Seunghwan

Seunghwan님의 아티클

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'온디바이스 LLM, 그거 돼요?' 100번 듣고 만들었습니다.

고객사 미팅에서 단골 질문으로 나오는 것 중에 하나가 바로,

'온디바이스 LLM이 돼요?' 였습니다.

가능하다고 답해도 눈에 보이기 전까지는 믿기 어려운 것도 사실이어서 직접 만들었습니다.

Ollie, Private AI Assistant.

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온디바이스 LLM 기반 챗봇앱입니다.

데이터가 일절 외부로 유출되지 않고, 비행기 모드에서도 사용할 수 있어요.

만드는 과정에서 생각보다 어려운 점이 많았어요.

기술적으로 해결해야 할 과제들이 몇몇 있었는데요.

관심 있는 분들을 위해 세미나를 준비했습니다. 저희 노하우를 탈탈 털어서 만들었으니 많은 관심 부탁드립니다!

[무료 세미나] 온디바이스 LLM 개발 A to Z

경량화부터 앱 통합, 실제 사례까지 실전 가이드 공유

세미나 개요

◾ 주제: 스마트폰에서 동작하는 온디바이스 LLM 개발 구축부터 실제 적용 사례까지 실전 가이드 공유

◾ 일시: 25.04.02(수) 오후 7시~8시 (이후 네트워킹 시간 있음)

◾ 장소: 서울 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 4층, 오렌지파크 (역삼역 도보 1분 거리)

어젠다:

왜 '온디바이스 AI'인가?

온디바이스 LLM의 실제 적용 사례

온디바이스 LLM 구축을 위한 기술적 접근법

온디바이스 LLM 전환을 위한 실전 전략과 단계별 가이드

▫신청 링크 : https://bit.ly/424LEn9

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[성능 90% 유지하는 온디바이스 AI 구현 노하우를 주제로 세미나를 엽니다]

Vision AI 서버 추론 비용으로 고통받고 있는 한 대표님의 이야기를 듣고, 이 문제를 해결해야겠다고 생각했습니다.

iOS, Flutter 기반 앱에서 동작하는 FER AI 모델을 만들며 여러 가지 노하우를 얻었고, 그 내용을 공유하는 자리를 만들었습니다.

행사명 : 성능을 90% 유지하는 온디바이스 AI 구현 노하우

요약 : iOS, 플러터 기반 앱에서 동작하는 Vision AI (FER) 최적화 방법 및 시연

일시 : 2024년 11월 28일(목) 19~21시

장소 : 서울 서초구 서초대로78길 44, 3층 토크벨류

가격 : 무료

세션 주요 내용

- iOS 환경에서 AI모델 성능을 유지하기 위한 최적화 방법

- Core ML을 이용해서 모델 변환 시 주의사항

- Vision 프레임워크와 iOS의 좌표계 차이로 발생하는 문제점 및 해결방법

- Flutter와 네이티브 간 인터페이스 구축 방법

행사 마지막엔 자유로운 네트워킹 시간을 준비했습니다. AI 최적화, 온디바이스에 관심 있는 분들과 많은 얘기를 나누고 싶습니다.

많은 관심과 참여 부탁드립니다!!

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AI 서버 비용만 월 500만원 발생한다는 스타트업 대표의 하소연에서 시작한 사업 아이템

안녕하세요,

온디바이스 AI 최적화 및 배포 솔루션을 개발하고 있는 피카부랩스입니다.

저희는 최근에 AI 관련 프로덕트를 개발하는 분들이 증가하는 것을 보고, '이들이 겪게 될 문제를 해결하자!' 는 생각으로 아이템을 발굴하게 되었습니다.

Vision AI 모델 돌리느라 월 500만원씩 나가요ㅜ

한 대표님의 하소연이었습니다.

대표님은 B2B 대상 AI서비스를 제공하는데, 문제는 Vision AI모델 서버 비용이 너무 많이 발생하고 있었습니다. 이 기능을 빼자니 고객이 너무 좋아하고, 가격을 올리자니 고객이 이탈하는 상황이라 이도저도 못하고 있었죠.

딱 한마디 하셨어요.

'온디바이스 AI로 최적화하고 싶어요'

저희는 여기에서 기회를 발견했습니다.

AI 서버 비용, 온디바이스로 해결하기

AI는 클라우드에서 운용하게 됩니다. 호출당 비용으로 과금되기 때문에 처음엔 괜찮다 싶다가도, 트래픽이 확 늘어나면 비용이 기하급수적으로 증가합니다.

가장 확실한 해결 방법은 고객의 스마트폰에서 AI를 동작하게 하는 온디바이스 AI 기술을 적용하는 것입니다. 유수의 글로벌 리서치 회사나 빅테크에서도 온디바이스AI를 도입하기 위해 많은 노력들을 하고 있더라구요.

근데, 이게 실제로 가능해?

