"분명 고객에게 주문 확인 메일을 보냈는데, 왜 아무도 못 받았다고 할까요?"
정성껏 쓴 뉴스레터가 열람률 2%에서 멈춰 있다면, 글이 나빠서가 아닙니다. 애초에 받은편지함에 도착조차 못 했을 가능성이 큽니다.
— 매일 수백 통씩 메일을 보내지만 도달률을 한 번도 확인해 본 적 없는 소상공인에게
쇼핑몰 사장님, 학원 원장님, 뉴스레터를 운영하는 1인 창업가들에게 공통된 고민이 있습니다. 바로 "보낸 메일이 스팸함으로 직행하는 문제"입니다. 그런데 놀랍게도 이 문제의 원인 대부분은 SPF·DKIM·DMARC라는 3개의 도메인 인증 설정이 빠졌거나 잘못된 것에서 비롯됩니다. 전문 용어처럼 들리지만, 실제로는 도메인 관리 화면에 텍스트 몇 줄을 추가하면 끝나는 일이죠.
더 흥미로운 사실은, 이 진단 과정을 자동화하는 봇을 비전공자도 AI의 도움으로 만들 수 있다는 것입니다. 그리고 이 봇을 소상공인에게 '이메일 도달률 진단 리포트' 서비스로 제공하면, 월 100만 원의 부수입도 충분히 가능합니다. 오늘은 그 방법을 5단계로 낱낱이 풀어드립니다.
왜 내 메일은 스팸함으로 갈까?
이메일 서버(Gmail, Naver, Outlook 등)는 낯선 발신자를 만나면 딱 한 가지를 묻습니다. "너, 진짜 그 도메인 주인 맞아?" 이 질문에 대답하는 3가지 신분증이 바로 SPF, DKIM, DMARC입니다. 이 신분증이 없으면 아무리 좋은 내용을 담아도 '신원 미상 발신자'로 취급되어 스팸함으로 밀려납니다.
SPF는 "누가 보낼 수 있는가", DKIM은 "내용이 변조되지 않았는가", DMARC는 "인증 실패 시 어떻게 할 것인가"를 정의합니다. 이 세 가지가 조화를 이룰 때 비로소 메일이 받은편지함으로 갑니다.
그런데 이게 왜 '돈'이 될까?
소상공인 대부분은 SPF·DMARC라는 단어조차 모릅니다. 그들이 아는 건 오직 "고객이 메일을 못 받는다"는 증상뿐이죠. 이 증상과 원인 사이의 '번역 서비스'가 바로 진단 리포트입니다. 병원이 증상을 검사해 진단서를 발급하듯, 여러분의 봇은 도메인을 검사해 '이메일 건강 진단서'를 발급합니다.
개별 설정 대행이 아니라 '진단 리포트'라는 정보 상품으로 판매하는 것이 핵심입니다. 한 번 봇을 만들어 두면 도메인만 입력받아 자동으로 리포트를 뽑아내니, 고객 1명당 투입 시간은 5분 이내. 리포트 1건당 3~5만 원, 혹은 여러 도메인을 관리하는 대행사·프랜차이즈와 월 정기 구독 계약을 맺으면 월 100만 원 매출은 현실적인 목표가 됩니다.
비전공자를 위한 5단계 실전 가이드
1단계 · 도메인 인증 원리 이해하기
코드를 짜기 전에 "내가 무엇을 진단하는지"를 알아야 합니다. 다행히 개념은 위 인포그래픽 한 장이면 충분합니다. SPF는 도메인의 DNS에 "이 서버들만 내 이름으로 메일 보낼 수 있어"라는 목록을 적어두는 것, DMARC는 "SPF·DKIM에 실패한 메일은 거부(reject)하거나 격리(quarantine)해"라는 정책입니다. 진단 봇은 이 레코드가 존재하는지, 문법이 맞는지, 정책이 너무 느슨하진 않은지를 확인합니다.
2단계 · AI로 진단 스크립트 만들기
여기서 비전공자의 무기가 등장합니다. ChatGPT나 Claude 같은 AI에게 이렇게 요청하세요.
