(New) 코배투가 직접 한달 런칭 챌린지 도전 시작!
프로그래밍좀비 님이 국내 인디해커 씬에서 유명해진지도 벌써 꽤 됐네요.
300개의 앱을 만들고, 그 앱들 각각 하루에 $1씩만 벌어도 하루 $300, 한 달이면 $9,000이니까 대략 1,300만 원의 월 매출이 날 수 있겠다는 아이디어를 실제로 수행하셨죠.
매우 직관적이면서도 합당하면서, 실행해 볼 수 있을 법한 아이디어라 더 훌륭하다는 생각을 했습니다.
저 역시 수익형 서비스를 만들고 운영하면서 이 구조를 어떤 식으로 적용해 볼 수 있을까 계속 고민해 봤습니다. 동일하게 물리적으로 수백 개의 아이디어를 서비스로 구현하는 방법도 중장기적으로 진행할 예정인데요.
이에 앞서 'SEO 블로그 자동화'에도 적용해 보려고 설계 중입니다(애드센스 수익).
1. 구글 트렌드 현재 Top 키워드 추출
2. 해당 키워드로 노출되는 상위 글 5개 추출
3. 경쟁률 낮은 관련 키워드 추출
4. LLM을 통해 글 초안 작성
5. 인간 문체로 다듬기(Humanizer) API 활용
6. 관련 이미지 생성 제너레이션글 배포
7. 특정 주기(ex. 3일)마다 위 과정 자동 수행
블로그는 Next.js + Supabase로 빠르게 뚝딱, 만들어서 도메인 붙이고 운영해 보려고요.
포인트는,주요 언어(영어, 스페인어, 독일어 등)를 모두 대응해서 롱테일로 접근하기.
뉴스에 가까운 트렌드성 콘텐츠가 될 것이기에 최대한 넓고 얕게 트래픽을 얻는 방향성으로 생각 중입니다.
최대한 무료 비용으로 구축하려고 하는데, 아마 우여곡절이 많을 듯 하지만 재밌기도 하고 공부도 많이 되는 프로젝트가 될 듯해요.
실제로 애드센스 수익이 나는지 개발부터 수익화까지 뉴스레터를 통해 과정들을 공유해 보겠습니다.
*<코배투 한 달 런칭 챌린지>가 궁금하신 분들은 아래 링크 또는 레터 가장 아래로.
https://forms.gle/vFkfeqHAs5y8Khbr5
토니 벨트라멜리(Tony Beltramelli; 이하 토니)는 AI 기반 제품 디자인 툴 Uizard를 1세대로 만들었습니다. 너무 앞서간 덕분에 시장을 만들기 위해 사람들에게 AI가 무엇인지를 가르쳐야 했을 정도죠.
2024년, 회사가 ARR(연간 반복 매출) $350만(약 51억 원)를 찍었을 때 워크스페이스 툴 Miro에 인수되었는데요. 어떤 여정을 거쳐 성공에 이르렀고, 수익형 프로그래머들에게 어떤 인사이트를 주는지 가상 인터뷰 형태로 함께 살펴보도록 하겠습니다.
개발한 서비스에 '세계 최초 AI 기반 제품 디자인 툴'이라는 타이틀이 붙었어요.
처음 제품을 만들었을 당시가 2018년이었어요. 제품 디자인에 끌리는 동시에 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신러닝에 푹 빠져 있었어요. 코펜하겐 IT 대학교와 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich)에서 대학원을 다니면서 AI와 머신러닝이 창의력을 높이고 복잡한 문제를 해결하는 데 엄청난 힘을 발휘할 수 있다는 걸 깨달았습니다.
이때 Uizard를 만들었는데요. Uizard는 AI 기반 제품 디자인 툴이에요. 새로운 서비스를 시작하려는 팀들이 쉽게 프로토타입을 만들 수 있도록 돕습니다. 고객들은 이걸로 모바일 앱, 웹 앱, 웹사이트, 데스크톱 소프트웨어 인터페이스 등을 디자인할 수 있어요.
2021년에 베타 딱지를 뗐을 때도 Uizard 이외에 AI 기반 제품 디자인 툴이 없었어요. 지금처럼 생성형 AI 붐이 일기 훨씬 전이었죠.
300만 명이 넘는 사용자를 확보했고, 인수될 당시 ARR이 $350만 정도였습니다. 핵심은 디자인을 누구나 쉽게 접할 수 있도록 만드는 것이었어요. 디자이너가 아닌 창업가, 제품 관리자, 개발자들도 쉽게 디자인하고, 팀들이 빠르게 아이디어를 내고 현실로 만들 수 있게 돕는 거죠.