온디바이스AI를 구현할 때 가장 큰 문제는

1) AI 모델이 너무 크고,

2) 구동 환경이 GPU에서 NPU로 바뀌는 데다가

3) OS, 프레임워크의 변수까지 고려하면서

4) 성능 감소를 최소화해야 합니다.

iOS, Flutter 기반 앱에서 FER AI 동작시키기

저희는 이런 허들을 하나씩 풀어나가기 위해 시장을 좁게 정의했습니다.

iOS, Flutter 기반 앱에서 FER(Facial Emotion Recognition, 감정인식) AI를 동작시키도록 최적화하기

여러 허들이 있었는데, 다양한 기법들을 동원해 이를 해결할 수 있었습니다.

온디바이스AI 시연 보러가기

이번에 세미나를 열어서 저희 노하우를 무료로 공유해보려 합니다.

이유는, 많은 분들에게 '이런 방식으로 해결할 수 있다'는 것을 보여드리고 싶고, 온디바이스에 관심 있는 분들과 더 많은 얘기를 나누고 싶습니다.

참석자분들에게 온디바이스AI 최적화 무료 컨설팅 1회 및 네트워킹 시간을 가질 수 있으니, 관심 있으신 분들은 참여해서 많은 것을 얻어가실 수 있을 것 같습니다.

많은 관심과 참여 부탁드려요!

  • 행사명 : 성능 90%를 유지하는 온디바이스 AI 구현 노하우

  • 일정 : 2024년 11월 28일(목) 19:00 ~ 21:00

  • 장소 : 서울 서초구 서초대로78길 44, 3층 토크벨류

  • 가격 : 무료

  • 신청 링크 :

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10일 만에 망한 아이디어 검증한 썰

아이디어가 한 줄기 빛처럼 다가왔습니다.

'CEO들이 추천하는 책 리스트를 업데이트 해주는 서비스는 어떨까?'

왜냐하면, 제가 책을 좋아하거든요.

한켠에 쌓여있는 책들을 쭉 보는데, 30%가 추천받은 책들이었어요.

VC 대표님이 추천해주신 책, 뉴스 기사에서 토스 이승건 대표님이나 김봉진 배달의민족 전 의장님께서 추천해주신 책들이 쌓여 있었어요.

'내가 존경하는 분들이 추천하는 책은 꼭 챙겨보는구나. 주변 사람들을 보니 나와 같은 경험을 자주 하는 것 같아. 그렇다면, 책을 추천받을 수 있는 서비스를 만들면 어떨까?'

바로 실행했습니다.

1. 가설 설정하기

XYZ가설 : 자기계발을 위해 월 15만원 상당의 비용을 지출하는 고객의 10%는 롤모델이 인상깊게 본 컨텐츠를 지속적으로 공유받기 위해 월 5만원을 지불할 것이다.

  • xyz가설 : 링크드인 및 커리어리에 활동하는 사람 중 본 서비스를 알게된 사람들의 40%는 웹사이트를 방문해 IT리더들이 읽는 책 목록을 보기 위해 이메일 주소를 남길 것이다.

  • 프리토타이핑 실험 : 리스트를 만들고, 원하는 사람들에게 이메일을 요구한다.

    • 데이터까지의 시간 : 48시간

    • 비용 : 3만원 이하

2. 랜딩페이지 제작하기

웹사이트 빌더는 스퀘어스페이스를 사용했습니다. 3만원만 내면 간단하게 제작할 수 있고, 데이터 트래킹이 가능한데다 제작하기도 쉽더라구요.

책 리스트도 안 만들고, 랜딩페이지부터 만들었습니다.

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밑에는 이메일 주소를 입력받는 폼을 넣었습니다.

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링크드인과 커리어리에 글을 썼습니다.

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3. 자연유입이 발생했다!

하루 만에 35명의 방문자와 3명의 잠재 고객을 확보했습니다. 부랴부랴 책 리스트를 만들었어요.

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메일로 파일을 보내드렸습니다.

스크린샷 2024-09-25 오후 2.26.16.png

4. 0명으로 수렴하는 방문자수

  • xyz가설 : 링크드인 및 커리어리에 활동하는 사람 중 본 서비스를 알게된 사람들의 40%는 웹사이트를 방문해 IT리더들이 읽는 책 목록을 보기 위해 이메일 주소를 남길 것이다.

  • 랜딩페이지 결과

    • 기간 : 9/6~9 (4일)

    • 조회수 : 560 (229(링크드인)+331(커리어리))

    • 홈페이지 방문수 : 73 (전환율 12.8%)

    • 이메일 입력수 : 3 (0.5%)

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반짝했고, 망했습니다.

'앨리엇 파동'이라는 게 있습니다. 주식에서 많이 쓰이는데, 차트가 하락할 때는 큰 하락, 소폭 상승, 더 큰 하락으로 이어진다는 건데요. 여기서도 그게 보이네요. 9일날 반짝 상승하길래 어 뭐지? 했는데 그 뒤로 쭉 내려갔습니다.

잠재 고객에게 회신 온 것도 없었습니다.

