[2주차] AI Product Builder, 1인 창업가 부트캠프 — 유입·성장

📺 영상: https://www.youtube.com/watch?v=sI6dDbxGuHA 강사: 조코딩 | 주제: 유입 성장 — 데이터 분석, SEO, 바이럴 구조, 마케팅

📋 목차

1. 프로덕트 성공 방법 — MVP와 데이터
2. 데이터 분석 도구 세팅
3. AARRR 프레임워크와 핵심 지표
4. PMF(Product-Market Fit)와 아하 모먼트
5. 캐링 캐패시티(Carrying Capacity)
6. 유입 늘리기 — 도메인, 파비콘
7. SEO(검색 엔진 최적화)
8. GEO(생성형 AI 엔진 최적화)
9. 바이럴 구조 설계
10. 이탈 방지
11. 마케팅 — 무료 & 유료
12. 액션 아이템

1. 프로덕트 성공 방법 — MVP와 데이터

이번 주차 포지셔닝

• 1주차: 기획 → 개발 → 배포 → 광고 수익화(에드센스)까지 완성
• 2주차: PM/PO 관점 — 프로덕트를 성공시키는 방법론, 데이터 분석, 유입·이탈 관리
• "판교 사투리"가 많이 나오지만 실제로는 별 얘기 아님 — 용어가 괜히 어려워 보이는 것뿐

현실 인식

• 토스 이승건 대표도 5년간 8번 망한 후에야 토스를 성공시킴
• 치과의사 출신으로 매우 똑똑한 분임에도 반복 실패
• "울라블라" 등 여러 서비스를 만들고 마케팅비도 태웠지만 실패
• 돈도 엄청나게 쏟아 부으면서 여덟 번 망함
• "알리기만 하면 대박"이라는 생각은 거의 모든 개발자가 하지만, 현실은 다름
• "와씨 이거 알리기만 하면 되겠는데" → 거의 모든 개발자가 한 번쯤 하는 생각
• 아무리 천재라도 시장에 내놓기 전까지 성공 여부를 알 수 없음
• AGI급 AI도 아직 없고, 그 정도 급의 천재도 없음

MVP (Minimum Viable Product)

• 린 스타트업의 핵심: 최소 기능 제품을 빠르게 시장에 내놓고 검증
• 린 스타트업 책 자체는 쓸데없는 내용도 많지만 핵심은 명확
• 1~2년 개발 후 출시하면 너무 늦음 → 빠르게 작게 만들어서 빠르게 출시, 빨리 망해봐라
• 기능을 A, B, C, D 다 만들어서 출시하면 뭐 때문에 성공/실패했는지도 모름
• A부터 만들고 출시하는 것이 방법

MVP의 유명한 비유: 자동차 vs 킥보드

• 자동차를 만들 거라면 먼저 킥보드 → 자전거 → 오토바이 식으로 이동 수단이라는 가설을 검증
• 비판도 있음: 킥보드와 자동차는 용도가 다르지 않나?
• 자동차 검증하려면 사람이 밀더라도 자동차 형태를 만들어야 하지 않나?
• 근본은 동일: 핵심 가설을 검증할 수 있는 최소 제품을 시장에 내놓고 고객 반응을 보면서 개선

토스 사례

• "어차피 안 될 아이템"이라고 생각하며 수십 개를 만들어 빠르게 검증
• 간편 송금이라는 핵심 가설만 허접하게 구현해서 검증 → 유니콘 기업으로 성장
• "사람들이 간편하게 송금하고자 하는 니즈가 있지 않을까?" → 진짜 간단하고 허접한 UI로 테스트

드롭박스 사례

• 실제 제품 없이 소개 영상 + 이메일 수집만으로 MVP 검증
• 영상 보여주고 "이거 쓰고 싶으면 이메일 입력해" → 반응 많으면 성공, 아니면 안 만들면 됨
• 굉장히 효율적이고 시간 절약

AI 시대의 MVP

• AI 시대에는 MVP 제작이 훨씬 빨라짐 → 더 그럴싸하게 만들어서 더 정확하게 검증 가능
• 예전에는 허접하게 만들어도 어느 정도 먹혔지만, 요즘은 딸깍으로 다 만들 수 있으니 MVP 기준이 올라감
• 바이브 코딩으로 하루 만에 다 만들 수도 있지만, 범위를 너무 크게 확장하면 핵심이 흐려짐