요즘 저는 Miro에서 AI 제품 책임자로 일하고 있습니다. Miro를 사용하는 고객들이 더 협업하고 혁신적인 워크플로우를 만들 수 있도록 AI 솔루션을 디자인하고 개발하는 일을 맡고 있습니다.
서비스가 '오픈 소스'에서 시작했다는 점도 흥미롭더라고요.
Uizard 아이디어는 제가 대학원에 가기 전에 프론트엔드 웹 개발자로 일했던 경험에서 나왔습니다. 디자인을 코드로 바꾸는 과정이 아직도 너무 수동적이고 비효율적이라는 점에 놀랐죠. 1990년대 이후로 워크플로우가 거의 바뀌지 않았더라고요.
석사를 마치고 몇 년 뒤, 데이터 과학자로 일하면서 틈틈이 AI 연구를 했습니다. 머신러닝과 컴퓨터 비전으로 프론트엔드 개발 과정을 자동화해서 여러 비효율을 줄이고 프로덕트 팀이 더 빠르게 작업할 수 있도록 돕는 방법에 관심이 많았습니다. 2017년 당시에는 대규모 언어 모델(LLM)/생성형 AI 시대 이전이라 지금보다 훨씬 어렵고 복잡하긴 했어요.
2017년쯤, 주말에 하던 프로젝트 하나가 드디어 작동하기 시작했습니다. UI 디자인 스크린샷을 AI 모델에 넣으면 HTML 코드를 만들어내는 거죠. 너무 신나서 알고리즘을 설명하는 논문을 쓰고 데모 영상도 찍어서 GitHub에 오픈 소스로 공개했습니다.
'pix2code'라는 프로젝트였는데요. 순식간에 입소문을 탔어요. 사람들이 이걸 업무에 써도 되는지 물어보기 시작했습니다. 그때 연구 결과를 진짜 SaaS 솔루션으로 만들어서 회사를 세워야겠다고 결심했죠.
우선 6개월 동안 월급 없이 버틸 만큼 돈을 모았어요. 용기를 내서 회사를 그만두고 제품을 만들기 시작했습니다. 제가 아는 가장 똑똑한 세 명을 꼬셔서 공동 창업자로 합류시켰고, 투자 유치를 진행했어요. 딱 6개월이 되던 시점에 뉴욕시(NYC)의 LDV 캐피털(LDV Capital)에게서 프리 시드(pre-seed) 투자를 겨우 받았습니다.
실제로 판매가 가능한 제품으로 만들기까지 쉽지 않았을 듯해요.
Uizard를 처음 만들 때 정말 힘들었어요. 2018년 초부터 2021년 중반 출시까지 3년 반이나 걸렸죠. 실시간 협업 캔버스, UI 디자인, 와이어프레임, 프로토타입, 코드를 만들어주는 독자적인 AI 모델을 갖춘 SaaS 제품을 개발했습니다. 아이디어만 있던 상태에서 실제 작동하는 제품을 만들기까지 수많은 시행착오를 거쳤어요. 사용자 피드백을 반영하고, 실제 사용 사례에 맞춰 기술을 개선해야 했습니다.
고객에게 돈을 받을 수 있는 최소 기능 제품(MVP)을 만드는 데 엄청난 연구 개발이 필요했기 때문에, 시간과 팀을 확보하기 위해 벤처 캐피털 투자가 필요하다는 걸 빨리 깨달았습니다. 총 $1,860만를 세 차례에 걸쳐 투자받았고, 가장 최근에는 인사이트 파트너스(Insight Partners)가 주도한 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 2024년 6월 Miro에 인수될 당시에는 시리즈 B 투자를 준비하고 있었습니다.
투자를 받아서 인프라, 모델 훈련을 위한 클라우드 기반 GPU에 투자할 수 있었고, 무엇보다 훌륭한 팀을 꾸릴 수 있었습니다. 첫 두 명의 직원은 제품 디자이너와 컴퓨터 비전 엔지니어였습니다. 나머지 네 명의 공동 창업자가 AI 엔지니어링, SaaS 엔지니어링, 제품, 인프라, 회계, 운영, 마케팅을 전부 맡았거든요.
(*아래 질문은 기술에 특화된 질문이므로 비즈니스 스토리에 관심있으신 분들은 편하게 건너 뛰셔도 됩니다.)
제품 개발에 사용된 기술 스택은 무엇인가요?
시간이 지나면서 스택이 바뀌긴 했지만, 기본적인 기술은 거의 그대로 유지했습니다.
언어는 Typescript, 프론트엔드는 React, 백엔드는 Node를 썼죠. 대중적인 스택이죠. 모델 훈련과 AI 서비스 제공과 관련된 인프라에는 TensorFlow, Keras, PyTorch를 활용했습니다. 플랫폼 전체는 AWS에 구축했습니다.