14일에는 페이스북 광고를 돌렸습니다. 1만원 투자해서 하루 5,000원씩 이틀 돌렸는데요.

  • CTR 0.3%

  • CPC : 312원

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광고 끄자마자 방문자수 0명 찍었습니다.

그래서 망한 아이디어라는 것을 10일만에 검증했습니다.

5. 다음 스텝은...?

뉴스 큐레이션 앱 > 뉴스 콘텐츠 유통 > 책추천 서비스까지 한 달 동안 3번 피봇팅했습니다.

새로운 아이템을 정하고 있습니다.

제 기준은 다음과 같습니다.

  1. 고객이 겪는 문제를 해결하자는 장사꾼의 마음으로,

  2. 내가 정말 몰입할 수 있는 문제여야 한다

저는 컨슈머테크, 콘텐츠, 뉴스, AI, 큐레이션에 관심이 많습니다. 이번에는 '반복적인 웹탐색' 문제를 해결하는 아이템을 생각했습니다.

15명과 인터뷰를 한 결과, 부동산 투자자들이 손품파는 일에 매일 1~2시간씩 할애하고 계시더라구요. 손품이란, 인터넷으로 매물을 탐색하는 행위를 말합니다.

손품을 자동화해준다면? 그들의 투자 의사결정까지 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있겠다고 생각했습니다. 다음 주에는 또 랜딩페이지를 만들어야할 것 같아요.

프리토타이핑 전문가가 될 것 같습니다.

PMF를 찾는 날까지, 모두 화이팅입니다!

데모스

포털 뉴스를 대체할 뉴스앱

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🚨 설문조사 : 가장 위험한 고객 리서치 방법론

고객 리서치 제대로 하고 싶으신가요?

설문조사 대신, 인터뷰를 하세요.

왜냐하면, 설문조사 결과는 잘못 해석될 수 있기 때문입니다.

정량적인 결과만 믿고 가설을 설정하면, 결과는 실패할 수밖에 없습니다.

제 사례를 말씀드릴게요.

저는 뉴스앱을 만들고 있어요. 스마트폰으로 뉴스를 자주 소비하는 고객 60명에게 설문조사를 했어요.

문제가 된 질문은 이거였어요.

"자주 사용하는 뉴스 플랫폼이 무엇인가요?"

응답자의 66%가 "네이버 뉴스"를 사용한다고 답했어요.

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이 수치는 한국언론진흥재단이 매년 발행하는 "언론수용자 조사" 결과와 거의 같아요. 심지어 설문 결과에 유튜브가 2순위로 나왔는데, 재단 자료에도 유튜브의 성장세를 강조하고 있어요. 대형 기관의 보고서 결과와 현실의 샘플 결과가 동일하니, 이 결과는 '신뢰할 수 있다'고 착각하기 쉬웠죠.

인터뷰에서는 뭐라고 답했을까요?

네이버 뉴스를 이용하는 건 맞지만, 주된 소비 경로가 아니었어요.

  • 주식투자를 하고 있어서 뉴스는 주로 증권앱에서 봐요. 더 찾아봐야 할 때는 구글링하거나 검색해서 찾아봐요. 장마감한 뒤에는 유튜브 영상을 봐요. 애널리스트들이 전문성 있는 컨텐츠를 제공해주거든요.

  • 뮤즐리(크롬 익스텐션), 네이버, 유튜브, 텔레그램 등 다양한 채널에서 뉴스를 띄워놓고, 궁금한 기사만 클릭해요.

  • 커뮤니티 글을 보다가 추가로 알고 싶을 때 뉴스를 검색해요.

  • 날씨나 정보를 검색하다가 뉴스를 봐요. 뉴스레터가 요약이 잘 되어 있고, 관심 있는 컨텐츠를 볼 수 있어서 좋아요.

인터뷰 덕분에 제가 '네이버 뉴스'에서 발견한 문제점들이 '고객의 HOFP(Hair On Fire Problem)이 아니구나'라는 걸 알 수 있었어요.

지금은 MVP 개발을 홀딩하고, 문제 정의를 위해 많은 시간을 쓰고 있습니다. 돌고 돌아 제자리걸음을 한 것 같지만, 인터뷰를 하지 않았다면 3개월은 더 낭비했을 거라 생각해요.

설문조사를 잘 활용하는 방법

인터뷰이를 모집하기 위한 수단으로 설문조사를 활용하는 건 도움이 돼요.

설문지 폼 마지막에 아래 질문을 넣어보세요.

혹시 비대면 인터뷰도 가능하신가요?

인터뷰 진행 시 10,000원 사례금을 지급해드립니다.

이름과 전화번호를 입력해주세요.

고객을 찐팬으로 만드는 첫 걸음이 되어줄 겁니다.

행운을 빕니다!

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포털 뉴스를 대체할 뉴스앱

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[0to1 여정 시리즈] 3. 창업의 딜레마와 그 해결책 (7월)

0to1 여정 시리즈란?

