Make(구 Integromat)는 앱, API, AI 모델을 코드 없이 강력한 워크플로우로 연결하는 시각적 자동화 플랫폼입니다. 2026년에는 반복 작업을 자동화하거나, 데이터 파이프라인을 구축하거나, AI 모델을 기존 기술 스택에 연결하려는 사람이라면 누구에게나 필수 도구가 되었습니다.
Zapier가 더 널리 알려져 있지만, Make는 경쟁력 있는 가격으로 복잡한 워크플로우에 훨씬 더 많은 파워를 제공합니다. 이 가이드에서 필요한 모든 것을 다룹니다.
Make란 무엇인가?
Make는 다음을 가능하게 하는 시각적 워크플로우 자동화 도구입니다:
- 1,500개 이상의 앱과 서비스 연결
- 드래그앤드롭 시각적 인터페이스로 멀티스텝 자동화 구축
- 트리거나 예약된 일정에 따라 워크플로우 실행
- 데이터 처리 — 필터링, 변환, 반복, 라우팅
- AI(OpenAI, Anthropic, Google AI)를 워크플로우에 직접 통합
단순한 “이것을 하면 저것을 한다” 도구와 달리, Make는 복잡한 로직을 처리합니다: 루프, 조건 분기, 에러 처리, HTTP 요청, 데이터 파싱 등.
주요 기능
🗺️ 시각적 시나리오 빌더
모든 자동화는 시나리오 — 모듈(앱 커넥터)이 연결된 시각적 플로차트입니다. 각 단계에서 무슨 일이 일어나는지 정확히 볼 수 있으며, 데이터가 파이프를 통해 물처럼 모듈 사이를 흐릅니다.
🔗 1,500개 이상 통합
사실상 모든 것 연결 가능: Gmail, Google Sheets, Notion, Slack, Airtable, Shopify, HubSpot, Stripe, OpenAI, Anthropic, Discord 등 수백 가지. REST API가 있는 앱이라면 HTTP 모듈로 연결할 수 있습니다.
🤖 AI 모듈 지원
네이티브 모듈:
- OpenAI — GPT 모델, DALL-E 이미지 생성
- Anthropic — Claude 모델
- Google AI — Gemini 모델
- ElevenLabs — 음성 생성
- 어떤 API에도 적용 가능한 일반 HTTP
🔄 고급 데이터 처리
- 배열 집계기 — 여러 반복에 걸쳐 결과 수집
- 라우터 — 조건에 따라 데이터를 다른 경로로 분기
- 이터레이터 — 목록의 항목을 하나씩 처리
- 텍스트 파서 — 비정형 텍스트에서 데이터 추출
- JSON/XML 파싱 — 복잡한 데이터 구조 처리
⏰ 유연한 스케줄링
온디맨드, 일정에 따라(15분마다 ~ 월 1회), 또는 수신 웹훅으로 트리거되는 시나리오 실행.
Make 사용법
시작하기
- make.com에서 가입
- + 새 시나리오 만들기 클릭
- 첫 번째 모듈 추가 (트리거 앱)
- 모듈 연결
- 테스트 후 활성화
첫 번째 시나리오 만들기
예시: AI로 이메일 자동 분류
- 모듈 1: Gmail — 이메일 감시 (트리거)
- 모듈 2: OpenAI — 완성 생성
- 프롬프트: “이 이메일을 분류해줘: . JSON 반환: {category: string}”
- 모듈 3: 라우터 — 카테고리로 분기
- 브랜치: Gmail — 라벨 추가 (카테고리별 다른 라벨)
15분마다 실행되어 새 이메일을 처리하고, GPT에게 분류를 요청하고, 자동으로 라벨을 붙입니다.
웹훅 사용하기
Make가 즉시 웹훅 URL을 제공합니다. HTTP POST를 보낼 수 있는 서비스(GitHub, Stripe, Typeform, 커스텀 앱)를 연결하면 시나리오를 즉시 트리거할 수 있습니다.
에러 처리
실패할 수 있는 모듈에 에러 핸들러 추가 — 재시도 로직, 대안 경로, 또는 문제 발생 시 알림.