GPT 모델을 도입하면서 플랫폼 기능이 훨씬 강력해졌습니다. 자체 AI와 OpenAI의 대규모 언어 모델(LLM)을 결합할 수 있었고, 나중에는 Anthropic Claude도 사용할 수 있게 되었죠. 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI 덕분에 자체 모델을 더 복잡한 파이프라인에 연결해서 제품을 단 몇 주 만에 훨씬 더 좋게 만들 수 있었습니다.
(*아래 질문은 기술에 특화된 질문이므로 비즈니스 스토리에 관심있으신 분들은 편하게 건너 뛰셔도 됩니다.)
HTML DOM으로 구축했다는 이야기를 듣고 깜짝 놀랐어요.
이 이야기를 들으시면 아마 신기하게 생각하는 분들이 많을텐데요. Uizard 협업 편집기의 무한 캔버스는 webGL이나 HTML 캔버스를 전혀 사용하지 않았습니다. HTML DOM으로만 만들었죠. 무한 캔버스는 HTML 요소로 구축된 일반 DOM입니다. 이유가 있어요.
시간이 지나면서 사용자들이 AI가 만든 결과물을 자유롭게 편집하고, 수동으로든 AI를 이용해서든 더 발전시킬 수 있도록 해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그래야 성공할 수 있겠다는 생각이 들었죠.
그래서 두 가지 선택지가 있었습니다.
- Miro, Figma처럼 HTML 캔버스와 webGL을 사용해서 무한 캔버스를 만든다. 성능은 좋지만 UI 요소의 드로잉, 편집, 조작을 지원하는 엄청난 양의 소프트웨어를 만들어야 합니다. 엔지니어링 복잡도가 엄청나게 높아지고, 완벽한 편집기를 만드는 데 시간이 엄청나게 오래 걸릴 겁니다.
- DOM에 직접 HTML을 삽입해서 그린다. 저희는 모바일 앱, 웹 앱, 웹사이트, 데스크톱 소프트웨어 인터페이스 디자인을 돕는 회사였기 때문에, HTML DOM은 이미 '버튼', '체크박스', '라디오', '입력 필드' 같은 요소를 기본적으로 지원했습니다. 편집기를 DOM으로 직접 만들면 브라우저에 내장된 수많은 기능을 그냥 사용할 수 있었습니다. UI 요소를 그리고, 편집하고, 조작하는 데 필요한 기능들이죠.
저희는 두 번째 방법을 선택했습니다. 스타트업에게 시간이 가장 중요하기 때문이죠. 덕분에 고객 피드백을 빠르게 반영해서 제품을 개선할 수 있었고, 첫 번째 방법에 투자하기 전에 고객에 대해 더 많이 배울 수 있었습니다. DOM은 이미 최신 브라우저에 최적화되어 있지만, 사용자 일부가 복잡한 앱을 만들 때 성능 문제가 발생했습니다. 단일 프로젝트에 수백 개의 UI를 넣으면 문제가 생기는 거죠. 그래도 98% 고객은 문제없이 사용할 수 있었습니다.
저희는 React를 최대한 최적화해서 DOM에서 무한 캔버스를 실행했고, 시리즈 B 투자 이후에는 webGL로 옮길 계획이었는데, 그 전에 Miro에 인수됐어요.
당시만 해도 AI가 대중적이지 않았죠. 소비자들에게 AI를 통한 서비스라고 말했을 때 어떻게 반응하던가요?
맞아요. 가장 어려웠던 건 AI에 대한 사용자 신뢰를 얻는 것이었습니다. 특히 ChatGPT가 나오기 전인 2021년에는 AI 기반 도구에 대해 회의적인 시각이 많았습니다. 저희 기술의 장점과 한계를 사용자들에게 알리는 것이 중요했습니다.
또 다른 어려움은 가격 책정을 너무 늦게 했다는 점입니다. Product Market FIt(PMF)을 검증하는 데 시간이 오래 걸렸죠.
돌아보면 개발 초기 단계부터 고객들을 참여시키고, 제품 개발뿐만 아니라 배포에 더 집중했어야 했습니다. "만들면 알아서 찾아올 거야"라는 생각은 틀렸다는 것을 뼈저리게 느꼈습니다. 결국 성공은 훌륭한 제품과 효과적인 배포 전략(콘텐츠 마케팅, 바이럴 루프 등)이 결합되었을 때 찾아왔습니다.
제품 개발과는 별개로 고객을 유치하는 것 역시 중요하죠. 어떤 홍보 전략들을 사용했나요?