핵심 사이클

• MVP를 만들어서 검증해야 한다 → 이것은 거의 표준이 됐음
• 잘되면 계속하고(디벨롭), 안 되면 피봇(딴 걸로 넘어감)
• "애자일하게 만들고 반응 오면 디벨롭, 아니면 피봇하거나 폐기" ← 판교 사투리이지만 별 얘기 아님

데이터로 검증

• 잘된 것 vs 망한 것의 기준 = 데이터
• 유저 행동 데이터(클릭, 체류시간, 이동경로 등)를 추적해서 판단
• 데이터 없이는 성공/실패를 알 수 없음 — 앱 다운로드 수와 평점만으로는 알 수 있는 것이 너무 적음
• 데이터 분석 툴은 수백 개가 있지만, 무료이면서 확장성 좋은 것 위주로 선택

2. 데이터 분석 도구 세팅

Google Analytics (GA4)

• 무료, 구글 시총 2위 기업이 백엔드 관리 → 서버 부하 걱정 없음
• "초천재 시총 2위 천재 개발자님들이 다 해 주십니다"
• 우리는 이벤트 발생 시 데이터만 보내면 됨, 보안도 구글이 관리
• 웹뿐 아니라 앱에서도 측정 가능 (구글 애널리틱스가 앱도 지원)

설치 방법

1. Google Analytics 접속 → 측정 시작
2. 계정 이름 영문으로 설정 (예: jocoding-product-builder)
3. 속성 만들기: 사이트별로 하나의 속성으로 관리
4. 보고 시간대: 대한민국
5. 통화: 달러 (원화도 선택 가능하나 크게 중요하지 않음)
6. 비즈니스 세부 정보: 카테고리 적절히 선택 (통계 용도)
7. 데이터 수집: 웹 선택 → 웹사이트 URL 입력
8. 향상된 측정 켜기 → 페이지 조회, 스크롤, 이탈, 사이트 검색, 동영상 참여 자동 추적
9. 설치: HTML 태그에 G태그 스크립트 삽입

AI로 자동 설치

"모든 HTML에 아래 태그 추가해줘"
→ G태그 스크립트를 붙여넣기
→ AI가 모든 HTML 파일에 자동 추가
→ "깃에다가 올려서 실제로 배포해줘"

확인 가능 데이터

• 실시간 접속자 수, 국가/도시(지도에 표시), 연령, 성별, 관심 분야, 유입 경로
• 지난 30분간 접속자 수와 어느 국가에서 왔는지 실시간 추적
• 속성 추가로 여러 사이트를 한 계정에서 관리 가능
• 남의 사이트는 추적 불가 (헤더에 태그를 넣어야 하므로 내 사이트만 가능)

동물상 테스트 실제 데이터 공개

• 지난 30일간 활성 사용자: 4만 명
• 국가: 한국, 러시아, 미국 등
• 연령: 18~24세 압도적
• 성별: 여성이 압도적 (거의 2배)
• 관심 분야: 미디어·엔터테인먼트, 애니메이션 팬 등

Microsoft Clarity

• "영원히 무료" (마이크로소프트 공식 발표, 메인 페이지에 명시)
• "가격 책정: 영원히 무료" — 빅테크의 여유
• 마이크로소프트도 얻어가는 것이 있음: 사람들의 웹 행동 데이터를 수집·흡수
• 핵심 기능:
• 세션 레코딩: 유저 행동 녹화 — 마우스 움직임, 클릭, 스크롤 전부 녹화 (블랙박스처럼)
• 히트맵: 클릭 위치 시각화 — 어디를 사람들이 많이 클릭했는지
• 라이브 모니터링: 실시간으로 접속자가 뭐 하는지 CCTV처럼 관찰 가능
• GA4와 통합 연동 가능 → 별도 태그 없이 GA 통해서 데이터 수집
• 연동 방법: Clarity 설정 → 구글 애널리틱스 통합 → GA 계정 연결 → 속성 선택 → 저장

Clarity 설치 방법

• 방법 1: GA4와 연동 (태그 별도 불필요)
• 방법 2: 수동 설치 — 추적 코드를 복사해서 HTML에 삽입

  "MS 클래리티도 추가해줘" + 복사한 코드 붙여넣기
  → AI가 모든 HTML 파일에 자동 추가

Clarity 실제 사용 예시 (라이브 시연)

