관심 키워드 뉴스만 골라서 텔레그램으로 받는 방법

안녕하세요 케이입니다.

지난 글에서는 텔레그램 Webhook에서 발생할 수 있는 302 Found 오류와 확인해야 할 부분을 정리해봤습니다.

이번 글에서는 다시 뉴스 자동수집의 핵심 기능으로 돌아가서, 내가 관심 있는 키워드의 뉴스만 골라서 텔레그램으로 받아보는 방법을 알아보겠습니다.

뉴스 자동수집 시스템을 만드는 가장 큰 이유는 모든 뉴스를 받기 위해서가 아닙니다.

오히려 내가 필요한 뉴스만 빠르게 확인하기 위해 만드는 경우가 많습니다.

예를 들어 AI 전체 뉴스를 모두 받는 것보다 “생성형 AI”, “AI 자동화”, “ChatGPT 업데이트”처럼 관심 있는 세부 키워드만 골라서 받는 편이 훨씬 효율적입니다.

이번 글에서는 뉴스 키워드를 어떻게 정하고, 검색 결과를 어떻게 줄이며, 불필요한 뉴스가 너무 많이 들어오지 않도록 관리하는지 정리해보겠습니다.

뉴스 자동수집에서 키워드가 중요한 이유

뉴스 자동수집 시스템의 품질은 검색 키워드에 따라 크게 달라집니다.

검색 키워드를 너무 넓게 설정하면 관련 없는 뉴스까지 많이 들어올 수 있습니다.

반대로 너무 구체적으로 설정하면 검색 결과가 거의 나오지 않을 수도 있습니다.

예를 들어 AI라는 키워드는 범위가 매우 넓습니다.

AI라는 단어가 들어간 뉴스가 워낙 많기 때문에 내가 실제로 관심 있는 내용과 관련 없는 기사까지 함께 검색될 수 있습니다.

반면 기업용 생성형 AI 자동화처럼 너무 세부적으로 입력하면 검색 결과가 지나치게 줄어들 수 있습니다.

그래서 처음에는 큰 주제 하나와 세부 키워드 몇 개를 함께 사용하는 방식이 좋습니다.

관심 키워드는 어떻게 정하면 좋을까

먼저 자신이 어떤 정보를 받고 싶은지 기준을 정하는 것이 좋습니다.

예를 들어 AI 관련 뉴스를 수집한다고 가정해보겠습니다.

다음처럼 구분할 수 있습니다.

생성형 AI

ChatGPT

AI 자동화

AI 에이전트

로컬 AI

기업용 AI

이처럼 큰 주제를 여러 개의 세부 키워드로 나누면 검색 결과를 더 명확하게 관리할 수 있습니다.

업무 관련 뉴스를 수집한다면 회사명, 제품명, 산업명, 경쟁사명 같은 키워드를 사용할 수도 있습니다.

중요한 것은 검색 키워드가 실제로 내가 보고 싶은 정보와 연결되어 있어야 한다는 점입니다.

하나의 키워드부터 시작하는 것이 좋다

처음부터 키워드를 10개 이상 등록하는 것은 추천하지 않습니다.

검색 결과가 너무 많아지면 어떤 키워드가 불필요한 뉴스를 많이 만들어내는지 확인하기 어렵기 때문입니다.

처음에는 하나의 키워드로 테스트하는 것이 좋습니다.

예를 들어 AI 자동화 하나만 등록합니다.

며칠 동안 받아본 뒤 검색 결과가 적당한지 확인합니다.

관련 없는 뉴스가 너무 많다면 검색어를 더 구체적으로 바꿉니다.

반대로 뉴스가 거의 없다면 범위를 조금 넓힙니다.

이 과정을 반복하면서 자신에게 맞는 검색어를 찾는 것이 좋습니다.

검색 결과가 너무 많을 때 줄이는 방법

검색 결과가 너무 많다면 가장 먼저 키워드를 조정해야 합니다.

예를 들어 AI를 검색했을 때 관련 없는 기사가 너무 많이 나온다면 AI 자동화 또는 생성형 AI처럼 범위를 좁힐 수 있습니다.

또 다른 방법은 검색 결과 개수를 제한하는 것입니다.

뉴스 검색 API에서는 한 번에 가져올 결과 수를 설정할 수 있습니다.

처음에는 한 키워드당 3개에서 5개 정도만 받아보는 것도 좋습니다.

키워드가 여러 개인 경우 각각 10개씩 가져오면 텔레그램 메시지가 지나치게 길어질 수 있습니다.

예를 들어 키워드가 5개라면 각 키워드당 3개의 뉴스만 가져와도 총 15개의 결과가 됩니다.

실제로 읽을 수 있는 양을 기준으로 설정하는 것이 좋습니다.

최신 뉴스 위주로 받는 방법

뉴스 자동수집에서는 최신성이 중요합니다.

특히 같은 키워드를 매일 검색하는 경우 오래된 기사가 반복해서 보이면 활용도가 떨어집니다.

이럴 때는 날짜 기준으로 정렬하도록 설정하는 것이 좋습니다.

