n8n과 Perplexity를 활용한 뉴스 메일링 자동화 시스템 구축 방법

 

n8n과 Perplexity API, GPT를 결합하여 매일 아침 6시 최적의 뉴스를 선별하고 엑셀 스크랩 및 요약 메일을 발송하는 'AI 워크플로우'를 소개하고자 합니다.

 

매일 아침 눈을 뜨자마자 스마트폰을 집어 들고 수십 개의 뉴스 앱과 포털 사이트를 번갈아 보면서 오늘 꼭 알아야 할 정보를 찾는 것은, 트렌드를 쫓아야하는 사람들에게 필수적인 일이지만 번거롭기도 한 일입니다. 저 역시 수년간 IT 및 비즈니스 트렌드를 catch up하며 '조금 쉽게 할 수는 없을까?' 라고 종종 느꼈습니다. 구글 뉴스 알리미나 단순 RSS 피드 구독은 '양'은 채워주었지만, 정작 중요한 '질'과 '맥락'은 해결해주지 못했습니다. 광고성 기사, 낚시성 제목, 그리고 여러 매체에서 동일하게 쏟아내는 중복된 정보들은 오히려 반드시 필요한 정보는 찾는 것을 방해하는 노이즈이기도 했습니다.

 

이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 제가 고안한 해결책은 단순히 뉴스를 모아주는 도구가 아니라, 나를 대신해 정보를 '읽고, 평가하고, 선별하는' 지능형 AI 에이전트 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이를 위해 오픈소스 자동화 툴인 n8n을 컨트롤 타워로 삼고, 실시간 검색에 특화된 Perplexity API와 고도의 추론 능력을 갖춘 GPT-4o를 연동했습니다. 특히 기사를 수집하고 전달하는 것에 그치지 않고, 뉴스 소스의 신뢰도와 조회수, 비즈니스 영향력을 수치화하여 상위 5개만을 엄선하는 '필터링 알고리즘'을 구현하는 데 집중했습니다. 이 과정에서 겪었던 수많은 API 연동 오류와 프롬프트 튜닝의 경험은 AI 시대에서 보다 현명하게 기술을 활용하는 전략을 습득한 것이라고 생각함니다.

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AI TOOL n8n을 활용한 능동적인 정보 수집과 중장기 활용 가능성

n8n 기반의 자동화 시스템이 제공하는 가장 큰 가치는 '능동적인 정보 수집'에 있습니다. 기존의 뉴스 소비 방식이 플랫폼이 밀어주는 알고리즘에 수동적으로 반응하는 방식이었다면, 이 시스템은 제가 사전에 설정한 '정교한 기준'에 따라 정보를 능동적으로 찾습니다. Perplexity API를 활용하면 검색 엔진 최적화를 위해 도배된 불필요한 정보들을 걸러내고, 실제 웹상의 맥락을 파악하여 가장 최신의, 그리고 가장 관련성 높은 뉴스 데이터만 정제된 형태로 가져올 수 있습니다. 이는 일반적인 크롤러가 HTML 구조 변화에 취약한 것과 달리, 자연어 기반의 검색이기 때문에 향후 유지보수 측면에서도 안정적 입니다.

특히 GPT-4o를 활용한 '정성적 데이터의 정량화' 과정은 AI TOOL을 활용해서 얻을 수 있는 가장 큰 중요한 부분 중 하나 입니다. 수집된 뉴스가 과연 내 비즈니스에 얼마나 중요한지, 해당 언론사가 업계에서 가지는 권위는 어느 정도인지를 AI가 판단하게 함으로써, 저는 매일 아침 수백 개의 기사 대신 단 5개의 '핵심 요약본'만 읽으면 됩니다. n8n의 Function 노드를 활용해 GPT가 내린 점수를 실시간으로 계산하고, 이를 기반으로 스프레드 시트에 데이터를 기록하는 것은 데이터를 축적하여 한 달, 일 년 단위의 트렌드 변화를 분석할 수 있는 귀중한 '비즈니스 자산'으로도 활용 가능합니다.

경험 공유: 자동화 시스템 구축 후 제가 얻은 가장 큰 변화는 '아침의 평온함'입니다. 더 이상 수많은 탭을 띄워놓고 정보를 찾아 헤매지 않아도, 6시 정각에 도착한 메일 한 통이 하루의 인사이트를 정리해 줍니다. AI를 활용해서 더 중요한 곳에 시간을 투자할 수 있는 방식이라고 생각 합니다.

또한 n8n의 노드 기반 구조는 확장이 무궁무진하다는 강점이 있습니다. 초기에는 이메일 발송으로 시작했지만, 지금은 슬랙 채널 연동을 통해 팀원들과 공유하고, 중요한 뉴스는 자동으로 노션 데이터베이스에 아카이빙되도록 설계했습니다. 특히 Perplexity의 강점인 '출처 표기' 기능을 활용하여, GPT가 요약한 내용 하단에 실제 기사 원문 링크와 해당 기사를 인용한 다른 소스들까지 함께 제공함으로써 정보의 교차 검증도 가능하게 만들었습니다. 이는 단순 요약 봇들이 범하기 쉬운 '할루시네이션' 문제를 기술적으로 보완하는 구조입니다.