SPF에 -all(하드페일)이 있는지, DMARC 정책이 none인지 reject인지
판별해서 점수와 개선 제안을 출력하는 스크립트를 만들어줘.
dnspython 라이브러리를 사용해줘."
AI가 dnspython 라이브러리로 DNS를 조회하는 코드를 완성해 줍니다. 여러분은 코드를 '작성'하는 게 아니라 '검수'하고 '조립'하면 됩니다. 실행이 안 되면 에러 메시지를 그대로 AI에게 붙여넣어 물어보세요. 이 반복이 바로 비전공자의 코딩법입니다.
① SPF 레코드 존재 여부 · ② SPF ~all/-all 여부 · ③ DKIM 셀렉터 응답 · ④ DMARC 정책 강도(none/quarantine/reject) · ⑤ DMARC 리포트 주소(rua) 설정 여부. 이 5가지만 잡아도 훌륭한 리포트가 됩니다.
3단계 · 리포트 자동 생성 붙이기
진단 결과가 검은 터미널 화면에 텍스트로 나오면 고객은 이해하지 못합니다. 여기서 '상품화'가 이뤄집니다. AI에게 "이 진단 결과를 100점 만점 점수, 빨강·노랑·초록 신호등, 항목별 개선 제안이 담긴 HTML 리포트로 만들어줘"라고 요청하세요. 아래처럼 시각적인 진단서가 완성됩니다.
4단계 · 웹 서비스로 배포하기
매번 코드를 실행하는 대신, 고객이 도메인 주소만 입력하면 리포트가 뜨는 웹페이지로 만들면 훨씬 프로답습니다. Streamlit이나 Flask 같은 도구를 AI에게 물어보며 붙이면 됩니다. 무료 배포 서비스(Streamlit Cloud, Render 등)를 쓰면 서버 비용 0원으로 나만의 진단 사이트를 가질 수 있습니다.
5단계 · 소상공인에게 판매하기
기술보다 중요한 건 영업입니다. 가장 쉬운 시작은 무료 진단으로 문제를 보여주는 것. 지역 쇼핑몰이나 학원 홈페이지의 도메인으로 무료 리포트를 뽑아 "고객님 메일이 스팸함으로 갈 확률이 높습니다"라고 알려주면 관심이 확 쏠립니다. 이후 설정 개선 대행(건당)이나 월간 모니터링 구독으로 자연스럽게 이어지죠.
월 5만 원 구독 고객 15곳만 확보하면 월 75만 원, 여기에 신규 진단·개선 대행 몇 건이면 100만 원을 넘어섭니다. 리포트 자동화 덕에 고객이 늘어도 내 업무 시간은 거의 늘지 않는 것이 이 모델의 진짜 힘입니다.
지금 바로 시작할 수 있습니다
이메일 도달률 진단 봇의 매력은 기술 장벽은 낮고, 시장 수요는 크며, 자동화로 확장이 쉽다는 3박자에 있습니다. 원인은 0원으로 잡을 수 있지만, 그 원인을 '찾아내고 설명해 주는 서비스'에는 사람들이 기꺼이 비용을 냅니다. 이것이 비전공자가 코딩으로 수익을 만드는 가장 현실적인 공식입니다.
물론 혼자 하다 보면 "DNS 조회가 왜 안 되지?", "리포트를 어떻게 웹으로 올리지?" 같은 벽에 부딪히기 마련입니다. 투더제이(TTJ) 코딩클래스 정규반에서는 바로 이런 AI를 활용한 실전 자동화 봇 제작부터 수익화 모델 설계까지를 단계별로 함께 만들어 갑니다. 오늘 소개한 진단 봇 역시 수업에서 다루는 프로젝트 중 하나죠. 코드 한 줄 몰라도 괜찮습니다 — 필요한 건 '만들어 보겠다'는 마음 하나뿐입니다.
문제를 발견하는 사람은 많지만, 문제를 진단하고 해결해 주는 도구를 만드는 사람은 드뭅니다.
그 드문 한 명이 오늘부터 당신이 될 수 있습니다.
— 작은 봇 하나가 만드는 월 100만 원의 시작