입소문
저희는 입소문과 커뮤니티 공유를 통해 성장했습니다. 신규 사용자의 95%가 입소문으로 유입되었죠. 초기 데모 영상이 입소문을 타면서 초기 사용자들이 몰려왔습니다. Uizard의 AI 기능이 담긴 영상이었어요.
저희 제품은 앱 UI 디자인을 만들어주는 AI라서 시각적인 부분에 강합니다. 그래서 많은 초기 사용자들이 Uizard를 사용하는 영상을 찍어서 소셜 미디어에 공유했고, 이것이 바이럴 마케팅으로 이어져 새로운 사용자들을 끌어모았습니다.
검색 엔진 최적화(SEO)
ChatGPT가 등장하면서 AI에 대한 관심이 높아졌고, 저희는 콘텐츠 마케팅을 통해 디자인 분야에서 AI 도구에 대한 수요를 흡수할 수 있었습니다. AI와 제품 디자인 관련 롱테일 키워드(long tail keywords)에 대한 검색 엔진 최적화(SEO)에 일찍 투자했고, AI 붐이 일면서 엄청난 효과를 봤습니다.
OpenAI가 ChatGPT를 출시하고 AI에 대한 관심이 높아졌을 때, 저희는 이미 AI 관련 콘텐츠가 구글 검색 결과 상위에 랭크되어 있었고, 제품도 바로 사용할 수 있는 상태였습니다. 덕분에 2023년에는 한 달에 $100만씩 매출이 늘어나는 달도 있었습니다.
대기 리스트(Waitlists)
저희가 여러 번 사용했던 효과적인 성장 전략 중 하나는 새로운 제품이나 기능을 출시하기 전에 대기자 리스트를 운영하는 것이었습니다.
방법은 간단합니다. 출시 몇 달 전에 마케팅 영상을 만들고, 대기자 명단에 등록하면 출시 후 조기 액세스 권한을 받을 수 있도록 랜딩 페이지를 만들었습니다.
대기자 명단에 등록하면 대기 순번을 알려주고, 다른 사람을 초대해서 순위를 올릴 수 있도록 했습니다. 이 간단한 게임 방식을 통해 Uizard 1.0 출시 전에 몇 달 만에 10만 명을 모을 수 있었습니다.
또 다른 AI 디자인 서비스인 Autodesigner를 출시할 때도 똑같은 방법을 사용했는데, 며칠 만에 1만 명 이상이 대기자 명단에 등록했습니다.
2023년과 2024년에는 매달 10만 명 이상의 신규 사용자가 등록했고, 어떤 달은 24만 명이 넘기도 했습니다.
앞서 말씀하신 것처럼 빠르게 배포하고 홍보하는 것이 중요하군요.
네 처음부터 배포에 집중해야 합니다. 훌륭한 제품을 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자들에게 제품을 알릴 전략이 필요하죠. 처음에는 좁은 타겟 시장에 집중하고 실제 고객들에게 아이디어를 검증받아야 합니다.
가격 책정을 너무 늦게 하는 것도 좋지 않습니다. 가격은 PMF를 검증하는 데 중요한 역할을 합니다. 돈을 내고 사용하는 사용자들이 더 적극적으로 피드백을 제공해줄 겁니다.
오늘 글을 통해서 저는 이러한 점들을 배웠어요.
- PMF를 빨리 찾아야 한다. 가장 미니멀하게 제품을 구성해서 빠르게 시장에 내놓아 반응을 봐야 한다.
- 가격 책정도 같은 맥락에서 빠르게 조정해야 한다. 시장에서는
- SEO는 미리미리 해놓자. 자신만의 플랫폼, 키워드가 있다는 것은 정말 큰 보물이다.
<코배투 한 달 런칭 챌린지>와 함께 해요
함께 모여 채찍질하며 어떻게든 한 달에 하나씩 프로덕트를 런칭할 수 있는 챌린지 클럽을 준비했어요.
만약 한 달에 하나씩 수익형 웹을 출시한다면?
말이 안 되죠.
왜냐하면 코드만 잘 정리해 두면 재사용할 수 있어서 한 달에 네 개고 여덟 개고 출시할 수 있기 때문이에요.
부족한 단 한 가지는 '나의 실행력'입니다.
그래서 소수의 여럿이 함께 zoom으로 모이되,각자 1개월에 하나씩 서비스를 출시하는 <코배투 한 달 런칭 챌린지>를 시작해보려 해요.
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글로벌 IT 대기업에서도 개발자를 자르는 시대에 수익형 프로그래밍은 나만의 무기가 될 거예요.
우리 모두 코딩배워사업합시다.
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