어느 대학 클라이언트의 광고 계정에서, 노출만 되고 클릭은 0이었던 키워드가 2,742개 나왔어요. 매달 광고비가 줄줄 새고 있었다는 뜻이죠. 이걸 찾는 데 걸린 시간은 90초. 스프레드시트도, $200짜리 감사 도구도, 에이전시 청구서도 없이요.
흥미로운 건 이 분석을 돌린 사람이 개발자가 아니라는 거예요. "나는 개발자가 아니다. 에이전시를 운영한다. 그런데 Claude Code가 데이터를 다루는 가장 빠른 방법이 됐다." — Search Engine Land의 Will Scott(디지털 마케팅 에이전시 대표)의 말이에요. 이 글은 그 워크플로우를 그대로 따라 할 수 있게 분해한 거예요. SEO 도구를 또 사라는 얘기가 아니라, 이미 가진 데이터(GSC·GA4·Ads)를 합쳐서 결론까지 뽑는 수작업을 자연어 한 줄로 없애는 방법이에요.
병목은 분석이 아니라 "합치기"였어요
SEO 데이터는 사실 부족한 적이 없어요. GSC에 쿼리 데이터가 있고, GA4에 트래픽이 있고, Google Ads에 검색어 리포트가 있죠. 진짜 시간이 녹는 곳은 따로 있어요 — 탭을 옮겨 다니며 CSV를 내려받고, 스프레드시트에서 VLOOKUP으로 이어 붙이는 과정이에요. 데이터는 다 있는데 "그래서 결론이 뭐냐"에 도달하는 데 반나절이 가요.
기존 도구(Semrush, Ahrefs)는 이 갭을 못 메워요. 각자의 화면에서 각자의 숫자를 보여줄 뿐, 여러 소스를 합쳐 결론을 내리는 건 여전히 사람이 스프레드시트로 해야 했거든요. Claude Code의 트릭은 단순해요. 세 곳의 데이터를 JSON 파일로 뽑아 한 폴더에 넣으면, Claude Code가 여러 파일을 동시에 읽고 크로스 분석해줘요. 합치는 일을 사람이 안 해도 되는 거죠.
실제로 뭘 묻고, 뭐가 나오나
셋업이 끝나면 이런 질문을 평어로 던지면 돼요. SQL도, 함수도 필요 없어요.
"GSC 쿼리 데이터와 Google Ads 검색어를 비교해줘. 이미 오가닉 순위가 높은데 광고비를 쓰는 키워드를 찾고, 광고만 있고 오가닉이 전무한 키워드도 찾아줘."
— Will Scott, Search Engine Land
앞서 그 고등교육 클라이언트에서 이 한 줄이 뽑아낸 결과예요. 각 항목이 곧바로 돈이 되거나 돈을 아끼는 액션으로 이어진다는 데 주목하세요.
| 발견 항목 | 건수 | 의미 |
|---|---|---|
| 광고비 낭비 키워드 | 2,742개 | 노출만 되고 클릭 0인 검색어 |
| 광고비 절감 기회 | 351개 | 오가닉 1~5위인데 광고도 돌리는 중 |
| 유료 증폭 후보 | 33개 | 오가닉 강한데 광고가 없는 키워드 |
| 콘텐츠 갭 | 41개 | 광고만 있고 오가닉 콘텐츠 전무 |
걸린 시간 약 90초. 같은 작업을 수작업으로 하면 오후 반나절이에요. 그리고 더 좋은 건, 답이 마음에 안 들면 후속 질문으로 그 자리에서 더 파고들 수 있다는 거예요. 대시보드를 다시 빌드할 필요가 없죠.