• 접속자의 디바이스(PC/모바일), 국가, 브라우저 정보 확인
• 세션 레코딩 재생: 마우스 움직임, 클릭 위치, 다크 모드 전환까지 확인
• 히트맵: 어떤 버튼이 많이 클릭됐는지 시각적으로 확인
• 모바일 접속도 세로형 화면으로 녹화

GA MCP

• 구글 애널리틱스 MCP가 존재 → AI가 GA 데이터에 직접 접근해서 분석 가능
• PM/PO가 수동으로 하던 가설 설정, 검증, A/B 테스트를 AI가 자동화
• 3주차에 API 연동하면서 더 상세히 다룰 예정
• "리텐션 40% 만드는 전략 세워줘" → AI가 알아서 전략 수립

3. AARRR 프레임워크와 핵심 지표

주요 용어 (판교 사투리)

AARRR 깔때기 (퍼널)

1. Acquisition (획득) — 알게 됨
2. Activation (활성화) — 다운로드/가입
3. Retention (유지) — 재사용
4. Revenue (수익) — 결제/현질
5. Referral (추천) — 다른 사람에게 공유

핵심 개념

• 각 단계에서 이탈이 발생 → 다음 단계로 넘어가는 전환율을 높이는 것이 핵심
• 예시: 1,000명이 알았는데 → 다운로드 100명 → 전환율 10%, 이탈 90%
• 이 전환율을 높이는 것이 그로스 해킹 = 제품 개선
• AARRR은 프로덕트를 바라보는 틀(프레임워크) — 절대적인 것은 아님
• GA4에서 보고서 → 유지(리텐션)로 확인 가능

4. PMF(Product-Market Fit)와 아하 모먼트

PMF = "시장에서 먹힌다" = "좀 친다"

• 쉬운 말로: "좀 먹히네", "좀 친다"
• 리텐션 커브가 평탄화되면 PMF 달성
• 0으로 수렴하지 않고 바닥이 생기면 PMF 달성
• 바닥(평탄화 수준)에 따른 기준 (토스 이승건 대표 기준):
• ~20%: 괜찮은 회사, 사업할 만함
• ~40%: 유니콘급 (토스 수준)
• ~70%: 세상을 바꾸는 회사

실제 사례 — AI 서비스 12개월 유지율

• Sora: 오픈AI가 만들었어도 PMF 못 찾으면 "못 친다"
• 일반 소비자 앱: 30일 유지율 30% 넘으면 성공

카테고리별 30일 리텐션 평균

동물상 테스트의 리텐션

• 리텐션 커브 평탄화: 0.5%에서 평탄화 → 테스트형 1회용 서비스 특성
• 그래도 수익은 꾸준히 나옴 — PMF 안 맞아도 바이럴 서비스는 잘될 수 있음
• PMF는 절대적인 공식이 아니라 기본적인 지표

아하 모먼트 = "유저가 혹하는 지점"

• 서비스의 핵심 가치를 체감하는 순간 → 장기 고객(높은 리텐션)으로 전환
• 사례:
• 페이스북: 10일 안에 친구 7명 추가 → 장기 고객 전환
• 드롭박스: 1개 파일을 1개 디바이스에 보관 시작
• 트위터: 30명 팔로우
• 이 순간을 강제로 만들어주는 것이 핵심
• 트위터 가입 시 추천 팔로우 목록 → 아하 모먼트를 억지로 만들기 위함
• 친구 7명 억지로 만들어주고, 파일 저장을 어떻게든 하게 만들면 → 장기 고객

가설-실험 반복 사이클

가설 설정 → MVP 제작 → 시장 출시 → 데이터 확인 → 개선 or 피봇

• AI로 가설 설정, 코드 수정, A/B 테스트, 데이터 분석 모두 자동화 가능
• GA MCP를 통해 AI가 직접 GA 데이터에 접근 → 가설 설정·검증·코드 수정·배포·A/B 테스트 전부 자동화
• "유저가 왜 안 모여? 리텐션 왜 이렇게 나죠? 리텐션 40% 만드는 전략 세워줘" → AI가 전략 수립

PMF를 찾았다면?