저의 창업 일지입니다. 나태해지지 않고, 방향키를 꽉 잡을 수 있도록, 주단위 목표를 복기하기 위해 작성하게 되었습니다. 소중한 응원과 관심, 피드백을 부탁드립니다.

0. 스타트업 창업의 3요소 : '제품', '자금', '팀'

스타트업 창업의 3요소가 있다면 '제품', '자금', '팀'이라고 생각한다.

그런데 3개는 돌고 도는 딜레마 문제가 있다.

'제품'을 만들려면 '자금'과 '팀'이 필요하다.

'자금'을 받으려면 '제품'과 '팀'이 필요하다.

'팀'을 구성하려면 '제품'과 '자금'이 필요하다.

혼자 준비하는 과정에서 제품, 자금, 팀의 딜레마를 뚫기 위해 3가지를 다 시도했다.

팀을 만들었고, 제품을 개발했다.

이때까지만 해도 잘 될 거라고 생각했다.

그래서 7월 말, 올인하기 위해 퇴사했다.

그 뒤로 한 달,

너무 많은 일들이 일어났다.

결과적으로는 제자리 걸음을 하게 된 셈...

그래도 얻은 것이 있다면, 창업의 딜레마를 근본적으로 해결할 수 있는 방향 정도?

VC, 매체사, 잠재 고객, 미디어 사업체 미팅을 통해 얻은 인사이트를 공유해보려고 한다.

1. 팀빌딩 (6월 4주차)

처음엔 직접 개발할 생각이었다.

강의를 들어가며, 챗GPT를 활용해 개발하다가 어느 순간 막혔다. 코드가 늘어나니까 챗GPT도 엉뚱하게 답하고, 오히려 코드를 더 엉망으로 만들어 원복하는데 더 많은 시간을 썼다. GPT Plus를 결제해서 GPT-4o 모델을 쓰고 있었는데, 이것도 길게 써서 제한이 걸렸다.

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한도에 도달하면 새 채팅방을 만들어도 안된다.

토큰 갱신될 때까지 4o모델은 못 쓴다.

풀리기까지 몇 시간 걸렸던 것 같다.

이대로는 답이 없을 것 같아 사람을 구하기로 했다.

랜딩페이지 하나 들고 주변 지인, IT 커뮤니티 플랫폼, 링크드인에 글을 썼다.

생각보다 창업에 관심이 있는 사람을 찾기 힘들었고, 요즘 투자 업계나 시장이 안 좋아서 더 몸을 사리는 것 같았다. 일단 MVP부터 만들기 위해 사이드 프로젝트로 팀원을 구하기로 했고, 3주만에 개발자 2명을 구했다. 디자인 작업을 위해 과거 동료에게 한번만 도와달라고 부탁했다.

처음에 힘을 보태준 팀원들은 모두 회사 동료들이었다.

창업을 함께하는 건 별개의 일이라도, 아무 것도 없는 상황에서 도와주는 건 내 주변 사람이다. 회사 동료들과 좋은 관계를 유지하는 것이 정말 중요하다는 것을 다시 깨달았다. 사람은 서로 돕고 산다.

(무한 감사를 표합니다..!!)

2. 제품 (7월 2주차)

랜딩페이지에 이메일 주소를 남겨준 분들에게 메일을 보냈는데, 딱 한 분만 답이 왔다.

주소를 남겼을 때 바로 연락을 했어야 했다. 지금 생각하면 너무 아쉽다.

어떻게든 잠재 고객을 만나기 위해 '서베이지'라는 플랫폼을 이용했다. 여기서 63명의 고객으로부터 응답을 받았다.

내 가설은 다음과 같았다.

  • 잠재 고객은 '뉴스를 매일, 주 5~6회 소비하는 고객'이다.

  • 잠재 고객은 네이버 뉴스를 통해 뉴스 정보를 취할 것이다.

  • 네이버 뉴스를 보면서 hair on fire problem을 가지고 있을 것이다.

양식 응답 차트. 질문 제목: 자주 사용하는 플랫폼이 무엇인가요?. 응답 수: 응답 55개.

설문에 따르면, 65%의 고객이 '네이버 뉴스'를 본다고 답했다.

설문지로 1차 확인 후, 잠재 고객 대상자 중 화상 인터뷰가 가능하다고 답변한 분들에게 연락해 총 4명과 비대면 인터뷰를 진행했다

그런데, 여기서 반전이 발생했다.

역시 인터뷰만큼 인사이트를 발견하는 좋은 방법이 없는 것 같다.

인터뷰 인사이트

  • 사람들이 네이버뉴스에 의존하지 않는다. 유튜브, 텔레그램, 증권앱, 엣지, 커뮤니티, 크롬 익스텐션, 뉴스레터 등 다양한 채널을 활용해 뉴스를 소비한다.

  • '뉴스'의 정의가 제각각이다. 언론사가 제공하는 기사 뿐만 아니라, 여러 뉴미디어(유튜브, 뉴스레터, 아티클 등)에서 제공하는 것도 뉴스라고 생각한다.