관련도가 높은 기사보다 최근에 등록된 기사를 먼저 가져오는 방식입니다.

예를 들어 매일 오전에 전날부터 새롭게 등록된 뉴스를 확인하려는 목적이라면 최신순 정렬이 더 적합합니다.

반대로 특정 주제의 대표적인 기사나 많이 언급된 내용을 확인하려면 관련도 순 검색이 더 유용할 수 있습니다.

사용 목적에 따라 정렬 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

불필요한 키워드를 제외할 수도 있다

키워드를 세분화해도 원하지 않는 결과가 계속 나올 수 있습니다.

이 경우 특정 단어가 포함된 결과를 제외하는 방식도 생각할 수 있습니다.

예를 들어 특정 기업 관련 뉴스를 수집하는데 동명이인이나 전혀 다른 분야의 결과가 계속 포함될 수 있습니다.

이럴 때 Google Apps Script에서 뉴스 제목이나 설명을 확인한 뒤 특정 단어가 포함된 결과를 제외하도록 만들 수 있습니다.

개념적으로는 다음과 같습니다.

뉴스 검색 결과를 가져옵니다.

제목과 설명을 확인합니다.

제외할 단어가 포함되어 있는지 확인합니다.

포함되어 있다면 해당 기사는 건너뜁니다.

조건을 통과한 뉴스만 텔레그램으로 보냅니다.

이런 필터 기능을 추가하면 뉴스 자동수집 결과의 정확도를 높일 수 있습니다.

포함할 키워드를 추가하면 더 정확해진다

반대로 특정 단어가 반드시 포함된 뉴스만 남기는 방식도 사용할 수 있습니다.

예를 들어 “삼성”이라는 단어만 검색하면 여러 분야의 뉴스가 나올 수 있습니다.

하지만 관심 분야가 스마트폰이라면 제목이나 설명에 “갤럭시”, “스마트폰”, “모바일” 같은 단어가 포함된 뉴스만 선택할 수 있습니다.

이 방식은 업무 관련 뉴스 수집에서도 활용하기 좋습니다.

예를 들어 회사 이름과 함께 제품명이나 특정 산업 키워드가 포함된 결과만 받아볼 수 있습니다.

뉴스를 많이 모으는 것보다 실제로 필요한 정보를 정확하게 받는 것이 더 중요합니다.

여러 키워드를 그룹으로 나누는 방법

검색할 키워드가 늘어나면 한꺼번에 관리하기보다 주제별로 나누는 것이 좋습니다.

예를 들어 AI 뉴스를 다음처럼 나눌 수 있습니다.

AI 서비스

ChatGPT

Gemini

생성형 AI

AI 자동화

AI 기술

로컬 AI

AI 에이전트

이렇게 그룹을 만들면 어떤 분야의 뉴스인지 쉽게 구분할 수 있습니다.

텔레그램 메시지에서도 카테고리를 나누어 보여줄 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 방식입니다.

오늘의 AI 뉴스

AI 서비스

1. 뉴스 제목
2. 뉴스 제목

AI 자동화

1. 뉴스 제목
2. 뉴스 제목

이렇게 정리하면 여러 키워드를 사용해도 메시지가 복잡하게 보이지 않습니다.

키워드별 결과 개수를 다르게 설정할 수도 있다

모든 키워드가 같은 중요도를 가질 필요는 없습니다.

예를 들어 가장 관심 있는 키워드는 5개의 뉴스를 받고, 참고용 키워드는 2개만 받을 수 있습니다.

이렇게 설정하면 정보량을 조절할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

ChatGPT: 5개

AI 자동화: 5개

로컬 AI: 3개

AI 에이전트: 3개

일반 AI 뉴스: 2개

이런 방식은 키워드가 많아졌을 때 특히 유용합니다.

텔레그램 메시지를 키워드별로 나누면 읽기 쉽다

검색 결과가 많아지면 텔레그램 메시지 형식도 중요해집니다.

뉴스를 단순히 한꺼번에 나열하면 어떤 검색어에서 나온 결과인지 구분하기 어렵습니다.

키워드별로 제목을 나누는 방식이 좋습니다.

예를 들어 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

오늘의 관심 뉴스

AI 자동화

1. 첫 번째 뉴스
2. 두 번째 뉴스
3. 세 번째 뉴스

ChatGPT

1. 첫 번째 뉴스
2. 두 번째 뉴스

로컬 AI

1. 첫 번째 뉴스
2. 두 번째 뉴스

이런 방식으로 정리하면 짧은 시간 안에 필요한 뉴스만 확인할 수 있습니다.

뉴스가 없는 키워드는 표시하지 않아도 된다

모든 검색 키워드에서 매번 새로운 뉴스가 나오는 것은 아닙니다.

어떤 키워드는 하루 동안 새로운 기사가 없을 수도 있습니다.

이 경우 텔레그램 메시지에 빈 카테고리를 계속 표시할 필요는 없습니다.

검색 결과가 있는 키워드만 메시지에 추가하도록 만들 수 있습니다.

예를 들어 로컬 AI 관련 새로운 기사가 없다면 해당 카테고리를 제외하고 나머지 뉴스만 보내는 방식입니다.