• 올인해야 함 — 마케팅 비용 태워서 스케일업
• 모든 리소스를 투입: 마케팅비, 홍보, 인맥 동원
• 조코딩의 프로덕트 빌더 채용: PMF 찾는 제품을 빠르게 찍어내는 역할
• 현재 3명 채용 완료
• PMF 달성 시 → 투자, 마케팅비 몰빵, 모든 홍보 동원
• 구글 애널리틱스 지표가 심상치 않으면 메일 주세요 (유튜브 설명란 이메일)

5. 캐링 캐패시티(Carrying Capacity)

토스에서 자주 사용하는 프레임워크 (토스 PO 세션에서 영감):

현재 활성 유저(MAU) = 신규 유입 - 이탈

개념

• 서비스를 그대로 유지하면 MAU는 일정 수준에서 안정화 (한계 수용 능력)
• 이탈을 고려한 설계가 되어있으면 MAU가 유지됨
• 해야 할 것이 명확해짐:
• 신규 유입 최대화 (Inflow)
• 이탈 최소화 (Churn)
• 캐링 캐패시티가 높은 상태에서 유저를 들이부으면 계속 잘 됨

참고 영상

• 토스 PO 세션 (이승건 대표) — 오늘 강의의 많은 내용 참고
• 언더커버 사일로 — 토스와 함께 만든 예능, 그로스 해킹 관점으로 문제 해결하는 과정

6. 유입 늘리기 — 도메인, 파비콘

도메인의 중요성

• 도메인이 있으면 브랜딩 + Direct 유입 증가
• 도메인 없으면 좀 수상해 보임 → MVP 검증 시에도 최소한 도메인은 달기
• 나노바나 스튜디오 사례: Direct 유입 36.96% (도메인 직접 입력)
• 동물상 테스트 비교: Direct 15.7%, 오가닉 서치(검색) 70%
• 나노바나가 인기일 때 바로 도메인부터 삼 → 다이렉트 유입 효과 큼
• nanovana.studio, nanovana.photo 두 개 도메인 선점

.ai 도메인 시세

• AI 열풍으로 .ai 도메인 가격 폭등
• u.ai: ~9억원 ($600K+)
• cloud.ai: 비슷한 고가 거래
• row.ai: 고가 거래
• .ai는 실제로 앵귈라(Anguilla) 국가 코드 도메인
• 영국 해외 영토인 앵귈라가 .ai 도메인 판매로 2024년 약 554억원 수익
• 1년 새 수익 두 배, 국가 재정까지 바뀜
• 도메인 = 부동산 개념 — 키워드 뜰 때 바로 도메인 사놓는 것이 전략

도메인 구매처 추천

실습: Cloudflare에서 도메인 구매

1. Cloudflare 로그인 → Domains → Buy Domain
2. 원하는 도메인 검색 → 구매 ($5~8/년 수준)
3. Workers & Pages → 내 사이트 → Custom Domains → 도메인 입력 → Activate
4. DNS 자동 확인 → 즉시 연결 (Cloudflare 내부라 빠름)
5. 기존 pages.dev 주소도 살아있음 — 두 개 모두 접속 가능

실습: Namecheap에서 구매 후 Cloudflare 연결

1. Namecheap에서 도메인 구매 (예: jocoding.site $0.98/년)
2. Domain Privacy: Free Forever (가비아/카페24와 차별점)
3. Auto Renew 설정 권장
4. Cloudflare에 도메인 등록: Domains → Onboard a Domain
5. Cloudflare 네임서버 2개 복사
6. Namecheap → Domain List → Custom DNS 선택 → 네임서버 붙여넣기 → Save
7. 1~24시간 소요 후 연결 완료
8. 이후 Custom Domains에서 동일하게 연결

주의사항

• 도메인 갱신을 잊으면 피싱 사이트로 악용될 수 있음 — 매우 위험
• 내 도메인이 피싱 사이트가 되어버림
• 다른 사람이 가져가버릴 수 있음
• 연간 결제 필요, 자동 갱신(Auto Renew) 설정 필수
• 이벤트 도메인(550원)은 1년 뒤 연장 시 5만원 이상일 수 있음
• 카드 만료 시 도메인도 만료 → 해킹 위험

파비콘

• 기본 지구본 아이콘 → 피싱 사이트 느낌
• 네이버는 네모 로고, 구글은 G 로고 → 신뢰감
• 방법 1: 기존 이미지(PNG)를 ICO로 변환해서 적용
• PNG → ICO 변환 사이트 이용
• favicon.ico 파일을 index.html과 같은 위치에 배치
• 방법 2: AI에게 직접 만들게 시키기 (추천)