  • 언론사를 따지지 않는다. 대신, 댓글 반응을 통해 다른 사람의 의견을 듣고, 균형적인 시각을 가지려고 노력한다. 그런데 네이버뉴스는 댓글이 양극단 진영이 서로 싸우는 것 밖에 없어서 잘 안보게 되고, 대안으로 유튜브를 본다.

설문만 봤을 때는 내 가설이 맞았다고 생각했다.

그러나, 인터뷰를 하면서 가설이 잘못됐다는 걸 깨달았다.

MVP를 개발하고 있는데,, '이걸 진행하는 게 맞나?' 하는 생각이 들었다.

3. 자금 (7월 4주차)

사업계획서를 만들고 엔젤라운드, ENSL 등 당시 열려있던 AC 배치 프로그램에 지원했다.

결과는 광탈.

500 Global 심사역 분이 커피챗을 진행한다고 하여 신청했다. IR자료도 몇 번 업데이트해서 메일로 보내드렸다.

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받은 피드백은,

  • 미디어 생태계를 더 깊이 알 필요가 있을 것 같다.

  • IR자료만 봤을 때는 뾰족한 시장이나 고객이 잘 안 보이는 것 같다.

  • 미디어 산업의 가장 큰 문제는 수익 모델을 만드는 것이다.

우선 내가 미디어 관련 업력이 전혀 없었기 때문에 생태계를 더 깊이 이해할 필요가 있었다.

그래서 8월 내내 매체사, 언론양성기관 교수님, 미디어 관련 사업 대표님들을 찾아다녔다. 이 이야기는 다음 에피소드에서 풀고,,

7월 활동을 통해 자금은 큰 문제가 아니라고 판단했다.

왜냐하면,

  1. 해결하고자 하는 문제가 명확한가?

  2. 솔루션을 가지고 있는가?

  3. 시장이 있는가?

를 해결하는 것이 더 먼저라고 생각했기 때문이다.

이 고생을 통해 처음 가졌던 딜레마를 해결하는 방향을 깨달았다.

4. 딜레마의 해결책, 문제를 검증하라

제품, 팀, 자금의 딜레마를 해결하는 방법은 문제를 검증하는 것이다.

팀원을 사이드 프로젝트로 설득할 때조차 내러티브를 활용했다. 왜 만들려고 하는지, 무엇이 문제인지, 어떻게 해결할 것인지, 앞으로 비전이 무엇인지 설명했다.

그러니 초기 멤버를 구할 때는 더 엄중한 잣대가 필요한 것이다.

'문제를 검증한 정량적인 데이터가 있는가?' 가 핵심인 것 같다.

핵심을 가지고 있으면, 팀원을 구할 수 있고,

팀을 구하면 제품을 개발할 수 있고,

사업성을 증명하면 자금을 구할 수 있다.

지금은 다시 처음으로 돌아와

'문제'에 집중하고 있다.

3. 복기

잘 한 것 :

  • 팀을 만들었고, 제품을 개발했다.

개선할 것 :

  • 제품을 개발하기 전에 문제를 더 깊이 파고 들었어야 했다.

  • 혼자서 다 할 수 있다고 생각했다. 내가 해야만 하는 일에 집중해야 한다.

데모스

포털 뉴스를 대체할 뉴스앱

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[0to1 여정 시리즈] 2. 기자 인터뷰를 통해 아이디어 피드백 받기 (6월 2주차)

0to1 여정 시리즈란?

저의 창업 일지입니다. 나태해지지 않고, 방향키를 꽉 잡을 수 있도록, 주단위 목표를 복기하기 위해 작성하게 되었습니다. 소중한 응원과 관심, 피드백을 부탁드립니다.

1. 지인 수소문하기

기자는 이 아이디어에 대해 어떻게 생각할까?

내가 미디어 산업에 대한 지식이 전무했기 때문에 생태계를 파악할 겸, 의견을 들어볼 필요가 있었다. 문제는, 주변에 기자는 커녕 미디어 업계에 종사하는 사람이 아무도 없었다.

다행히도 지인의 지인 중에 기자인 분이 계셔서 인터뷰를 요청드렸고, 화상으로 진행할 수 있었다.

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첫 인터뷰에서 큰 인사이트를 얻을 수 있었다.

  1. 일반 기자팀과 온라인 기자팀이 나뉘어 있다.

  • 일반 기자 : 종이 지면에 기사를 배포하는 기자. 온라인 지면에도 배포할 수 있다.

  • 온라인 기자 : 온라인 지면에 기사를 배포하는 기자.

  • 이들은 기사를 쓰는 양이 달랐다. 일반 기자는 많아봤자 하루에 1~2개지만, 온라인 기자는 하루에 4~5개씩 쓴다.

  • 일반 기자는 취재부가 정치, 사회 등 정해져 있다. 온라인 기자는 카테고리 상관없이 쓸 수 있다.

