콘텐츠 관리용 CSV 컬럼 설계 + SQL 쿼리 샘플

요약

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권장 CSV 3종: content_assets.csv(원장) + content_links.csv(내부링크) + content_metrics.csv(성과, 선택)

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핵심 컨셉: 글 1개를 “문서”로만 보지 않고 **클러스터 자산(주제·역할·품질·리스크)**로 관리

1) 파일 구성(권장)

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content_assets.csv: 글 1행 = 콘텐츠 1건(기획→작성→발행→업데이트)

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content_links.csv: 링크 1행 = 내부 링크 1개(허브 회귀/체인 점검)

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content_metrics.csv (선택): 날짜×글 단위 성과(노출/클릭/CTR 등)

2) CSV #1: content_assets.csv (콘텐츠 원장)

A. 식별/분류(필수)

컬럼	타입	예시	설명
asset_id	string	A-20251214-001	고유 ID
title	string	서울 재건축 단계별 리스크 체크리스트	제목
status	enum	idea/draft/published/updated	상태
publish_date	date	2025-12-14	발행일
last_update_date	date	2025-12-20	수정일
core_topic	string	서울 정비사업	코어 토픽(고정 축)
sub_cluster	string	사업성/리스크/제도/지역/사례	하위 클러스터
role	enum	pillar/support/case/update	역할(필러/서포팅/사례/업데이트)
intent_type	enum	info/decision/howto/news	D.I.A 의도 유형
hub_asset_id	string	A-20251201-000	소속 허브(Pillar) ID

B. D.I.A 구조 체크(필수)

컬럼	타입	예시	설명
conclusion_first	bool	TRUE	상단 결론(7줄 내)
scope_statement	bool	TRUE	범위/비범위 선언
evidence_block	bool	TRUE	데이터/제도 근거 블록
counter_risk_block	bool	TRUE	반론/리스크 블록
actionable_checklist	bool	TRUE	체크리스트/가이드
sources_declared	bool	TRUE	출처 표기 여부
originality_type	enum	data_rework/framework/case/none	독창성 유형
freshness_needed	bool	TRUE	시의성 필요 주제 여부
update_log_included	bool	TRUE	업데이트 로그

C. C-Rank(주제 일관성)·운영(필수)

컬럼	타입	예시	설명
topic_fit_score	int(0-5)	5	코어토픽 적합도(자체평가)
cluster_priority	int(1-3)	1	1=핵심,3=보조
links_out_target	int	5	이 글에서 나갈 링크 목표
links_in_target	int	3	이 글로 들어올 링크 목표
pillar_candidate	bool	FALSE	향후 필러 승격 후보

D. AI/어뷰징 리스크(필수)

컬럼	타입	예시	설명
ai_used	bool	TRUE	AI 사용 여부
ai_usage_scope	enum	research/outline/edit/none	사용 범위
ai_ratio_est	int(0-100)	45	AI 기여율 추정
human_judgement_block	bool	TRUE	‘내 판단/실무상’ 문단
template_group	string	T-DECISION-01	템플릿 군(반복 탐지)
risk_flags	string	thin_content,repeat_title	위험 플래그(콤마)

팁(운영 안정성): intent_type, role, template_group는 “검색 의도 불일치/반복”을 잡는 데 가장 효율적입니다.

3) CSV #2: content_links.csv (내부 링크 그래프)

컬럼	타입	예시	설명
from_asset_id	string	A-20251214-001	링크 출발 글
to_asset_id	string	A-20251201-000	링크 도착 글
link_type	enum	to_pillar/to_support/to_case	링크 유형
anchor_text	string	분담금 계산 구조	앵커 텍스트
position	enum	intro/body/summary	링크 위치
created_date	date	2025-12-14	생성일
is_active	bool	TRUE	링크 유효

4) CSV #3: content_metrics.csv (성과 로그, 선택)

컬럼	타입	예시	설명
date	date	2025-12-14	집계일
asset_id	string	A-20251214-001	글 ID
impressions	int	1200	노출
clicks	int	85	클릭
ctr	float	0.0708	클릭률
avg_position	float	6.2	평균 순위(가능 시)
comments	int	3	댓글
saves	int	4	저장
external_referrals	int	12	외부 유입(가능 시)

5) SQL 쿼리 샘플

아래는 SQLite/PostgreSQL 계열 문법 기준입니다. (테이블명 = CSV를 적재한 테이블명)

A. C-Rank용: 주제 일관성(최근 20개 코어토픽 비율)

WITH last20 AS (
  SELECT core_topic
  FROM content_assets
  WHERE status IN ('published','updated')
  ORDER BY publish_date DESC
  LIMIT 20
)
SELECT core_topic,
       COUNT(*) AS cnt,
       ROUND(100.0 * COUNT(*) / 20, 1) AS pct
FROM last20
GROUP BY core_topic
ORDER BY cnt DESC;

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B. C-Rank용: 서브클러스터 편중 점검(최근 30개)

WITH last30 AS (
  SELECT sub_cluster
  FROM content_assets
  WHERE status IN ('published','updated')
  ORDER BY publish_date DESC
  LIMIT 30
)
SELECT sub_cluster,
       COUNT(*) AS cnt,
       ROUND(100.0 * COUNT(*) / 30, 1) AS pct
FROM last30
GROUP BY sub_cluster
ORDER BY cnt DESC;