인기 AI 자동화 활용 사례
📧 지능형 이메일 처리
- 수신 이메일 자동 분류 및 라벨 지정
- 액션 아이템 추출해 작업 관리자에 추가
- GPT로 답변 초안 작성 후 사람 검토를 위해 전송
📊 콘텐츠 파이프라인
- RSS 피드 감시 → Claude로 요약 → Slack/Notion에 게시
- 경쟁사 모니터링 → AI 분석 → 주간 브리핑 이메일
- 블로그 기사에서 SNS 게시물 생성
🗃️ 데이터 보강
- 새 CRM 리드 → AI로 회사/인물 조사 → 연락처 레코드 보강
- 양식 제출 → AI 분류 → 올바른 팀으로 라우팅
- 인보이스 OCR → 데이터 추출 → 스프레드시트에 추가
🛒 전자상거래 자동화
- 새 제품 리뷰 → 감성 분석 → 부정적 리뷰를 지원팀에 전달
- 재고 부족 알림 → AI 작성 공급업체 이메일 → 승인을 위해 전송
- 장바구니 이탈 → 개인화된 AI 팔로업 이메일
📝 문서 처리
- PDF/이미지 업로드 → OCR → AI 데이터 추출 → 데이터베이스 입력
- 회의 메모 → AI 요약 → 이해관계자에게 배포
- 계약서 수신 → 핵심 조항 추출 → 위험 조항 발견 시 알림
Make vs Zapier vs n8n 비교
| 기능 | Make | Zapier | n8n |
|---|---|---|---|
| 시각적 에디터 | 고급 | 기본 | 고급 |
| 복잡성 | 높음 | 중간 | 높음 |
| AI 통합 | 네이티브 | 네이티브 | 네이티브 |
| 월 무료 오퍼레이션 | 1,000 | 100 | 셀프호스팅 |
| 가격 | $ | $$$ | 무료 (셀프호스팅) |
| 셀프 호스팅 | ❌ | ❌ | ✅ |
| 학습 곡선 | 중간 | 낮음 | 높음 |
| 적합 대상 | 파워 유저 | 간단한 자동화 | 개발자 |
요금 (2026년 기준)
| 플랜 | 가격 | 월 오퍼레이션 | 활성 시나리오 |
|---|---|---|---|
| 무료 | $0 | 1,000 | 2 |
| 코어 | $9/월 | 10,000 | 활성 |
| 프로 | $16/월 | 10,000 | 활성 + 우선순위 |
| 팀 | $29/월 | 10,000 | 팀 기능 |
| 엔터프라이즈 | 맞춤 | 맞춤 | 맞춤 |
오퍼레이션 = 각 모듈 실행이 1 오퍼레이션으로 카운트됨. 5개 모듈 시나리오는 실행 1회에 5 ops 소모.
한계
- 학습 곡선 — Zapier보다 강력하지만 복잡함; 습득에 몇 시간 투자 필요
- 오퍼레이션 비용 — 데이터 집약적 워크플로우(스프레드시트의 모든 행 처리)는 오퍼레이션을 빠르게 소진
- 셀프 호스팅 불가 — n8n과 달리 Make는 클라우드 전용
- 일부 틈새 통합 부재 — 매우 특정한 비즈니스 도구가 필요하면 HTTP 모듈 사용 필요
- 실행 시간 제한 — 무료/코어 플랜은 시나리오 실행당 실행 시간 제한 있음
파워 유저 팁
- 폴링보다 웹훅 사용 — 즉시 트리거가 더 빠르고 오퍼레이션에서도 저렴함
- 일찍 필터링 — 무관한 데이터 처리를 중단하도록 초반에 필터 조건 추가
- 데이터 번들 — 항목별 API 호출 대신 집계기로 API 호출을 배치 처리
- 샘플 데이터로 테스트 — 활성화 전에 테스트 실행 기능으로 오류 확인
- 에러 경로 — 외부 API 호출에 항상 에러 처리 추가; 언젠가는 실패함
총평
Make는 노코드 자동화에서 파워 유저의 선택입니다. Zapier가 처리하지 못하는 워크플로우 복잡성을 훨씬 저렴한 가격에 처리합니다. AI 통합이 일급 수준이어서 AI 기반 자동화 파이프라인 구축에 이상적입니다.
습득에 몇 시간을 투자할 의향이 있다면, Make는 매월 수십 시간의 반복 작업을 자동화할 수 있습니다.
평점: 9/10 추천 대상: 파워 유저, 소규모 팀, 에이전시, 노코드 속도를 원하는 개발자