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AI TOOL을 활용한 자동화의 한계와 해결 방법

하지만 대부분의 AI 시스템 처럼 완벽하기는 어렵습니다. 실전에서만 마주하게 되는 해결되지 않는 부분들이 존재하는데요. 가장 대표적인 문제는 API 속도 제한과 비동기 처리의 충돌입니다. n8n에서 여러 개의 GPT 노드나 Perplexity 쿼리를 동시에 실행할 경우, API 제공업체의 제한에 걸려 워크플로우가 멈추는 일이 빈번했습니다. 특히 매일 아침 대량의 뉴스를 처리할 때 엑셀 파일에 데이터를 쓰는 과정에서 Lock이 걸리거나 데이터가 유실되는 현상이 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 저는 'Wait 노드'와 'Split In Batches 노드'를 적극적으로 활용합니다. 데이터를 한꺼번에 쏟아붓는 대신, 5개 단위로 나누어 30초의 간격을 두고 순차적으로 처리하게 함으로써 시스템의 안정성을 높였습니다.

두 번째 한계는 GPT의 응답 형식 일관성 결여입니다. JSON 형식으로 답변을 요청해도 GPT는 때때로 불필요한 서술을 붙이거나 마크다운 기호를 포함하곤 합니다. 이는 n8n의 다음 노드에서 파싱 에러를 유발하여 전체 자동화를 중단시킵니다. 저는 이를 우회하기 위해 두 가지 전략을 사용합니다. 첫째, 프롬프트 끝에 "Return ONLY a valid JSON object without any backticks or explanations."라는 제약 조건을 겁니다. 둘째, n8n의 Code 노드에서 GPT의 응답 값 중 { } 사이의 내용만 강제로 추출하는 전처리 과정을 추가했습니다. 이 작은 장치가 자동화 시스템의 가동률을 99% 이상으로 유지해주는 해결책이 되었습니다.

비교 항목	직접 구축 (n8n + AI)	기성 뉴스레터 서비스	수동 스크랩 (엑셀)
개인화 수준	최상 (나만의 필터링 로직)	낮음 (대중적 주제 한정)	중간 (개인의 노력 비례)
실시간성	초 단위 (스케줄러 설정)	정해진 발행 주기	매우 낮음 (물리적 시간 소요)
비용 구조	사용량 기반 (API 비용)	월 정액 (유료 시)	무료 (단, 시간 비용 발생)
데이터 축적	가능 (자체 DB 구축)	불가능 (플랫폼 종속)	가능 (수동 입력 필요)

마지막으로 이메일 레이아웃의 균일하지 못했던 문제입니다. 지메일, 아웃룩 등 수신 환경에 따라 GPT가 생성한 HTML이 깨지는 현상이 잦았습니다. 이를 해결하기 위해 저는 복잡한 CSS를 지양하고 In-line Style을 적용한 표준 HTML 템플릿을 n8n의 'Set 노드'에 미리 저장해 두었습니다. GPT는 오직 텍스트 내용만 생성하고, n8n이 미리 준비된 틀 안에 텍스트를 끼워 넣는 '템플릿 엔진' 방식을 채택함으로써 어떤 기기에서도 가독성이 좋고 품질이 균일한 뉴스레터를 받아볼 수 있게 되었습니다.

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신뢰도를 높일 수 있는 AI 프롬프트 활용 시나리오

이제 뉴스레터의 신뢰도를 높일 수 있는 '신뢰도 기반 스코어링 프롬프트'와 연동 방법을 구체적으로 공유하겠습니다. "점수를 매겨줘"라고 하는 대신, 다각도의 평가 지표를 정의했습니다. 제가 사용하는 프롬프트는 다음과 같습니다. 이 내용을 n8n의 GPT 프롬프트 설정에 그대로 적용해 보시기 바랍니다.

[프롬프트 예시]
당신은 15년 경력의 시니어 비즈니스 분석가입니다. 아래 제공된 [뉴스 데이터]를 5가지 기준으로 평가하여 JSON 형식으로 출력하세요.

1. 소스 신뢰도 (Source Score, 0-30): 뉴욕타임즈, 블룸버그 등 메이저 언론사인가? (출처 도메인 분석)
2. 시장 영향력 (Impact Score, 0-20): 해당 뉴스가 산업 전반의 주가나 정책에 영향을 미칠 정도인가?
3. 정보 신선도 (Recency Score, 0-20): 발생한 지 12시간 이내의 사건인가?
4. 독창성 (Uniqueness, 0-15): 흔한 보도자료 배포형 기사가 아닌 심층 분석을 포함하는가?
5. 조회수 가중치 (Popularity, 0-15): 현재 SNS나 커뮤니티에서 화제가 되고 있는가?