  1. 팀마다 KPI가 다르다

  • 일반 기자는 한국기자협회에서 선정하는 '이달의 기자상'을 받는 것을 목표로 한다.

  • 온라인 기자는 PV를 늘리는 것을 목표로 한다.

특히 'PV를 늘리는 것이 목표'라는 것을 듣고 시장의 관점에서 볼만한 뉴스가 없는 이유를 알 수 있었다.

  • 매체사(언론사)의 디지털 시장에서 주 수입원은 광고 수익이다.

  • 광고 수익은 자사 웹사이트의 광고 지면을 통해 발생한다.

  • 해당 지면은 CPM(노출당 비용) 방식이라 사용자의 방문을 유도하는 것이 중요하다.

  • 포털은 뉴스 헤드라인과 썸네일만 노출한다.

  • 그러므로, 자극적인 사진과 헤드라인을 써서 '어그로'를 끌어야 한다.

  • 클릭만 유도하면, KPI를 달성할 수 있다.

시장 구조가 저품질 뉴스 컨텐츠를 유도하고 있었다.

이를 해결하기 위해서는 사용자의 참여가 수익에 반영되는 구조적 변화가 필요하다.

한편, '추천점수 기반 고품질 뉴스 서비스'에 대한 의견을 물어봤다.

2가지 답변을 주셨다.

서비스 : 추천점수 기반 고품질 뉴스 서비스

기자 답변

  • 문제 의식에 대해서는 충분히 공감한다.

  • 사람들의 공감이 '고품질 뉴스'인가, 에 대해서는 의문이 있다.

  • 정치 분야의 경우, 극단적인 집단에서 특정 기사를 어뷰징을 할 수 있다.

해결해야 하는 문제

  • 고품질 뉴스를 판단하는 기준

  • 추천점수의 악용 방지 대책

다른 기자분들의 의견도 구해보기로 했다.

2. 콜드메일을 보내 인터뷰하기

네이버 뉴스에 가면 언론사에 소속된 기자 전용 페이지가 있다. 거기에 기자의 이름, 소개, 이메일주소 정보가 있다.

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크롤러를 개발해서 81개 언론사에 소속된, 9200명 기자의 이메일 주소를 수집했다.

(수집한 방법은 아래 링크 참고)

400명에게 콜드메일을 발송했다. 발송할 때는 스프레드시트 > appscript에 mailmerge 방법을 사용했다. 하루에 한 50~80명까지만 발송할 수 있어서 3~4일에 걸쳐서 발송했다.

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그리고 5명이 회신을 주셨다. 조선일보, 한겨레, SBS, 매일경제, 한국경제 등 메이저 언론사 분들이 답변을 주셔서 정말 감사했다. 서면으로 질문을 주고받았는데, 몇 가지 답변을 간추리면 다음과 같다.

  • 아시다시피, 이 방식에는 많은 노이즈가 섞일 우려가 있을 것으로 보입니다. 예를 들어, 1번 기사로 인해 특정 단체에게 피해가 갈 경우 그 특정 단체에서 직접 1번 기사에 비추천을 주어서 노출을 막을 수 있는 그런 노이즈가 생길 수 있을 것 같습니다. - 조선일보 OOO 기자 -

  • 추천과 비추천은 결국 페이지를 정치뉴스 위주로 지지자들이 좋아할 기사 위주로 양극단으로 표출될 수밖에 없습니다. 사람들이 좋아하는 기사가 좋은 기사인지부터 고민이 필요하다고 생각합니다. - 매일경제 OOO 기자 -

  • 지금의 언론 구조는 포털에 얼마나 잘 노출이 되는지가 중요합니다. 저도 이 문제를 공감하고 있지만, 언론사들이 돈을 벌기 위한 가장 쉽고, 좋은 방법이기도 해서 바꾸기가 쉽지 않을 것 같습니다. - 한국경제 OOO 기자 -

많은 분들이 문제의식에 대해서는 공감하셨지만, 해결방법에 대해서는 '노이즈'에 대해 가장 큰 걱정을 하셨다.

'사용자 추천이 최선의 문제 해결 방법인가?' 에 대해 고민하기 시작했다.

이를 해결하기 위해 MVP를 만들어서 사용자 피드백을 받아보기로 했다.

(결과적으로 잘못된 길을 갔다.)

3. 복기

잘 한 것 :

  • 기자 분들의 솔직한 피드백을 받았다.

개선할 것 :

  • 시장의 관점에서 문제를 찾았지만, 고객의 문제를 찾지 않았다.

  • 빨리 시장에 런칭하고 싶은 마음을 참고, 고객이 가진 뾰족한 문제를 찾아야 했다.

  • 지금 다시 한다면 시간이 걸리더라도 구체적으로 문제를 정의할 것이다.

데모스

포털 뉴스를 대체할 뉴스앱

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Seunghwan

Seunghwan

[0to1 여정 시리즈] 1. 우연히 발견한 아이디어, 일단 시작하기 (5월 4주차)

0to1 여정 시리즈란?