  "지금 파비콘이 마음에 안 드는데 네가 직접 어울리는 거 SVG 이미지로 만들어서 그걸로 파비콘 바꿔줘"

• AI가 서비스에 맞는 SVG 아이콘 생성 → HTML 헤더에 자동 추가 → 배포까지
• 파비콘 안 바뀌면: 개발자 도구 열기 → 새로고침 우클릭 → "캐시 비우기 및 강력 새로고침"

7. SEO(검색 엔진 최적화)

원리

1. 검색 엔진 봇(Googlebot, Yeti 등)이 robots.txt 확인 → 방문 가능 영역 파악
2. sitemap.xml로 사이트 구조 파악 (사이트의 지도)
3. 사이트 콘텐츠를 수집(크롤링) → 인덱싱 → 순위 결정

퍼스널 컬러 성공 사례 🔥

• 조코딩 구독자가 정적 HTML로 제작 (10만/20만 해커톤 때 제출)
• 구글에서 "퍼스널 컬러" 검색 1위 달성 (나무위키와 왔다 갔다)
• 동물상 테스트와 똑같은 구조 — 티처블 머신(온디바이스 AI) 사용
• 결과: 1억 수익 달성
• "조코딩님 영상 보고 1억 벌었는데 개발자 인터뷰 해볼 생각 있으신가요?" 메일 옴
• 유료 결제까지 붙였으면 몇십억, 몇백억 가능했을 것

내부 요인 (코드 단에서 할 수 있는 것)

• 구글/네이버 공식 SEO 가이드를 AI에게 주고 "최적화해줘" → 자동 완료
• 사람이 읽을 문서가 아님 — AI가 읽고 적용하는 것

  "첨부한 SEO 최적화 가이드에 따라서 최고로 SEO가 완벽한 사이트 만들어줘"
  + 구글 검색 센트럴 URL + 네이버 서치 어드바이저 URL

• AI가 자동 생성/최적화하는 것들:
• robots.txt — 봇 접근 허용/차단 규칙
• sitemap.xml — 사이트 구조 (별도 생성기 불필요, AI가 만듦)
• 메타 태그, 키워드
• Open Graph(OG) 태그 — SNS 공유 시 이미지+설명 표시
• 카카오톡에서 링크 공유 시 미리보기 이미지와 설명
• 구조화된 데이터

SEO 최적화 = 기본 세팅 (크몽에서 9만9천원에 파는 작업)

• "여러분도 SEO 최적화 전문가 되신 겁니다. 딸깍하면 다 최적화해줍니다"
• 외부 서비스(크몽 등)에서 SEO 최적화 수십만 원에 판매 → AI로 딸깍이면 끝

할루시네이션 주의

• AI가 배포 환경을 "Vercel"로 착각하는 경우 있음
• 정확한 배포 환경(Cloudflare Pages)과 도메인을 명시해서 수정 지시

SEO 점수 체크

• SEObility — 무료 SEO 점수 측정
• 사이트 URL 입력 → 점수 + 이슈 리스트 제공
• 실습 결과: 82점 / 9개 페일
• 이슈를 복사해서 AI에게 "이런 문제가 있다고 하니 SEO 개선해" → 자동 수정
• 이 사이트가 구글은 아니므로 다 맞는 말은 아님

외부 요인 (더 중요!) — 내부는 상향 평준화

• 내부 최적화는 AI 시대에 모두가 하는 기본 → 차별화 안 됨
• "서울대 가려면 교과서는 다 배우는데, 그걸로 차별 안 되지 않나요?" — 당연히 기본
• 진짜 차별점은 외부 요인:

구글 서치 콘솔 등록

• 구글 서치 콘솔 접속
• 도메인 방식: 도메인 소유권 인증 (TXT 레코드 자동 추가)
• Cloudflare 사용 시 자동으로 TXT 레코드 추가 → 소유권 확인
• URL 접두어 방식: HTML 파일 업로드로 인증
• 구글에서 제공하는 HTML 파일 다운로드 → 사이트에 업로드 → 확인
• 사이트맵 제출: sitemap.xml URL 입력 → 제출
• "가져올 수 없음" 뜰 수 있음 → 시간이 좀 걸림
• 네이버도 서치 어드바이저에서 동일 방식으로 등록 가능
• 글로벌 타겟이므로 네이버는 선택 사항

