구글의 새 AI SEO 툴, 'Flows'가 바꾸는 검색 게임의 규칙

키워드가 아니라 '워크플로우'를 팔기 시작한 구글

요즘 SEO 관련 커뮤니티를 보면 키워드 툴 후기가 넘쳐납니다. 그런데 정작 검색 트래픽을 크게 끌어올리는 쪽은, 키워드 아이디어보다 매일 반복되는 작업을 얼마나 자동화했는지가 갈립니다. 구글이 Google Workspace 안에 새로 넣은 AI SEO 도구 'Flows'는 바로 그 지점을 정면으로 겨냥합니다.

이 툴이 노리는 지점은 단순합니다. 키워드를 조사하고, 콘텐츠를 기획하고, 발행한 글을 추적하면서 백링크까지 관리하는 반복 루틴을 통째로 하나의 흐름으로 묶어두는 것입니다. 코드 한 줄 없이 스프레드시트, Docs, Gmail, 드라이브 같은 워크스페이스 도구를 서로 연결하고, 중간 중간에 AI를 끼워 넣어 사람 손을 최소화하는 방식입니다.

겉으로 보면 '또 하나의 자동화 툴'일 뿐입니다. 그러나 검색 결과를 사실상 독점하는 구글이, 이제 검색 외곽에서 돌아가는 SEO 업무의 구조까지 묶어 관리하기 시작했다는 점에서 의미가 다릅니다. 저라면 이 흐름을 단순한 생산성 기능이 아니라, 구글이 SEO 생태계의 경기장을 자사 플랫폼 안으로 끌어들이려는 첫 시도로 보겠습니다.

SEO를 '문서 작업'으로 환산하는 구글의 전략

Flows의 흥미로운 지점은 모든 SEO 업무를 문서 기반 워크플로우로 재해석한다는 점입니다. 키워드 조사는 시트에 누적된 데이터 작업으로, 콘텐츠 기획은 Docs 템플릿 복제와 초안 생성으로, 백링크 관리는 메일 발송과 응답 정리로 치환됩니다. 여기에 AI가 들어가는 위치는 생각보다 단순합니다.

예를 들어 특정 키워드 목록이 시트에 쌓이면, Flows는 AI를 활용해 검색 의도를 분류하고 우선순위를 제안합니다. 콘텐츠 초안이 Docs에 생성되면, 내부 링크 후보나 메타 설명을 자동으로 써 붙입니다. 백링크 아웃리치 이메일은 Gmail에서 자동으로 발송되고, 답장이 오면 시트에 결과를 업데이트합니다. 사람이 개입해야 할 구간은 승인과 최종 조정 정도로 줄어듭니다.

자동화된 SEO 루틴이 의미하는 것

이 구조가 중요한 이유는, SEO를 '창의적인 순간들'과 '반복 루틴'으로 깨끗하게 분리해준다는 데 있습니다. 아이디어를 고안하고, 브랜드의 톤을 정하고, 무엇을 말할지는 여전히 사람 몫입니다. 그러나 같은 구조의 아웃라인 작성과 수십 개 페이지의 메타 태그 수정, 진행 상황 체크 같은 일은 점점 Flows 같은 시스템 안으로 밀려납니다.

국내에서도 블로그, 쇼핑몰, 유튜브 채널을 운영하는 1인 사업자가 늘어나는 중입니다. 이들이 가장 먼저 지치는 지점이 바로 이 반복 업무입니다. Flows는 이 지루한 뒷단을 맡으면서, 적어도 이론상으로는 한 사람의 시간을 몇 배로 늘려주는 도구가 됩니다. 제 기준에서는 "좋은 도구냐"보다 "이제 SEO 인력에게 어떤 역량이 더 중요해지느냐"를 묻게 만드는 변화입니다.

Flows가 만들어내는 세 가지 자동화 축

많은 사람이 새 도구를 접하면 기능부터 궁금해합니다. 하지만 Flows를 이해할 때 더 중요한 관점은, 이 툴이 SEO 업무를 세 가지 축으로 나눠 다시 엮는 방식입니다. 키워드, 콘텐츠, 링크입니다.