SQL

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C. D.I.A용: “구조 블록 누락” 경고 리스트

SELECT asset_id, title, publish_date,
       conclusion_first, evidence_block, counter_risk_block, actionable_checklist
FROM content_assets
WHERE status IN ('published','updated')
  AND (
    conclusion_first = FALSE OR
    evidence_block = FALSE OR
    counter_risk_block = FALSE OR
    actionable_checklist = FALSE
  )
ORDER BY publish_date DESC;

SQL

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D. D.I.A용: 유형(intent_type)별 권장 블록 충족률(간이)

SELECT intent_type,
       COUNT(*) AS n,
       ROUND(100.0 * AVG(CASE WHEN conclusion_first THEN 1 ELSE 0 END), 1) AS pct_conclusion_first,
       ROUND(100.0 * AVG(CASE WHEN evidence_block THEN 1 ELSE 0 END), 1) AS pct_evidence,
       ROUND(100.0 * AVG(CASE WHEN counter_risk_block THEN 1 ELSE 0 END), 1) AS pct_risk,
       ROUND(100.0 * AVG(CASE WHEN actionable_checklist THEN 1 ELSE 0 END), 1) AS pct_action
FROM content_assets
WHERE status IN ('published','updated')
GROUP BY intent_type
ORDER BY n DESC;

SQL

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E. Chain용: “허브(Pillar)로 회귀 링크 없는 글(고아 문서)” 탐지

SELECT a.asset_id, a.title, a.hub_asset_id,
       COUNT(l.to_asset_id) AS links_to_hub
FROM content_assets a
LEFT JOIN content_links l
  ON a.asset_id = l.from_asset_id
 AND l.to_asset_id = a.hub_asset_id
 AND l.is_active = TRUE
WHERE a.status IN ('published','updated')
  AND a.hub_asset_id IS NOT NULL
GROUP BY a.asset_id, a.title, a.hub_asset_id
HAVING COUNT(l.to_asset_id) = 0
ORDER BY a.publish_date DESC;

SQL

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F. 어뷰징용: 템플릿 반복(최근 14일, 그룹별 3개 이상)

SELECT template_group,
       COUNT(*) AS cnt,
       MIN(publish_date) AS first_date,
       MAX(publish_date) AS last_date
FROM content_assets
WHERE status IN ('published','updated')
  AND template_group IS NOT NULL
  AND publish_date >= DATE('now','-14 day')
GROUP BY template_group
HAVING COUNT(*) >= 3
ORDER BY cnt DESC, last_date DESC;

SQL

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G. 어뷰징용: AI 과다 + 판단문단 부재(고위험 조합)

SELECT asset_id, title, publish_date, ai_ratio_est, human_judgement_block
FROM content_assets
WHERE status IN ('published','updated')
  AND ai_ratio_est >= 70
  AND human_judgement_block = FALSE
ORDER BY publish_date DESC;

SQL

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H. 운영 KPI: “필러 대비 서포팅 확장” 균형

SELECT role,
       COUNT(*) AS cnt
FROM content_assets
WHERE status IN ('published','updated')
GROUP BY role
ORDER BY cnt DESC;

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I. 성과(선택): 최근 28일 CTR 상위 10개(노출 500 이상)

SELECT m.asset_id, a.title,
       SUM(m.impressions) AS impressions_28d,
       SUM(m.clicks) AS clicks_28d,
       ROUND(1.0 * SUM(m.clicks) / NULLIF(SUM(m.impressions),0), 4) AS ctr_28d
FROM content_metrics m
JOIN content_assets a ON a.asset_id = m.asset_id
WHERE m.date >= DATE('now','-28 day')
GROUP BY m.asset_id, a.title
HAVING SUM(m.impressions) >= 500
ORDER BY ctr_28d DESC
LIMIT 10;

SQL

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결론

•

이 CSV+SQL 구조를 쓰면, 블로그 운영의 핵심을 **감(感)**이 아니라 데이터로 통제할 수 있습니다.

◦

C-Rank: core_topic/sub_cluster/role의 분포·일관성

◦

D.I.A: conclusion/evidence/risk/action의 블록 완결성

◦

어뷰징: template_group/ai_ratio_est/risk_flags의 반복·저품질 패턴

FAQ

Q1. CSV는 1개로도 되나요?

A. 가능하지만 content_links는 관계형(다대다)이라 분리하면 점검 쿼리가 훨씬 쉬워집니다.

Q2. 점수(DIA_struct_score)도 만들까요?

A. 추천합니다. 필요하면 conclusion_first 등 불리언을 가중치로 합산하는 파생 컬럼(뷰) 쿼리도 같이 드릴 수 있어요.

Q3. 바로 시작하려면 최소 컬럼은?

A. asset_id,title,status,publish_date,core_topic,sub_cluster,role,intent_type,hub_asset_id +

conclusion_first,evidence_block,counter_risk_block,actionable_checklist +

ai_used,ai_ratio_est,template_group 이 15개면 충분히 굴러갑니다.