서론

개인 개발의 실험으로서, AI를 구사하여 누적 399개의 Web 서비스를 개발하였으며, 현재는 그중 361건 이상을 새로운 도메인으로 공개 및 운영하고 있습니다.

이 기사에서는 어떤 도구군을 사용하여 대량 개발을 수행했는지, 그리고 현재 직면한 "새 도메인 이전 후의 SEO 장벽"에 대해 AI를 어떻게 운영 감시에 전용하고 있는지, 그 뒷단의 아키텍처(Architecture)를 공개합니다.

참고로 수익화는 아직 검증 중이며, 승패 판정은 수행하지 않았습니다. "AI로 대량의 Web 서비스를 만든 후, 그것을 어떻게 감사, 정리, 육성해 나갈 것인가"라는 운영 측면의 리얼한 기록으로서 읽어주시면 감사하겠습니다.

개발·운영을 뒷받침하는 인프라 구성

대량의 Web 서비스를 자동 생성하고 계속해서 모니터링하기 위해 다음과 같은 환경을 구축했습니다.

AI 모델: Claude Code (Max 20x 플랜) / ChatGPT Plus / Gemini -
하드웨어: MacBook 2대 / Mac mini 1대 -
모니터링·알림: GA4 / Google Search Console API / Telegram 연동

※ "Claude Code"는 Anthropic의 코딩 특화 CLI 도구이며, "Max 20x 플랜"은 월 200달러의 최상위 구독 플랜으로, 통상 Pro의 약 20배에 달하는 이용 한도가 할당됩니다.

Mac 3대를 상주 가동시키며, AI 에이전트(Agent)에게 "코드 생성", "배포", "운영 로그 분석"을 분담시키고 있습니다.

"양"을 만든 후에 직면한 것

단기간에 대량의 서비스를 생성 및 배포했습니다만, 새로운 도메인(appadaycreator.com)으로 이전한 직후 큰 과제에 직면했습니다.

그것은 바로 **"Google의 인덱스(Index) 정착 대기"**입니다.

당초에는 AI에게 콘텐츠의 A/B 테스트나 UI 개선을 자동 실행하게 했습니다. 하지만 새로운 도메인 이전 직후에 콘텐츠를 격하게 수정하면, Google의 크롤러(Crawler)로부터 "내용이 불안정한 사이트"라고 판정되어 인덱스가 거부될 리스크가 있습니다.

그래서 현재 AI의 태스크(Task)를 "공격적인 콘텐츠 개선"에서 "방어적인 기술 감사"로 180도 전환했습니다.

"개선 AI"에서 "감사 AI"로의 일시적 전환

title, 본문, 내부 링크 등의 콘텐츠 변경은 일체 동결하고, AI에는 다음과 같은 감사만을 일일 배치(Batch)로 실행시키고 있습니다.

• 301 리다이렉트(Redirect)의 생사 확인(Monitoring)
• canonical / sitemap.xml의 정합성 체크
• GA4 / B2B 동선의 클릭 측정 확인
• Search Console API를 이용한 인덱스 상황 취득

생생한 인덱스 KPI의 현황

감사 AI가 매일 아침 Telegram으로 통지해 오는 현재의 리얼한 숫자(이전 1주일 차)는 다음과 같습니다.

인덱스 등록 완료: 48 / 339 (약 14%) -
검출됨·크롤링되지 않음: 246 -
크롤링됨·등록되지 않음: 0 -
404/5xx 에러: 0

※ 공개 중인 서비스는 361건 이상이지만, Search Console상의 인식 URL 수는 현 시점에서 339건입니다 (남은 22건은 이전 직후라 아직 크롤러에 인식되지 않은 상태).

특히 "크롤링됨·등록되지 않음"이 0건이라는 점이 중요합니다. 이는 "Google이 크롤링은 했으나 품질이 낮아서 인덱스하지 않았다"는 페이지가 제로라는 의미이므로, 품질 페널티는 회피하고 있다고 판단하고 있습니다.

남은 246건은 순수하게 Google의 크롤링 예산(Crawl Budget)의 "순번 대기" 상태입니다.

Week 8 이후의 전략: 데이터가 갖춰진 후 다시 공격으로

지금은 그저 Google이 사이트 구조를 이해하고 인덱스가 정착되기를 기다리는 "잠복 기간"입니다.

공개로부터 8주가 경과하여 데이터(인덱스, 노출 횟수, 클릭 등)가 신뢰할 수 있는 상태로 성장한 URL부터 순차적으로 다시 AI에 의한 "수익화·CTA 최적화 자동 개선 루프"를 켤 예정입니다.

감사·관측을 하는 동안 B2B 동선(푸터, 운영자 정보, 포털 상단 하부)도 정비하여, GA4에서 b2b_cta_click 이벤트와 UTM으로 측정할 수 있는 상태로 만들었습니다. 유입이 성장했을 때 무엇이 효과적이었는지를 나중에 검증할 수 있도록 준비를 먼저 끝내놓는다는 생각입니다.

마지막으로: 이 메커니즘의 B2B 응용

"AI를 사용하여 시스템을 대량 생산하고, 자율적으로 감사·운영한다"는 기반 그 자체가 최대의 자산이라고 생각합니다.

제가 경영하는 Tech&Brace에서는, 이 실천을 통해 배양한 「AI 주도 개발 (AI-driven development)」과 「상주 머신을 통한 업무 자동화」 메커니즘을 법인 대상으로 수평 전개하고 있습니다.

• 업무 자동화
• 사내 툴 개발
• AI 진단 툴 개발
• Web 서비스 MVP 개발
• 기존 사이트 개선

사내 업무 자동화, 진단 툴 개발, Web 서비스의 MVP 구축 등에 관심이 있으시다면, 꼭 상담해 주시기 바랍니다.

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