이렇게 하면 텔레그램 메시지가 더 간결해집니다.

같은 기사가 여러 키워드에서 나올 수 있다

키워드를 여러 개 사용하다 보면 같은 뉴스가 두 개 이상의 검색 결과에 포함되는 경우가 있습니다.

예를 들어 “ChatGPT”와 “생성형 AI”를 각각 검색했는데 동일한 기사가 두 키워드 모두에서 검색될 수 있습니다.

이 상태에서 결과를 그대로 보내면 같은 기사를 여러 번 받게 됩니다.

처음에는 어느 정도 중복을 허용하면서 시스템을 테스트해도 됩니다.

하지만 실제로 매일 사용할 계획이라면 중복 제거 기능을 추가하는 것이 좋습니다.

뉴스 제목이나 기사 식별 정보를 기준으로 이미 포함된 결과인지 확인한 뒤 중복된 기사를 제외할 수 있습니다.

이 부분은 이후 글에서 별도로 자세히 알아보겠습니다.

키워드는 주기적으로 정리하는 것이 좋다

처음 정한 검색 키워드를 계속 그대로 사용할 필요는 없습니다.

관심 분야가 달라질 수도 있고 더 이상 새로운 뉴스가 나오지 않는 키워드도 생길 수 있습니다.

한 달 정도 사용한 뒤 다음 내용을 확인해보는 것이 좋습니다.

거의 매일 필요한 뉴스가 나오는 키워드

불필요한 뉴스가 많이 나오는 키워드

검색 결과가 거의 없는 키워드

다른 키워드와 결과가 많이 겹치는 키워드

이렇게 확인하면서 필요 없는 검색어를 삭제하고 새로운 검색어를 추가하면 뉴스 자동수집 시스템의 품질을 유지할 수 있습니다.

자동수집이라고 해서 많은 뉴스가 좋은 것은 아니다

뉴스 자동수집을 처음 만들면 가능한 많은 정보를 가져오고 싶어질 수 있습니다.

하지만 실제로 사용해보면 뉴스가 너무 많으면 결국 읽지 않게 됩니다.

자동화의 목적은 정보를 많이 모으는 것이 아니라 필요한 정보를 빠르게 확인하는 것입니다.

예를 들어 매일 100개의 기사를 받는 것보다 실제로 관심 있는 10개 정도의 기사를 받는 것이 더 유용할 수 있습니다.

그래서 뉴스 자동수집에서는 검색량보다 필터링이 중요합니다.

관심 키워드 뉴스 자동수집 흐름 정리

지금까지 내용을 실제 시스템 흐름으로 정리해보겠습니다.

먼저 관심 있는 키워드를 정합니다.

네이버 뉴스 검색 API가 각각의 키워드를 검색합니다.

Google Apps Script가 검색 결과를 받아옵니다.

제목과 설명을 확인합니다.

불필요한 결과를 제외합니다.

필요한 개수만 선택합니다.

키워드별로 메시지를 정리합니다.

텔레그램 봇으로 전송합니다.

이 과정을 정해진 시간마다 실행하면 내가 관심 있는 뉴스만 자동으로 받아볼 수 있습니다.

처음에는 단순한 필터부터 적용하는 것이 좋다

뉴스 필터 기능 역시 처음부터 복잡하게 만들 필요는 없습니다.

처음에는 다음 세 가지 정도만 적용해도 충분합니다.

검색 키워드 지정

검색 결과 개수 제한

최신순 정렬

이 상태로 며칠 동안 사용해봅니다.

불필요한 뉴스가 계속 들어온다면 제외 키워드를 추가합니다.

같은 뉴스가 반복된다면 중복 제거 기능을 추가합니다.

뉴스가 너무 많다면 결과 개수를 줄입니다.

이처럼 실제 사용 결과를 보면서 하나씩 조정하는 방식이 가장 관리하기 쉽습니다.

정리

관심 키워드 뉴스만 텔레그램으로 받기 위해서는 검색어를 정확하게 설정하는 것이 가장 중요합니다.

처음에는 하나의 키워드로 시작하고 검색 결과가 너무 많거나 적은지 확인하는 것이 좋습니다.

그다음 세부 키워드를 추가하고 결과 개수와 정렬 방식을 조절하면 됩니다.

필요하다면 특정 단어가 포함된 뉴스를 제외하거나 반대로 원하는 단어가 포함된 뉴스만 선택하도록 만들 수도 있습니다.

키워드가 많아지면 주제별로 그룹을 나누고 텔레그램 메시지도 카테고리별로 정리하면 확인하기 편합니다.

무엇보다 뉴스 자동수집의 목적은 가능한 많은 기사를 모으는 것이 아니라 내가 실제로 필요한 정보를 빠르게 확인하는 것입니다.

처음에는 단순한 검색 조건으로 시작하고 실제 사용하면서 조금씩 필터를 추가하는 것이 좋습니다.

다음 글에서는 하나의 검색어가 아니라 여러 개의 뉴스 키워드를 한 번에 자동으로 검색하고, 결과를 하나의 텔레그램 메시지로 정리하는 방법을 알아보겠습니다.