키워드 리서치: 엑셀 노동에서 '시스템'으로 이동

지금까지 키워드 리서치는 보통, 여러 툴에서 데이터를 뽑아 엑셀 파일에 붙여 넣고, 필터를 걸고, 수동으로 우선순위를 매기는 작업이었습니다. Flows는 이 과정을 구글 시트 안에서 자동으로 흐르게 만듭니다. 키워드 후보를 넣어두면, 검색 볼륨과 경쟁도를 API나 커넥터로 가져와 붙이고, AI가 검색 의도와 난도를 분석해 카테고리별로 정리하는 식입니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. 자동화된 목록이 곧바로 좋은 전략은 아니라는 점입니다. 동일한 데이터를 경쟁사도 활용할 수 있고, AI의 분류 로직이 시장 특유의 뉘앙스를 감지하지 못할 때가 많습니다. 그래서 Flows를 쓸수록, '우리만의 기준'을 시트에 어떻게 룰로 박아 넣느냐가 관건이 됩니다. 예를 들어 한국 로컬 검색, 특정 쇼핑몰 카테고리, 네이버와의 병행 전략 등은 사람이 직접 규칙을 설계해야 합니다.

콘텐츠 파이프라인: 아이디어에서 발행까지 한 줄로 잇기

Flows의 두 번째 축은 콘텐츠 생산입니다. 키워드 테이블에서 선택된 항목이 자동으로 콘텐츠 브리프로 변환되고, Docs 템플릿으로 복제되며, AI가 초안을 만들어 주는 흐름까지 하나의 파이프로 묶을 수 있습니다. 완료된 초안은 검토 상태로 바뀌고, 승인되면 CMS로 옮겨가는 시점에 맞춰 체크리스트가 갱신됩니다.

이 구조가 잘 잡히면, 팀 규모와 상관없이 '공장 라인' 같은 일관성이 생깁니다. 반대로 말하면, 브랜드의 개성과 깊이가 사라질 위험도 동시에 커집니다. 모든 글이 비슷한 구조와 톤을 가지기 쉽기 때문입니다. 저라면 AI가 만든 초안을 최종본으로 삼지 않고, 항상 사람의 관점과 사례를 덧입히는 룰을 필수로 둘 것입니다. 자동화가 쓰기 쉬운 길로 끌고 갈수록, 차별화 포인트는 의도적으로 되찾아야 합니다.

백링크·관계 관리: 숫자보다 '맥락'이 중요해지는 지점

마지막 축은 백링크 추적과 아웃리치입니다. Flows는 지정한 도메인 리스트에 순차적으로 메일을 보내고, 열람 여부와 응답을 시트에 기록합니다. 수락된 게스트 포스트나 인터뷰 기회는 새로운 작업 카드로 만들어져, 다시 콘텐츠 파이프라인에 합류합니다.

표면적으로는 효율적입니다. 그러나 한국 시장에서는 무차별 아웃리치 메일이 스팸으로 취급되기 쉽습니다. 연예·정치 이슈 중심의 포털 구조, 커뮤니티 위주의 트래픽 구조 때문에, 단순 링크 숫자보다도 관계 기반의 언급과 브랜드 신뢰가 더 큰 영향을 주는 경우가 많습니다. 자동화된 메일 발송에 의존할수록, 오히려 장기적인 평판 리스크를 키울 수 있다는 점을 의식해야 합니다.

이 툴이 진짜로 빛나는 사람과 그렇지 않은 사람

많은 기술이 그렇듯, Flows도 모두에게 같은 가치를 주지 않습니다. 같은 툴을 두고도 어떤 사람은 생산성이 폭발적으로 늘어나고, 어떤 사람은 몇 번 테스트해보다가 잊어버립니다.

반복되는 SEO 루틴이 많은 사람에게 유리한 이유

우선 이 도구가 가장 잘 맞는 쪽은 규모와 상관없이, 일 단위로 SEO 작업이 반복되는 팀과 개인입니다. 예를 들어 다수의 니치 사이트를 운영하는 퍼블리셔, 수십 개 상품 페이지를 돌려야 하는 쇼핑몰, 매주 여러 편의 블로그 글을 발행하는 브랜드가 여기에 해당합니다. 이들에게 Flows는 사람을 한 명 더 채용하는 대신, 작업 단위를 기계적으로 쪼개어 시스템에 넘기는 선택지가 됩니다.

