 Giscus로 (GitHub Discussions 활용)
댓글 데이터를 저장할 DB와 서버를 직접 구축하는 건 너무 귀찮은 일입니다. 그래서 GitHub 레포의 Discussions를 백엔드 DB 삼아 댓글을 보여주는 오픈소스 라이브러리인 Giscus를 채택했습니다.
이걸 쓰면 제가 관리할 DB 인프라가 0이 된다는 엄청난 장점이 있지만, 반대로 ‘댓글을 달려면 방문자도 GitHub 로그인을 해야 한다’는 치명적인 진입장벽이 존재합니다.
뭐, 어차피 제 블로그에 들어와서 댓글까지 남겨주실 분들이라면 대부분 GitHub 계정 하나쯤은 있는 개발자분들일 거라는 정신 승리와 함께 타협을 봤습니다.
참고로 Giscus를 설정할 때 깃허브 Discussions의 카테고리를 ‘Announcements(공지사항)’ 타입으로 지정해 두는 게 나름의 운영 꿀팁입니다. 왜냐하면 Discussions의 카테고리 타입별로 권한 규격이 다르기 때문인데요. General이나 Q&A 같은 카테고리는 깃허브 로그인만 하면 방문자가 레포에 직접 들어와 아무 토론 글이나 마구 써재낄 수 있어서 댓글 DB가 스팸 글로 오염될 수 있습니다. 반면 Announcements 타입은 오직 레포 관리자(혹은 권한을 위임받은 Giscus 봇)만 새 글(스레드)을 열 수 있고, 방문자는 오직 열린 글 아래에 댓글과 대댓글만 달 수 있도록 제한됩니다. 블로그 포스트별 댓글 스레드만 깔끔하게 격리해서 보호하기에는 이만한 카테고리가 없는 셈이죠.
📈 인기글 및 뉴뱃지(빨간점) 갱신을 위한 정적 빌드 자동화
DB가 없다 보니 사용자가 들어올 때마다 실시간 조회수가 긁어와 인기글을 보여주는 기능이 불가능했습니다. 그렇다고 클라이언트 단에서 구글 API를 직접 호출하는 건 보안이나 성능상 불가했고요.
결국 저는 주기적 배치성으로 데이터를 구워버리는 우회로를 썼습니다.
- 파이썬 표준 라이브러리만 사용해 GA4(구글 애널리틱스 4) API에서 조회수 데이터를 긁어옵니다.
- 긁어온 인기글 정보를 블로그 내부의
_data/popular_posts.json에 저장하는 파이썬 스크립트를 작성합니다. - 이 스크립트를 GitHub 액션(GitHub Actions)으로 매일 한국 시간 자정(
0 15 * * *UTC)에 돌리도록 크론 설정해두었습니다.
액션이 돌아서 갱신된 JSON을 GitHub 레포에 푸시하면, GitHub 페이지의 호스팅 인프라가 알아서 새 데이터를 기준으로 정적 블로그를 재빌드해서 뿌려주는 구조입니다.
여기서 재미있는 부수 효과(Side effect)가 하나 더 생깁니다. 제 블로그는 포스트를 쓴 지 48시간 이내의 글에만 ‘N’ 마크나 ‘빨간점(뉴뱃지)’을 띄우도록 빌드 타임스탬프 기반으로 설계되어 있습니다.
일반적인 정적 블로그라면 새 글을 올리지 않고 방치할 경우, 이미 작성한 지 며칠이 지난 글도 재빌드가 돌지 않아 빨간점이 계속 켜져 있는 문제가 발생합니다.
하지만 매일 밤 자정마다 인기글 데이터를 갱신하느라 GitHub 액션이 알아서 사이트를 재빌드해주기 때문에, 오래된 글의 빨간점이 제가 신경 쓰지 않아도 매일 알아서 갱신되어 자동으로 꺼지게 해결되었습니다.
무료에 대역폭도 무제한인 GitHub의 호스팅(GitHub Pages), 자동화 파이프라인(GitHub Actions), 데이터베이스(GitHub Discussions) 인프라를 쏙쏙 골라 써서 완성도 높은 블로그를 구축하는 맛이 쏠쏠했습니다.
