ChatGPT 기반 포스팅 제목 생성 알고리즘 설계기

ChatGPT 기반 포스팅 제목 생성 알고리즘 설계기

 

제목 생성헤드라인CTRA/B 테스트프롬프트SEO

📑 목차

• 개요: 제목이 트래픽을 바꾼다
• 데이터 스키마 & 신호
• 프롬프트 템플릿 & 제약
• 제목 랭킹 알고리즘(가중 점수)
• A/B 테스트 운영
• 이미지 슬롯·OG·ALT 규칙
• 배포 전 체크리스트
• 최종 정리

 

개요: 제목이 트래픽을 바꾼다

 

좋은 제목은 목록/피드 CTR을 끌어올리고, 요약 품질과 내부 링크 클릭에도 영향을 줍니다. 이 글은 ChatGPT를 이용해 제목 후보 생성→점수화→A/B까지 자동화 가능한 설계안을 제공합니다.

핵심: “의도 일치 + 구체 수치 + 불필요한 낚시 배제”가 승부 포인트입니다.

생성 ㅡ> 랭킹 ㅡ> 실험 ㅡ> 반영의 반복 루프

 

 

데이터 스키마 & 신호

 

필드	예시	용도
Topic	티스토리 로딩속도	핵심 키워드
Intent	문제해결/상업탐색	톤·형식 결정
Entity	LCP, WebP, INP	구체 수치 노출
Audience	초중급 운영자	난이도 보정
Constraints	24~32자, 과장 금지	필터 규칙

팁: 제목 길이(바이트)가 다른 스킨/리스트에 잘리는지 미리 측정하세요.

 

프롬프트 템플릿 & 제약

 

{
  "role":"블로그 헤드라인 전문가",
  "topic":"{Topic}",
  "intent":"{Intent}",
  "audience":"{Audience}",
  "must_include":["{핵심키워드1}","{핵심키워드2?}"],
  "style_rules":[
    "24~32자 이내","구체 수치/기간 포함(가능 시)","낚시 금지","중복 금지"
  ],
  "outputs": {"count": 12, "format":"list"}
}

 

생성 후 후처리 필터로 중복·유사도(0.9↑)를 제거하고 금지어(예: 충격·대박)를 제외합니다.

 

제목 랭킹 알고리즘(가중 점수)

 

// 길이(가독성), 의도 적합, 키워드 일치, 구체성, 독창성 점수화
score = lenScore*0.2 + intentFit*0.3 + kwMatch*0.25 + specificity*0.15 + uniqueness*0.1

// 규칙 예시
lenScore     = gaussian(ideal=28chars, sigma=6)
intentFit    = classifier(Intent, title)           // 0~1
kwMatch      = BM25(title, [키워드])
specificity  = count(숫자·기간·버전·브랜드) / 2
uniqueness   = 1 - cosineSim(title, 상위10경쟁제목 평균)

팁: 점수 상위 3개는 명사→동사형 변환 리라이트를 추가 생성해 실험 폭을 넓히세요.

 

A/B 테스트 운영

 

1. 노출 단위: 목록/피드 카드 CTR 기준(7일 이동평균).
2. 표본: 최소 1,000 노출/변형, 95% 신뢰구간.
3. 승자 반영: 승자 제목을 canonical URL에 적용, 썸네일도 동시 반영.

주의: 제목 잦은 교체는 공유 링크/미리보기 불일치 문제를 낳습니다. 하루 1회 이하로 제한하세요.

 

이미지 슬롯·OG·ALT 규칙

 

• 대표 썸네일: 1200×630, 대비 높은 색 + 12~16자 문구(주제+효과).
• 본문 이미지: WebP, width/height 명시, loading="lazy".
• ALT: “제목 생성→점수화→A/B” 등 흐름이 보이도록 1문장.

 

다섯 지표를 레이더 챠트로 시각화해 후보를 비교합니다

 

배포 전 체크리스트

 

1. 길이 24~32자, 핵심 키워드 전면 배치가 지켜졌는가?
2. 금지어/과장 표현이 필터링됐는가?
3. 썸네일 문구와 제목의 메시지가 일치하는가?
4. 내부 링크 허브와 주제 일관성이 맞는가?
5. A/B 실험 로그(노출·클릭·승자 반영일)가 기록됐는가?

 

실험 ㅡ> 검증 ㅡ > 반영의 운용 루틴을 고정하세요

 

최종 정리

 

ChatGPT 기반 제목 생성은 데이터 스키마와 프롬프트 제약, 가중 점수 랭킹, A/B 운영이 맞물릴 때 성과가 납니다. 동일 URL을 유지하며 실험 로그를 축적·학습시키면 CTR이 안정적으로 개선됩니다.