n8n 기반, 뉴스 수집 및 AI 자동화 파이프라인 구축 가이드
앞서 파이썬 코드로 구현했던 '키워드 수집 → 뉴스 검색 → 본문 추출 → AI 요약' 프로세스는 코드를 계속 유지보수하고 서버를 관리해야 하는 번거로움이 있습니다. n8n을 활용하면 복잡한 파이썬 코드를 최소화하고, 각 단계를 시각적인 노드(Node)로 연결하여 강력한 자동화 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
마케팅톡.kr 독자 분들이 이 글을 통해 개발 서버 없이도 매일 자동으로 트렌드 뉴스를 수집하고 콘텐츠를 생산하는 자동화 시스템을 완전히 구축할 수 있도록 핵심 절차를 상세히 안내해 드립니다.
1. 전체 워크플로우 아키텍처 및 준비 사항
n8n에서 구현할 자동화 파이프라인은 다음과 같은 흐름으로 연결됩니다. 파이썬의 for문과 requests 모듈이 했던 역할을 n8n의 기본 노드들이 대신하게 됩니다.
사전 준비 사항::
n8n 환경: n8n Cloud 계정 또는 로컬/서버에 설치된 n8n 대시보드
네이버 개발자 센터: Search API 이용을 위한 Client ID 및 Client Secret
OpenAI API Key: 수집된 본문을 요약하고 블로그 글로 재구성하기 위한 API 키
2. n8n 노드별 상세 구축 절차
단계 1: 일정 시간마다 실행하기 (Schedule Trigger 노드)
자동화 공장이 매일 정해진 시간에 스스로 작동하도록 시작점을 만듭니다.
n8n 캔버스에서
Schedule Trigger노드를 추가합니다.Trigger Interval을
Daily또는Every Hour등 원하는 주기로 설정합니다 (예: 매일 오전 8시).
단계 2: 구글 트렌드 RSS 키워드 수집 (HTTP Request 노드)
파이썬의 BeautifulSoup 대신 n8n의 HTTP 요청 노드로 RSS 피드를 가져옵니다.
HTTP Request노드를 추가하고 아래와 같이 설정합니다.Method:
GETURL:
https://trends.google.com/trends/trendingsearches/daily/rss?geo=KRResponse Format:
Text(RSS는 XML 형식이므로 우선 텍스트로 받습니다)
바로 뒤에
XML노드를 추가하여 방금 가져온 텍스트 데이터를 n8n이 인식할 수 있는 JSON 객체로 파싱합니다.Item Lists노드를 추가하여 RSS의<item>태그 내에 있는 급상승 검색어(title)만 상위 5개로 슬라이싱(Split Out)합니다.
단계 3: 네이버 뉴스 검색 API 연동 (HTTP Request 노드)
수집된 키워드를 기반으로 네이버 뉴스를 검색합니다. 이 단계부터는 n8n이 루프(Loop)를 돌며 각 키워드별로 검색을 수행합니다.
새로운
HTTP Request노드를 추가합니다.URL 설정에 이전 노드의 키워드 동적 변수(
Expression)를 주입합니다:Plaintexthttps://openapi.naver.com/v1/search/news.json?query={{ $json.title }}&display=3&sort=simAuthentication 섹션에서 헤더(Headers)를 추가합니다:
X-Naver-Client-Id: 여러분의 네이버 클라이언트 IDX-Naver-Client-Secret: 여러분의 네이버 클라이언트 시크릿
결과 값으로 나오는 뉴스 아이템 목록을 다시
Item Lists노드를 활용해 개별 뉴스 링크 단위로 쪼개줍니다.
단계 4: 뉴스 본문 크롤링 (HTTP Request & HTML 노드)
뉴스 원문 링크(Link)에 접속하여 본문 텍스트를 추출하는 핵심 구간입니다.
HTTP Request노드를 추가하고 URL에{{ $json.link }}를 입력합니다.Headers에
User-Agent:Mozilla/5.0 ...을 입력하여 크롤링 차단을 방지합니다.요청 결과로 받은 HTML을 파싱하기 위해
HTML노드를 연결합니다.Action:
Extract Element ValuesExtraction Values: 일반적인 뉴스 본문 영역을 지정해야 합니다. 네이버 뉴스 원문 레이아웃을 타겟팅할 경우 CSS Selector에
#dic_area또는#articleBodyContents, 일반 웹사이트의 경우article을 입력합니다.Return Value:
Text
단계 5: OpenAI GPT를 통한 콘텐츠 재구성 (OpenAI 노드)
크롤링한 본문 그대로를 사용하면 저작권 문제가 발생하므로, AI를 통해 완벽히 새로운 문서로 변환합니다.
OpenAI노드를 추가하고 Resource를Chat, Operation을Converse로 설정합니다.Model은
gpt-4o또는 생성 비용이 저렴한 모델을 선택합니다.Prompt 구성에 수집된 뉴스 본문 변수를 넣고 페르소나를 부여합니다:
System Prompt: "너는 IT 및 비즈니스 전문 블로거야. 입력된 뉴스 본문을 바탕으로 독자에게 유익한 정보성 블로그 글을 작성해줘."
User Prompt: "뉴스 본문: {{ $json.extracted_text }}\n\n위 내용을 바탕으로 친근한 어조의 블로그 글을 작성하고 관련 태그 5개를 추가해줘."
단계 6: 데이터 저장 및 자동 발행 (구글 시트 또는 워드프레스 노드)
최종 완성된 원고를 사람이 검수하거나 자동으로 발행할 수 있도록 저장합니다.
Google Sheets노드를 추가하여Append모드로 설정한 뒤, 키워드, 뉴스 링크, AI가 작성한 본문을 열에 맞춰 차곡차곡 누적합니다.(선택 사항) 검수 없이 바로 발행하고 싶다면
WordPress노드나Ghost노드를 연결하여 즉시 임시글로 등록되도록 세팅할 수 있습니다.
3. n8n 구축 시 필수 고려사항 및 팁
에러 핸들링 (Error Trigger): 특정 뉴스 사이트는 크롤링을 강하게 차단하여
HTTP Request노드가 실패할 수 있습니다. 노드 설정 내 Node Settings → On Error 옵션을Continue Regular Workflow로 변경하여, 하나의 뉴스 추출이 실패해도 전체 프로세스가 멈추지 않고 다음 뉴스로 넘어가도록 조치해야 합니다.데이터 가공용 코드 스니펫 (Code 노드): 네이버 API 결과값에 포함된 태그(
<b>,</b>)나 특수문자를 정제하고 싶을 때는, 중간에Code노드(JavaScript/Python 선택 가능)를 추가하여 간단한 정규식 스크립트를 실행해 주는 것이 좋습니다.JavaScript// n8n Code 노드 (JavaScript 예시) - HTML 태그 제거 for (const item of $input.all()) { item.json.title = item.json.title.replace(/<\/?[^>]+(>|$)/g, ""); } return $input.all();
결론 및 뉴스레터 구독 안내
n8n을 활용한 자동화 파이프라인 구축은 초기 세팅만 완료해 두면 매일 알아서 트렌드를 분석하고 글감 소재를 발굴하는 최고의 비즈니스 레버리지가 됩니다. 코딩에 대한 부담은 줄이면서도 시스템의 안정성은 극대화할 수 있는 n8n의 매력을 여러분의 업무에 직접 적용해 보세요.
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