4. YouTube와 블로그의 모든 지표를 AI로 자동 분석하기
블로그를 운영하다 보면 조회수는 잘 나오는지, 어디서 유입되는지 분석하고 피드백을 얻는 과정이 필수적입니다. 보통은 GA4나 구글 서치 콘솔, YouTube 스튜디오 등 관리자 화면을 일일이 열어보는 귀찮은 과정을 거치죠.
하지만 GitHub 블로그와 AI 에이전트를 연동해 두니, 이 지표 분석마저 완벽한 자동화 파이프라인으로 엮을 수 있게 되었습니다.
🤖 AI 기반의 Content-Analysis 파이프라인
저는 제 개인 AI 에이전트와 API들을 연계해 YouTube와 블로그의 모든 지표를 한 번에 긁어와 리포팅을 자동화하는 시스템을 구축했습니다. 에이전트가 뒤에서 다음과 같은 인프라와 통신합니다.
- YouTube API & Analytics API: 최신 영상의 성과(조회수, 좋아요)뿐만 아니라, 영상별 예상 수익, 트래픽 소스 비중, YouTube 내 유입 검색어 Top 10까지 수집합니다.
- GA4 & 구글 서치 콘솔 API: GA4 & 구글 서치 콘솔 API를 활용해 블로그의 최근 페이지뷰, 세션, 참여율 데이터와 더불어 구글 포털을 통한 검색 클릭수, 노출수, 평균 순위, 인기 검색어를 조회합니다.
- Giscus (댓글 API): 블로그에 새로 달린 미응답 댓글이 있는지 스레드 단위로 긁어옵니다.
에이전트는 매일 이 원시 데이터를 한 번에 수집한 뒤, AI 엔진을 태워 유의미한 분석을 진행합니다. 예를 들어 “조회수 대비 예상 수익이 높은 특정 키워드”를 찾아내거나, “갑자기 노출수가 튀는 검색 키워드”를 감지하여 1~2문장의 인사이트와 함께 깔끔한 한국어 마크다운 리포트로 가공합니다.
그리고 이 최종 리포트는 자동으로 제 메모 앱(Bear)에 #판교뚜벅쵸/지표리포팅 태그를 달아 박제됩니다. 매일 아침 저는 에이전트가 구워다 준 밥상(리포트)만 한눈에 확인하면 되는 구조입니다. 플랫폼 관리자 페이지에 종속될 이유가 완전히 사라진 것이죠.
5. "여긴 제 땅이니까요" — 자유도가 다 내 맘대로
네이버 블로그나 티스토리는 플랫폼이 그어놓은 선 안에서 놀아야 합니다. 레이아웃도 뻔하고, 쓸데없는 제약도 많죠.
근데 GitHub 블로그는 제 단독주택입니다. 제 맘대로 레이아웃을 뜯어고칠 수 있는 건 기본이고, 내키면 본문 한가운데에 스팸체 생성기 같은 엉뚱한 자바스크립트 코드를 걍 박아버려도 아무도 눈치 주지 않습니다.
지표 추적이나 수익화도 플랫폼 종속적일 필요가 전혀 없습니다.
- GA4나 요즘 잘 나오는 GoatCounter 같은 가벼운 분석 도구도 제 맘대로 연동하면 되고,
- 애드센스도 제 입맛대로 달 수 있으니까요.
자유도가 백 퍼센트 보장되다 보니 장난감 조립하듯 블로그를 만지는 재미 자체가 쏠쏠합니다.
마치며
과거의 GitHub 블로그가 ‘고독한 삽질의 연속’이었다면, AI 시대의 GitHub 블로그는 ‘AI라는 유능한 조수를 데리고 내 맘대로 짓는 아지트’에 가깝습니다.
내가 온전히 지배하는 공간에서, 나만의 호흡으로 기록을 쌓아가는 즐거움. 그리고 그 귀찮은 과정을 AI 덕분에 즐거운 놀이로 바꿀 수 있게 된 것. 이게 제가 굳이 지금 GitHub 블로그를 다시 시작한 진짜 이유입니다.
아.. 쓰다 보니 또 너무 진지해졌네요. 죄송합니다.
암튼, GitHub 블로그는 귀찮음을 감수할 만큼 충분히 매력적인 놀이터입니다.
혹시 블로그 개설을 망설이고 계신 분들이 있다면, AI 든든하게 옆에 끼고 한번 본인만의 아지트를 지어보시는 건 어떨까 싶습니다. 😄
댓글