개발자가 MCP와 pSEO로 48시간 만에 7만 개 페이지를 만든 방법

저는 SaaS 창업자이지, SEO 전문가는 아닙니다. 솔직히 말해 구글 애즈를 어떻게 돌리는지, 블로그 글은 뭘 써야 하는지, SEO가 진짜 뭔지도 잘 몰랐습니다.

저는 그저 유저가 필요했을 뿐입니다.

그래서 대행사를 고용하는 대신, 코드로 해결하기로 했습니다. 제 실제 데이터(GSC + Ads)를 코딩 환경(Claude Desktop / Cursor)에 직접 연결하는 SEO MCP 서버를 만들었죠.

결과는? 이틀 만에 7만 개 이상의 프로그래매틱 SEO(pSEO) 페이지를 생성했습니다. (인덱싱에는 시간이 걸리지만, 인프라는 완성되었습니다).

여기 제가 사용하는 "바이브 코딩(Vibe Coding)" 워크플로우를 그대로 공개합니다.

워크플로우 (The Workflow)

1. "골든 키워드" 찾기 (MCP + GSC)

저는 키워드를 짐작으로 찍지 않습니다. Claude에게 MCP를 통해 실제 GSC 데이터와 구글 애즈 지표를 가져오라고 시킵니다. "경쟁은 낮고(CPC $2 미만) 검색량은 괜찮은 키워드를 찾아줘." AI는 수천 개의 행을 즉시 분석하고 승리할 수 있는 키워드를 찾아줍니다.

2. 상위 10위 훔쳐보기 (SERP 분석)

타겟 키워드(예: "SaaS용 MCP")가 정해지면, 맹목적으로 글을 쓰지 않습니다. analyze_serp 툴을 사용하여 실제 구글 검색 결과 1~10위를 긁어옵니다. 이 데이터를 Claude에게 주면, 구글이 현재 무엇을 좋아하는지 정확히 파악할 수 있습니다.

3. 분석 및 전략 수립

Claude에게 묻습니다: "이 상위 10개 글의 구조를 분석해. 빠진 게 뭐야? 우리가 파고들 틈새는 어디지?" 이렇게 하면 단순히 "글 잘 쓰기"보다 훨씬 더 수학적으로 명확한 전략이 나옵니다.

4. 콘텐츠 작성 (Opus 4.5가 왕이다)

이 부분이 핵심입니다. 500자짜리 쓰레기 글을 만들지 마세요. 저는 Claude(특히 Opus 4.5 모델)에게 리서치 내용을 바탕으로 3,000 ~ 5,000자 분량의 글을 쓰라고 지시합니다.

깊이 있는 리서치
적절한 H1/H2/H3 구조
데이터 기반의 주장

이것이 저의 **"소스 아티클(Source Article)"**이 됩니다.

5. 프로그래매틱 SEO (7만 페이지의 비밀)

여기서 마법이 일어납니다. 글 하나를 발행하고 끝내는 게 아닙니다. 그 글을 템플릿으로 바꿉니다. Claude에게 "변수"(타겟 고객, 문제점, 산업군)를 추출하여 JSON 데이터셋으로 변환하라고 시킵니다.

팁: 단순하게 유지하세요 (1-2차원).

좋음: "치과의사를 위한 SEO", "변호사를 위한 SEO" (타겟 변경)

나쁨: 5개의 변수를 동시에 변경 (결과: 일반적이고 품질 낮은 스팸)

6. 제가 사용하는 프롬프트

Claude Code나 AntiGravity 같은 툴로 시도해보고 싶다면 이 프롬프트를 사용하세요:

너는 최고의 pSEO 설계자이다. 이 소스 글을 바탕으로 1-2차원의 pSEO 아키텍처를 설계해라.
- 사이트맵은 파일당 5만 개 URL로 제한 (초과 시 자동 분할)
- '타겟 고객'과 '문제점(Pain Point)'을 JSON 데이터셋으로 추출
- 유지보수와 확장이 쉬운 폴더 트리 구조로 설계

7. 왜 MCP인가?

Model Context Protocol(MCP)은 여기서 치트키와 같습니다. 코드를 짜거나 글을 쓰는 도중에, AI가 실시간 검색량을 조회하거나 이 니치 마켓이 실제로 존재하는지 검증할 수 있습니다. 환각(Hallucination)이 아니라 팩트 체크를 하는 것이죠.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 7만 개나 되는 페이지를 만들면 구글에서 스팸으로 처리하지 않나요? A. 단순히 똑같은 내용을 복제하면 스팸이 됩니다. 하지만 pSEO의 핵심은 '소스 아티클'의 높은 품질입니다. 변수를 활용해 각 페이지가 특정 유저의 고유한 문제(Pain Point)를 해결하도록 설계하면 구글은 이를 유용한 정보로 인식합니다.

Q. 코딩을 못 해도 pSEO를 할 수 있나요? A. 예전엔 어려웠지만, 지금은 Claude Desktop과 FireSEO MCP만 있으면 가능합니다. 수동으로 코드를 짤 필요 없이 AI 에이전트에게 "이 데이터를 바탕으로 Next.js 페이지 경로를 자동 생성해줘"라고 시키면 됩니다.

Q. 페이지 생성 후 인덱싱(색인)은 어떻게 관리하나요? A. 7만 개를 한꺼번에 구글에 던지는 것은 위험합니다. 사이트맵을 5만 개 단위로 분할하고, FireSEO의 자동 인덱싱 기능을 활용해 우선순위가 높은 페이지부터 순차적으로 노출시키는 것이 정석입니다.