Output Format: {"total_score": 85, "reason": "...", "summary_3_lines": "..."}

위와 같은 프롬프트를 통해 산출된 점수는 n8n의 'Sort' 노드를 거쳐 내림차순으로 정렬됩니다. 이후 'Limit' 노드를 사용하여 상위 5개 기사만 통과시키는 것이 핵심입니다. 하지만 여기서 한 걸음 더 나아가, 'Conditional Branching' 기술을 적용해 보세요. 예를 들어, 총점이 90점 이상인 '특종 뉴스'가 발생했을 때는 6시까지 기다리지 않고 즉시 슬랙 알림을 보내는 '긴급 모드' 워크플로우를 병렬로 연결하는 것입니다. 이는 정보의 가치에 따라 대응 속도를 다르게 가져가는 전략적 자동화의 예시입니다.

또한, 엑셀 스크랩 단계에서도 데이터만 쌓는 것이 아니라, '하이퍼링크 함수'를 활용해 엑셀 내에서 바로 기사 원문으로 이동할 수 있도록 수식을 자동 생성하게 n8n을 설정합니다. ="HYPERLINK(""" + $node["Perplexity"].json["url"] + """, ""기사 읽기"")"와 같은 수식을 n8n에서 엑셀 노드로 전달하면, 나중에 엑셀 파일을 열었을 때 매우 편리하게 리포트를 검토할 수 있습니다. 이러한 세심한 디테일이 모여 자동화 시스템의 '품질'을 결정짓습니다.

마지막으로 '멀티 모델 체이닝'을 제안합니다. Perplexity로 검색한 뒤, 1차 요약은 속도가 빠른 GPT-4o-mini에게 맡기고, 최종적인 인사이트 도출과 메일 본문 작성은 추론 능력이 뛰어난 GPT-4o에게 맡기는 방식입니다. 이를 통해 전체 워크플로우의 실행 시간을 40% 이상 단축하면서도 결과물의 품질은 최상으로 유지할 수 있습니다. n8n은 이러한 복잡한 모델 간의 데이터 흐름을 시각적으로 관리할 수 있게 해줘서 유지보수에도 큰 도움이 됩니다.

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AI 비서를 활용한 뉴스레터 제작의 첫 번째 액션 플랜

오늘 소개해 드린 n8n과 Perplexity를 활용한 AI 시스템은 우리 대신 트렌드를 파악해주는 AI 비서를 24시간 가동하는 방법 입니다.수많은 데이터를 필터링하고 핵심적인 정보를 매일 아침 업데이트 하는 것은, 장기적으로 우리의 의사결정 속도와 정확도를 높여줄 것입니다.

지금 당장 시작할 수 있는 액션 플랜은 다음과 같습니다:
1. n8n 환경 구축: n8n 데스크톱 버전을 설치하거나 클라우드 계정을 만드세요.
2. API 연동: Perplexity와 OpenAI API 키를 발급받아 n8n의 'Credentials' 탭에 등록하세요.
3. 첫 번째 노드 생성: 'Schedule Trigger' 노드를 생성하여 시간을 오전 6시로 맞추고, Perplexity 노드를 연결해 "오늘의 주요 뉴스"를 가져오는 테스트를 진행하세요.

처음부터 완벽하게 구현할 필요는 없습니다. 수집, 요약, 발송이라는 기본 단계부터 성공시킨 후, 제가 알려드린 스코어링과 데이터 기록 기능을 하나씩 추가해 보시기 바랍니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. GPT-4o 대신 무료 모델인 GPT-3.5나 클로드(Claude)를 써도 되나요?

A1. 뉴스 요약과 단순 스코어링에는 GPT-4o-mini도 충분히 훌륭하며 비용 면에서 효율적입니다. 하지만 복잡한 문맥 파악과 비즈니스 통찰을 담은 요약을 원하신다면 가급적 GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet 모델을 사용하시는 것을 추천합니다. n8n에서는 노드 하나만 교체하면 모델을 쉽게 바꿀 수 있습니다.

Q2. 엑셀 파일이 매일 새로 생성되나요, 아니면 기존 파일에 추가되나요?

A2. n8n의 엑셀 노드 설정에 따라 다릅니다. 보통은 'Append' 모드를 사용하여 하나의 파일에 날짜별로 누적 적재하는 방식을 권장합니다. 그래야 나중에 데이터 필터링이나 통계 분석이 가능하기 때문입니다.

Q3. 한국어 뉴스 검색 시 Perplexity의 성능은 어떤가요?

A3. Perplexity는 한국어 검색에서도 매우 탁월한 성능을 보입니다. 다만, 더 정교한 결과를 얻으려면 n8n에서 쿼리를 보낼 때 "한국의 주요 언론사 소식을 우선적으로 찾아줘"와 같은 시스템 지침을 추가하는 것이 좋습니다. 또한 검색 결과가 영문일 경우 GPT 노드를 통해 한 번 더 번역 과정을 거치면 완벽한 한국어 리포트를 완성할 수 있습니다.