| 기존 SEO 워크플로우 | Claude Code SEO | |
|---|---|---|
| 데이터 통합 | CSV 다운로드 → 스프레드시트 VLOOKUP | JSON 파일 → 자연어 질문 |
| 크로스소스 분석 | 플랫폼별 수동 비교 (반나절) | 90초 (유료-오가닉 갭 등) |
| 대시보드 | Looker Studio 빌드·유지보수 필요 | 대시보드 불필요, 질문으로 해결 |
| 추가 질문 | 분석 처음부터 다시 | 후속 질문으로 즉시 심화 |
| 월간 리프레시 | 클라이언트당 2~3시간 | 클라이언트당 약 20분 |
| AI 검색 가시성 | 별도 도구 필수 | SERP API 데이터 통합 분석 가능 |
이 차이가 가장 극적으로 드러나는 게 에이전시처럼 클라이언트가 여럿일 때예요. 클라이언트당 분석 시간이 2~3시간에서 20분으로 줄면, 같은 팀 규모로 3~4배 많은 클라이언트를 커버할 수 있으니까요. 그래서 "월 $5K~$10K짜리 중급 에이전시와 동등한 결과물"이라는 평가가 나오는 거예요.
30분이면 직접 세팅돼요
이론은 충분하니, 첫 분석까지 도달하는 실제 경로를 보죠. 최초 셋업부터 첫 결과까지 약 35분이에요.
- Google Cloud 서비스 계정 만들기
Google Cloud Console에서 프로젝트를 만들고 Search Console API와 GA4 Data API를 활성화해요. 서비스 계정을 만들어 JSON 키 파일을 다운로드한 뒤, 그 계정 이메일을 GSC·GA4 속성에 뷰어로 추가하면 인증 끝이에요. - 데이터 페처(fetcher)는 Claude Code가 써줘요
API 문서를 읽을 필요가 없어요. "GSC에서 최근 90일 상위 1,000개 쿼리를 뽑는 Python 스크립트 만들어줘"라고 하면 알아서 작성해줘요. GA4, Google Ads도 같은 방식이고요. - 클라이언트 설정 파일 한 장
JSON으로 도메인, GSC 속성 URL, GA4 속성 ID, Ads 고객 ID, 업종, 경쟁사를 정리해요. 이 파일 하나가 Claude Code의 분석 맥락이 돼요 — 클라이언트가 늘어도 파일만 복제하면 끝이죠. - 한 줄로 수집, 평어로 분석
python3 run_fetch.py --sources gsc,ga4,ads한 줄로 데이터를 모으고, Claude Code에 "유료-오가닉 갭 분석해줘"라고 물으면 돼요. - (선택) AI 검색 가시성 레이어
AI 검색에서 내 페이지가 인용되는지까지 보고 싶다면, Bing Webmaster Tools(무료, 유일한 1st-party AI 인용 데이터)로 시작하세요. 더 깊게는 DataForSEO AI Overview API(쿼리당 약 $0.01)나 SerpApi(월 $75~)를 추가해요. 이 데이터를 GSC와 교차하면 "오가닉은 강한데 AI 검색에서 빠진 페이지"를 콕 집어낼 수 있어요.
분석만이 아니라 기술 SEO 작업도 자동화돼요
Synscribe는 Claude Code로 스키마 마크업 생성, hreflang 태그 검증, robots.txt 작성, htaccess 리다이렉트 규칙, GSC용 정규식 필터 등 7가지 기술 SEO 작업을 자동화하는 방법을 코드 스니펫과 함께 문서화했어요. 주당 15시간 이상의 수작업을 줄인 사례도 있다고 해요.
그래도 사람이 남아야 하는 곳
"에이전시 대체"라는 말은 절반만 맞아요. Claude Code가 가져가는 건 데이터를 합치고 패턴을 찾는 노동이지, 판단이 아니에요.
클라이언트에게 보내기 전에 꼭
전략적 판단(클라이언트의 비즈니스 맥락, 경쟁 역학, 우선순위 결정)은 여전히 사람의 영역이에요. 그리고 LLM은 가끔 자신감 넘치는 틀린 숫자를 내놓아요. 결과물을 내보내기 전에 반드시 원본 JSON과 대조하세요 — "주니어 분석가의 결과물 리뷰하듯" 접근하라는 게 실무자들의 공통 조언이에요. 이 한 단계가 도구를 신뢰할 수 있게 만들어요.
정리하면, 이건 SEO 지식을 대체하는 도구가 아니라 SEO 지식을 가진 사람의 손을 90초로 만들어 주는 도구예요. 데이터는 이미 당신 계정 안에 있어요. 오늘 막힌 건 그걸 합칠 시간뿐이었고, 그 시간을 돌려받는 셋업이 위에 다 있어요.
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