8. GEO(생성형 AI 엔진 최적화)

개념

• Generative Engine Optimization
• ChatGPT, Gemini, Claude 등 AI 답변에 내 사이트가 인용되도록 최적화
• 요즘 사람들이 검색 대신 AI에게 물어봄 → AI가 내 사이트 정보를 잘 가져가도록 만들어야 함

내부 요인

• AI가 크롤링하기 좋은 구조로 사이트 구성
• 정의문 형태의 콘텐츠 작성 ("○○란 무엇인가?" → 내 사이트가 답변에 인용)
• 구조화된 데이터(Schema.org 등) 활용
• 방법: ChatGPT에게 "GEO 최적화 팁 알려줘" → 나온 결과를 AI에게 "이거대로 최적화해줘"

  1. ChatGPT에게 "HTML 웹사이트를 만들 건데 GEO 최적화 팁 다 알려줘" → 딥리서치도 가능
  2. 출처 포함된 결과를 복사
  3. 클로드 코드에 "이거 복사해서 여기다 붙여놓고 최적화해줘"

• 구글 공식 가이드도 존재 → 재미나이(Gemini)가 잘 찾아가도록

외부 요인

• Reddit 활동 중요: AI 학습 데이터로 판매됨
• 구글, 오픈AI 다 레딧의 글을 사감 → 레딧에 글 써놓으면 AI 답변에 반영 가능
• 내 제품에 대한 글도 많이 써놓으면 좋음
• 권위 있는 플랫폼에서 언급:
• 위키피디아, 스택오버플로우, GitHub
• 대형 블로그(티스토리 등), 공식 문서
• 언론 칼럼, 리서치 사이트
• Y Combinator 등 업계 리더 사이트
• 전문가/저자의 인용 — "○○ 전문가가 좋다고 말한 것"
• 여러 플랫폼에서 브랜드 반복 등장
• 블로그, 뉴스, 인터뷰, 유튜브, 슬라이드, GitHub 커밋 등
• 인플루언서 언급: "조코딩이 추천한 ○○" → GEO에도 도움

AI 크롤러 관리 (Cloudflare)

• Cloudflare에서 도메인 등록 시 AI Training Bot 관리 옵션 제공
• 조코딩 추천: Do Not Block — AI가 싹싹 긁어가게 허용
• "공짜니까 저희 돈은 Cloudflare가 대죠. 무제한 공짜니까"

SEO + GEO 공통 외부 핵심 요소

9. 바이럴 구조 설계

K-Factor (바이럴 계수)

K = 고객당 보낸 초대 수 × 초대장 전환율

• K > 1: 자연 성장 (한 명이 한 명 이상을 데려옴) → 무한히 퍼짐
• K = 1: 현상 유지
• K < 1: 점진적 감소

핵심 두 가지

1. 유저가 많이 공유하게 만들기 (공유/초대 많이)
2. 공유 받은 사람이 쉽게 가입/이용하게 만들기 (전환율 높이기)
3. 들어온 사람이 다시 초대까지 하면 → 무한 확산

동물상 테스트 바이럴 사례 🔥

• 별도 홍보 없이 SNS(트위터/X, 인스타그램)에서 자발적 바이럴
• 주요 공유 패턴: 스크린샷 찍어서 올림
• 이로 인해 정확한 바이럴 추적이 어려움 (스샷은 레퍼럴로 안 잡힘)
• 스샷 보고 직접 검색해서 들어오면 오가닉 서치로 잡힘
• 사이트 업데이트 할 필요 없이 바이럴 구조만 만들어 놓으면 계속 퍼짐
• 해외(미국 등)에서도 바이럴 진행 중

GA4로 확인 가능한 레퍼럴 데이터

• 트래픽 획득 → 소스/매체:
• t.co (트위터/X에서 유입)
• 인스타그램 레퍼럴
• 블로그 레퍼럴 (1.36%)
• 네이버 레퍼럴
• 단축 URL 레퍼럴

SNS 공유 버튼 구현

방법 1: 외부 서비스 이용

• AddToAny (add-to-any) — 다양한 SNS 연동 버튼 제공
• 이전에 쓰던 AddThis는 서비스 종료
• 쓰레드, 링크드인, 레딧, 라인 등 다양한 플랫폼 지원
• 코드 복사 → HTML에 붙여넣기

방법 2: AI에게 직접 구현 요청 (추천)