저의 창업 일지입니다. 나태해지지 않고, 방향키를 꽉 잡을 수 있도록, 주단위 목표를 복기하기 위해 작성하게 되었습니다. 소중한 응원과 관심, 피드백을 부탁드립니다.

1. 의문을 문제로 인지하기

1-0. '왜 이렇게 볼만한 뉴스가 없지?'

누가 10분마다 사용하는 서비스가 있냐고 묻는다면, '뉴스'라고 단언할만큼 뉴스를 자주 본다. '내가 뉴스를 많이 보는구나'라고 인지한 건 얼마 되지 않았다. 우연히 대화하다가 '나는 뉴스 안 봐'라고 하길래 1차로 충격먹었고, 주변에 물어보니 7명 중 3명은 뉴스를 안 본다고 답해 2차로 충격 먹었다.

그제서야 평소 내가 의아해하던 물음이 '문제'로 인식되었다. 타인은 관심이 없었기 때문에 문제라고 느끼지 않았지만, 나에게는 뉴스가 큰 가치를 가지고 있었기 때문에 계속 의문을 가져왔던 것이다.

1-1. 포털 뉴스 서비스의 Problem

뉴스를 접하는 경로는 TV, 포털, SNS, 유튜브 등 다양한데 나는 네이버뉴스를 자주 이용했기 때문에 포털 뉴스 서비스의 문제를 짚어봤다.

  • '네이버 뉴스'에 광고성 기사가 너무 많다.

  • 자극적인 헤드라인으로 어그로를 끄는 저품질 컨텐츠가 계속 노출된다.

  • 동일한 기사가 반복적으로 노출된다.

  • 다른 곳에서 뉴스를 보려고 해도, 뉴스 서비스를 운영하는 곳이 별로 없다. 다른 포털은 사용성이 떨어지고, 구글은 검색 기반이다.

  • 유튜브는 종종 보지만, 영상이라서 가독성이 떨어진다.

1-2. 솔루션

개요 : 추천점수 기반 고품질 뉴스 서비스

핵심 가치 : 뉴스 소비자에게 고품질 뉴스 컨텐츠를 제공한다.

비전 : 사용자 참여를 통해 퀄리티 저널리즘 생태계를 구축한다.

솔루션 동작 방식은 다음과 같다.

  • 사용자의 추천점수를 도입해 뉴스 기사에 점수를 매긴다.

  • 높은 점수를 얻을수록 상위에 노출되는 편집 알고리즘을 도입한다.

  • 높은 점수를 받은 기자, 언론사 랭킹을 매겨서 고품질 컨텐츠를 작성하도록 유도한다.

2. 가설 검증하기

내가 정의한 문제가 나만의 생각인가?

이 솔루션에 대해서는 어떤 반응을 보일까?

확인하기 위해 MVP를 만들기로 했다.

챗GPT의 힘을 빌려 한 30% 정도 만들었을 때, 권도균 프라미어 대표님이 스텔스 창업가들을 위해 '스텔스창업 끝장상담소' 프로그램을 열어서 참석했다.

IMG_6985.JPG

여러 말들이 있었지만, 가장 귀에 꽂혔던 건, 일단 랜딩페이지부터 만들어보라는 것.

사업의 본질은 사람들이 진짜 좋아하는 것을 만드는 것입니다. 그 후에는 랜딩페이지만 만들고 이메일을 수집해보세요. 그것만 있어도 됩니다.

2시간 정도 듣다가 계속 같은 얘기로 돌아오는 것 같아 바로 나왔다. (실제로는 거의 4시간 가까이 하셨더라구요.. 대단합니다)

2-1. XYZ 가설 설정하기

뉴스에 관심이 많아 랜딩페이지에 진입한 고객의 10%는 이메일 주소를 남길 것이다.

  • 소구포인트 : 어뷰징, 광고성 기사, 가짜 뉴스를 걸러준다.

  • 흐름은 문제 공감 -> 솔루션 소개 -> 핵심 기능 -> CTR 순으로 만들었다.

  • 데이터까지의 시간 : 6일 (제작기간 2일 + 테스트 기간 4일)

imweb, framer, softr 등 여러 제작 툴을 알아보다가 최종적으로는 'softr'을 선택했다. 이유는 첫 달 무료이고, 각종 템플릿을 이용해 가장 빠르게 제작할 수 있기 때문이다. 다만, 자유도가 매우 떨어진다.

ezgif.com-animated-gif-maker (1).gif

softr는 고객이 입력한 이메일 정보를 구글스프레드시트 혹은 개인 이메일로 발송해주는 기능이 있다. 별도의 3rd party 앱을 연동하지 않고 랜딩페이지를 제작할 수 있다.

페이스북과 X에 광고를 각각 돌려보기로 했다. 주변 지인에게 피드백을 받고 싶지는 않았고, 뉴스에 관심이 많은 잠재고객군이 많은 곳이 딱히 없어보였다. 매일 1만원씩, 효과 안 나온다 싶으면 바로 끄기로 하고 캠페인용 배너를 제작했다.