특히 인력 채용이 부담스러운 초기 스타트업이나 1인 기업에게 유리합니다. 조직이 크지 않을수록 한 사람의 시간이 더 귀하고, 루틴 업무가 창의적인 고민을 갉아먹기 때문입니다. AI와 자동화가 서류 정리를 처리하면, 그만큼 제품을 고치고 고객과 대화하는 시간에 더 집중할 수 있습니다.

반대로, 굳이 쓸 필요가 없는 사람들

반면 매달 한두 편의 콘텐츠만 발행하는 소규모 동네 가게, 검색보다는 인스타그램·틱톡 같은 소셜 채널에서 고객을 모으는 크리에이터에게는 Flows가 과합니다. 학습과 설정에 드는 시간이 실제 혜택보다 클 수 있습니다. 복잡한 자동화보다, 표준 운영 매뉴얼을 간단히 정리하고 필요한 순간에 손으로 처리하는 편이 더 현실적인 경우도 많습니다.

또 하나 짚어야 할 지점이 있습니다. 이미 외부 에이전시에 SEO 전체를 맡기고 있는 회사라면, Flows를 도입해도 내부에 이를 설계하고 해석할 사람이 없다면 의미가 줄어듭니다. 자동화는 도구가 아니라 언어에 가깝습니다. 조직 안에서 이 언어를 이해하는 사람이 없으면, 화면만 복잡해질 뿐입니다.

시작 전 반드시 체크할 것과 첫 행동

새로운 AI SEO 툴이 나올 때마다 '이게 게임 체인저다'라는 말이 반복됩니다. Flows도 예외는 아닙니다. 하지만 실제로 성과를 나누는 기준은, 얼마나 화려한 기능을 쓰느냐보다, 기본기를 얼마나 지루하게 반복하며 쌓을 수 있느냐에 가깝습니다.

현실적인 제약과 함정부터 직시하기

Flows에는 분명 한계도 있습니다. 첫째, 워크스페이스 생태계에 깊이 묶인 도구라는 점입니다. 팀이 이미 노션, 에어테이블, 슬랙 기반으로 굳어져 있다면, Flows를 중심으로 구조를 갈아엎는 작업 자체가 큰 비용입니다. 둘째, AI가 만들어내는 초안과 분류 결과에는 오류가 섞일 수밖에 없습니다. 이를 검증하는 사람이 없으면, 잘못된 방향으로 자동화된 노력이 축적됩니다.

또 하나의 함정은 '눈에 보이는 자동화'에 집착하는 경향입니다. 멋있게 연결된 흐름 다이어그램을 보고 있으면, 뭔가 큰일을 해낸 것 같은 착각이 듭니다. 그러나 실제로 중요한 지표는 결국 검색 유입, 전환, 고객 문의 수 같은 숫자입니다. 자동화 설정에 들인 시간과, 실제 비즈니스 결과 사이의 연결을 냉정하게 보는 태도가 필요합니다.

지금 당장 할 수 있는 첫 번째 행동

Flows를 바로 도입하지 않더라도, 이 도구가 던지는 메시지를 활용할 수 있습니다. 가장 현실적인 첫 행동은, 현재 하고 있는 SEO 관련 작업을 종이 한 장이나 문서에 시간순으로 적어보는 것입니다. 키워드 조사부터 콘텐츠 발행, 성과 체크까지 실제로 어떤 단계가 있는지, 그중 사람 손이 반복적으로 들어가는 구간이 어디인지 눈으로 확인하는 작업입니다.

그다음 단계에서야 자동화를 고민할 수 있습니다. Google Workspace를 이미 쓰고 있다면, 가장 자주 사용하는 시트나 문서 하나를 골라 Flows 템플릿을 적용해 보는 정도가 무난한 출발점입니다. 국내 검색 환경 특성상 네이버, 카카오 같은 플랫폼도 함께 보아야 하지만, 구글이 만든 이 새로운 'SEO 워크플로우 언어'를 이해해 두면, 앞으로 어떤 도구가 나오더라도 흐름을 빠르게 읽어낼 수 있습니다.

출처 및 참고 :