"이 사이트가 바이럴 될 수 있게 SNS 공유 기능 추가해서 만들어줘"

• AI가 SNS 공유 버튼 + 공유 URL 자동 생성
• 카카오톡은 API 발급 필요할 수 있음
• 기본적인 X(트위터), 쓰레드, 인스타 등은 바로 연동 가능

10. 이탈 방지

퍼널 각 단계에서 이탈 측정

• GA4 이벤트 데이터로 각 단계 전환율 확인
• 이탈이 많은 구간을 집중 개선
• 예: 100명 중 20명만 다음 단계 → 80명은 왜 나갔는지 분석

Microsoft Clarity 활용 — 행동 패턴 분석

• 세션 녹화를 AI(멀티모달)에 넘겨서 분석 가능
• 영상 넘기고 "이렇게 행동하는데 어떻게 생각해?" → AI가 UX 개선점 제안

유저 피드백 수집 — Userback 예시

• Userback — 피드백 위젯 서비스
• 무료 플랜: 7일 내 피드백 열람 무료 (Free Forever)
• 7일 안에 주기적으로 피드백 보면 무료로 계속 이용 가능

기능

• 스크린샷 + 메모 기능으로 구체적 피드백 수집
• 유저가 직접 화면에 펜으로 표시하며 "이게 안 돼요" 작성
• 파일 첨부, 화면 녹화도 가능
• 버그 리포팅 템플릿
• 서베이(설문) 위젯
• 로드맵 표시 (곧 해결할 예정입니다)
• GitHub 연동 → 피드백이 GitHub 이슈로 자동 등록 가능
• Slack/Teams 알림 연동

설치

"유저 피드백 받는 서비스 붙일 건데 이거 코드 적절하게 붙여줘"
+ Userback 스크립트 코드 붙여넣기
→ AI가 적절한 위치에 자동 배치

• 회원 가입/로그인 배우면 특정 유저 ID와 연동하여 누가 피드백 보냈는지 추적 가능
• 외부 서비스 없이 직접 만들어도 됨 (DB 배우면 피드백을 DB에 저장)

11. 마케팅 — 무료 & 유료

무료 마케팅 — "안 할 이유가 없다"

핵심: 다 공짜 + SEO/GEO도 좋아짐 + 홍보 효과 → 안 하면 아까움

유료 마케팅

인플루언서 광고 — 타겟 매칭이 핵심 🔥

• 내 서비스의 타겟층과 일치하는 크리에이터에게 의뢰
• 동물상 테스트 사례:
• GA4에서 확인: 18~24세 여성이 주 사용자
• 타겟: 고등학생 팬층이 많은 남자 유튜버 (구독자 14.6만, 김진우)
• 결과: 26만 조회, 가성비 좋았음
• MCN 통해 광고 단가표 기준 진행
• 타겟 불일치 시 효과 급감:
• 조코딩 채널에 동물상 테스트 홍보 = 낭비
• 이유: 조코딩 채널 시청자 90%가 남성 → 여성 타겟 서비스와 불일치
• "내가 관심있어, 내 서비스에 맞는 타겟한테 홍보해야 됨"

퍼포먼스 광고

• Google Ads — 유튜브 광고, 검색 광고, 배너 광고
• Meta Ads — 인스타그램/페이스북 (스토리, 릴스, 게시물)
• TikTok Ads
• 5주차에서 상세히 다룰 예정 (지표 공유 포함)
• 주의: 퍼널이 잘 완성된 상태에서 유료 광고를 부어야 효과적
• 리텐션 안 좋은 서비스에 광고비 태우면 → 들어와도 다 나감

타겟 분석 활용

• GA4의 인구통계(연령, 성별, 관심분야)를 확인 → 광고 타겟 설정에 활용
• 관심 분야 데이터도 볼 수 있음 → 해당 관심사 타겟 광고 집행

12. 액션 아이템

이번 주 과제

• 만든 서비스에 무료 마케팅 실행 (SNS/커뮤니티/단톡방 등에 홍보 게시물 작성)
• 홍보 게시물 URL을 과제 응모에 제출 (커피 기프티콘 50명 추첨)
• 1주차 응모: 62명 중 50명 당첨 → 당첨 확률 매우 높음
• 50명 안 되면 전원 지급

