💬 ChatGPT로 블로그 댓글 분석 및 독자 피드백 자동 분류하기

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서론

블로그를 운영하다 보면 댓글이 참 소중하죠.
그런데 문제는, 많아지면 관리가 힘들다는 겁니다.
하루에 몇십 개씩 달리면 일일이 읽기도 버겁고,

“이 독자가 왜 이 말을 했는지”
“어떤 글에서 반응이 좋은지”
를 파악하기가 쉽지 않습니다.

그래서 저는 ChatGPT에게 이 일을 맡겼습니다.
이제는 매일 아침, ChatGPT가 제 블로그 댓글을 자동으로 읽고

“긍정 반응 65%, 개선 제안 20%, 질문형 댓글 15%”
이런 식으로 요약 리포트를 보내줍니다.

오늘은 그 시스템을 직접 만드는 방법을 소개할게요.

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1️⃣ 시스템 개요

먼저 전체 구조를 간단히 보면 이렇게 됩니다 👇

단계도구역할

①	티스토리 댓글 RSS or 수집 API	댓글 데이터 수집
②	Zapier	ChatGPT로 자동 전달
③	ChatGPT	댓글 감정 분석 + 피드백 분류
④	Notion or Gmail	요약 리포트 자동 저장/발송

즉, 댓글이 달리면 Zapier가 자동으로 ChatGPT를 호출해서
댓글 내용을 분류하고 리포트를 만들어주는 구조입니다.

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2️⃣ 댓글 데이터 가져오기

티스토리는 RSS 피드를 지원하므로 별도 크롤링 없이 댓글을 가져올 수 있습니다.

• RSS 주소 예시:
  https://블로그주소/rss/comments

또는, JSON 형태로 데이터를 가져올 수도 있습니다.
Zapier의 RSS 트리거를 활용하면 새 댓글이 달릴 때마다 자동으로 반응합니다.

💡 팁:
댓글이 많은 경우 하루 한 번 자동 업데이트로 설정하는 것이 효율적입니다.

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3️⃣ ChatGPT에 전달할 프롬프트 예시

이제 핵심 부분인 ChatGPT 프롬프트입니다.
아래 예시처럼 작성하면 됩니다 👇

💬 “아래 댓글들을 읽고, 각 댓글의 감정과 내용을 분석해줘.
결과를 다음 항목으로 요약해줘:

• 긍정적 피드백 (%)
• 부정적 피드백 (%)
• 질문/요청 (%)
• 주요 키워드 5개
• 개선 제안 요약
  결과를 간결한 요약 리포트 형식으로 작성해줘.”

ChatGPT는 이런 결과를 만들어냅니다 👇

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🧾 오늘의 댓글 분석 요약

• 긍정 반응: 68%
• 개선 의견: 21%
• 질문형 댓글: 11%

주요 키워드: “ChatGPT 글쓰기”, “자동화”, “애드센스”, “수익”, “이미지 생성”

개선 제안 요약:

• 이미지 품질 향상 요청이 3건
• 자동화 과정에 대한 추가 설명 필요
• 실제 수익 사례에 관심 높음

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이런 리포트를 하루에 한 번 받아보면
“어떤 글이 사람들에게 더 와닿는지”
“다음 글에서 무엇을 보완해야 할지”를 명확히 파악할 수 있습니다.

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4️⃣ 감정별 자동 분류 시스템 만들기

댓글의 감정을 자동으로 분류하려면
ChatGPT의 감정 분석 기능을 활용하면 됩니다.

Zapier의 “Formatter + OpenAI” 조합을 이용하세요.

단계기능역할

①	Formatter	댓글 텍스트 정리
②	ChatGPT	감정 분석 수행
③	Google Sheet / Notion	결과 저장

ChatGPT 프롬프트 예시 👇

💬 “이 문장을 ‘긍정’, ‘중립’, ‘부정’ 중 하나로 분류해줘.
그리고 이유를 한 문장으로 요약해줘.”

결과 예시:

• “글 덕분에 도움이 됐어요!” → 긍정 (유용성 강조)
• “이미 본 내용이라 아쉬워요.” → 부정 (중복 콘텐츠 언급)
• “이미지 생성 툴 이름이 뭐예요?” → 중립 (정보 요청)

이 데이터를 축적하면
어떤 글의 반응이 좋은지, 어떤 톤의 글이 반감을 사는지 명확히 보입니다.

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5️⃣ ChatGPT 요약 결과 자동 리포트화

Zapier 마지막 단계에서 이메일 또는 노션에 자동 저장을 설정하세요.
예를 들어,
“매일 오전 8시”마다 ChatGPT 리포트를 요약해 이메일로 받는 식입니다.

이메일 제목 예시 👇

[Daily Report] ChatGPT 댓글 분석 결과 - 2025.10.22

본문 예시 👇

오늘의 긍정 반응: 72% (+5%)
주요 피드백: “AI 이미지 품질이 향상됐다”
다음 개선 포인트: “ChatGPT 프롬프트 공개 요청 다수”

이런 데이터는 향후 콘텐츠 전략 수립에도 큰 도움이 됩니다.

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6️⃣ 실제 운영 후 느낀 점

이 시스템을 도입하고 나서
댓글을 ‘관리’하는 대신 ‘이해’하는 과정으로 바뀌었습니다.

이전엔 단순히 “고맙습니다”라고 답하고 끝났다면,
이제는 댓글 데이터를 기반으로

“사람들이 어떤 정보를 원하고 있는가?”
“내 글의 어떤 톤이 공감을 얻는가?”
를 구체적으로 파악하게 됐어요.

또, ChatGPT가 정리해주는 덕분에
감정적으로 휘둘리지 않고,
데이터로 피드백을 바라보게 됐습니다.

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결론

ChatGPT로 댓글을 분석하는 건 단순한 자동화가 아닙니다.
그건 “독자를 이해하는 시스템”이에요.

댓글 하나하나에 담긴 감정과 피드백을 모아보면
그게 바로 다음 콘텐츠의 힌트가 됩니다.

이제 댓글은 부담이 아니라,
AI가 정리해주는 아이디어 창고가 된 거죠.

👉 다음 글에서는
ChatGPT와 Canva로 썸네일 자동 생성 시스템 만들기를 다뤄보겠습니다.
AI가 매번 주제에 맞는 이미지 썸네일을 자동으로 제작하는 방법이에요.

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🔖 태그

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