실습 체크리스트

• Google Analytics 태그 삽입 및 연동
• Microsoft Clarity 연동 (GA4 통합 또는 수동 태그)
• 도메인 구입 및 연결 (선택사항이나 권장)
• 파비콘 추가 (AI에게 SVG 제작 요청)
• SEO 최적화 (구글/네이버 가이드 AI에게 주고 자동화)
• robots.txt, sitemap.xml 생성
• 메타 태그, OG 태그, 키워드 설정
• 구글 서치 콘솔에 사이트 등록 + 사이트맵 제출
• GEO 최적화 (ChatGPT에게 팁 받아서 AI에게 적용)
• SNS 공유 버튼 추가
• 유저 피드백 위젯 설치 (선택사항)
• SEO 점수 체크 (seobility.net)

다음 주(3주차) 예고 🔥

• 글로벌 결제 시스템 구현 (Stripe) — "3주차부터가 진짜"
• React 도입 (HTML에서 전환) — 파일 관리 효율화
• 영어 기반 글로벌 서비스 + 다국어 번역 (React로 간결하게)
• 본격적인 수익 창출 시작
• 회원가입/로그인은 아직 없음, 결제만 받을 것
• 보안은 4주차부터 중요해짐 (DB + 회원가입 도입 시)
• 백엔드: Supabase + Cloudflare Workers 예정

해커톤 예고

• 스폰서: 굉장히 큰 기업과 확정 직전
• 목표 규모: 2,500명 (국내 최대 규모 목표)
• 후보 일정: 2월 21~22일(토일) 또는 3월 7~8일(토일)
• 1주차만 들어도 참여 가능 (웹사이트 완성 + 수익화 가능)
• 식사 제공, 상금/혜택 준비 중
• 조코딩이 참가작 라이브 리뷰 예정

🔗 참고 자료

강의 핵심 참고

• 토스 PO 세션 (이승건 대표) — 오늘 강의의 많은 내용 참고, 필수 시청 추천
• 언더커버 사일로 (조코딩 × 토스) — 예능 형태로 토스의 문제 해결 과정

도구 & 서비스

• Google Analytics
• Microsoft Clarity — 영원히 무료
• 구글 서치 콘솔
• 네이버 서치 어드바이저
• 구글 검색 센트럴 (SEO 가이드)
• SEObility (SEO 점수 체크)

도메인 구매

• Cloudflare Domains — 바로 연결, 편리
• Namecheap — 다양한 도메인, 프라이버시 무료

기타

• 카카오 OG 캐시 초기화 — 공유 미리보기 안 바뀔 때 사용
• AddToAny (SNS 공유 버튼)
• Userback (유저 피드백) — Free Forever 플랜
• Product Hunt — 제품 런칭/자랑
• Tawk.to — 무료 익명 채팅 위젯 (완전 무료)

개발 환경

• 조코딩 현재 주력: Claude Code (클로드 맥스 구독)
• "클로드 코드 한번 쓰면 욕심나서 맥스 플랜 결제하게 됨"
• 터미널 환경의 장점, 속도 면에서도 유리
• Claude Opus가 개발 역량 높음
• Firebase Studio(IDX): 온라인 VS Code — 환경 설정 통일용
• 도구 경쟁 치열 → 지금 1등 쓰다가 다른 게 나으면 옮기는 전략 추천

💡 핵심 한 줄 요약

MVP를 빠르게 만들어 PMF를 찾고, 데이터로 검증하며, 유입은 늘리고 이탈은 줄여라. 내부 최적화(SEO/GEO)는 AI에게 맡기고, 외부 신뢰도 구축에 집중하라. 리텐션 70%면 세상을 바꾸는 제품이다.

📊 총 정리 프레임워크

1. 퍼널(깔때기) 설계 → 정교하게
2. PMF 찾기 → 리텐션 커브 평탄화 확인
3. 아하 모먼트 찾기 → 강제로 만들어주기
4. 캐링 캐패시티 높이기:
   ├─ 신규 유입 극대화 (SEO, GEO, 도메인, 바이럴, 마케팅)
   └─ 이탈 최소화 (데이터 분석, UX 개선, 피드백)
5. PMF 찾으면 → 올인 (마케팅비 몰빵, 스케일업)
6. 반복: 가설 → 실험 → 데이터 → 개선 (AI 자동화)

"업사이드는 몇백조인데 실험하는데 공짜. 딸깍딸깍 하면 몇백조짜리 시장을 공짜로 공략 가능. 이렇게 좋은 시대가 없다."