총 진행 비용 : 9만원

  • SNS 광고 : 6만원

  • 도메인 구매비용 : 3만원

2-2. 결과 확인하기

  • 테스트 기간 : 4일

  • 노출 채널 : 페이스북, X

  • 성공 지표 : 이메일 수집률 10% 달성

채널

노출수

페이지 진입 수

수집한 이메일

CTR

FB

6,104

35

X

32,663

73

총계

38,767

108

10

9.2%

이후에도 오가닉으로 페이지에 진입해, 총 20명이 이메일 주소를 획득했다.

'아이디어 불패의 법칙'에서 말하는 '될놈척도'로 따진다면, '낮음'이었다. 근데, 이 때는 책을 읽기 전이라 대박은 아니지만 실험은 성공했다고 생각했다.

이해관계자들의 얘기를 들어보기 위해 기자 인터뷰와 고객 인터뷰를 진행했다.

3. 복기

잘 한 것 :

  • MVP를 만들다가 랜딩페이지부터 만들기로 선회한 것. 데이터까지의 시간을 대폭 줄였다.

개선할 것 :

  • 광고에 생각보다 돈을 너무 많이 썼다. 더 짧게 했어야 했다.

  • 광고 등록 과정에서 시간이 많이 지연되었다. 특히 광고 주제가 정치로 잡혀 자꾸 계정이 block 당한 게 컸다.

  • 다음엔 무료 채널을 적극 활용할 것이다.

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Seunghwan

Seunghwan

뉴스 플랫폼으로 창업을 준비하고 있습니다. 소중한 의견을 구합니다.

안녕하세요,

스타트업에서 PO로 일하다가 퇴사하고 창업 준비중인 김승환이라고 합니다.

저는 '데모스'라고 하는 뉴스 플랫폼을 만들고 있습니다.

뉴스 기사를 엄청 자주 보는데, 신뢰도가 떨어지는 기사들이 너무 많이 보여 이 문제를 직접 해결하고자 창업을 결심하게 되었습니다.

아직 준비한 지 얼마 안되어 부족한 게 많습니다.

아이디어를 디벨롭하는 과정에서 많은 분들의 의견을 듣고 싶어 1분 설문을 준비했습니다.

잠깐 시간 내어서 참여해주신다면, 멋진 서비스로 찾아뵙겠습니다.

(인터뷰는 2만원 상당의 사례금도 준비해두었습니다..!)

감사합니다!

▼설문 바로가기▼

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Seunghwan

Seunghwan

챗GPT로 9,000명 가량의 잠재 고객DB를 얻은 방법과 프롬프트 팁



AI, 어디까지 사용하고 계시나요?

저는 매일매일 씁니다. 특히 번역 맡길 때 좋더라고요. 가끔씩 영작이 궁금할 때나 문법, 단어 등을 물어보면 적절한 예시와 함께 잘 설명해 주더라구요.

일할 때도 종종 쓰는 편인데요. 저는 PO라 종종 노가다를 해야 할 때가 있습니다. 그때 AI가 탁월한 성능을 보여줍니다. 실제로 챗GPT를 어떻게 활용했는지, 그리고 경험에서 얻은 프롬프트 팁을 공유해 보려 합니다.

01. 목적 정의하기

기자 인터뷰를 위해 기자들의 이메일 정보를 수집해야 했습니다. 찾아보니 언론사만 88개에 언론사별 소속 기자만 100명이 넘었습니다. 어림잡아 8800명이죠. 이 기자들의 정보를 한 땀 한 땀 취득하는데 걸리는 시간이 10초라고 가정하면 88,000초, 24시간이 조금 넘습니다.

챗GPT를 활용하기로 했습니다.

목적은 '기자 이메일 정보를 수집하기'로 합니다.

02. 출력값 설정하기

네이버 뉴스에 들어가니 언론사별 기자 상세 페이지가 있더라고요. 이를 참고해 출력값을 아래와 같이 설정했습니다.

No / 기자명 / 언론사명 / 기자 이메일주소

1 / 김길동 / 김나라일보 / kimgildong@kimnara.kr

....

출력값을 정하는 것이 중요합니다. 프롬프트는 출력값에서 역으로 만들어가야 합니다.

03. 디렉토리 구조 파악하기

디렉토리는 출력값을 가져올 위치입니다. 웹페이지에서 가져온다면, 해당 url의 구조를 파악해야 합니다.

출력값은 '기자 상세페이지'에 있고, 해당 페이지 URL은 아래 예시와 같습니다.

https://media.naver.com/journalist/022/76945

URL path의 022와 76945는 무엇일까요?

'https://media.naver.com/journalist/022'로 접속해 봅니다. 개발자 도구로 보니 '세계일보'라고 하는군요.

글1.png

022는 '언론사 id'라는 것을 알 수 있습니다.

76945는? 역시 개발자 도구에서 기자 이름을 찍어 보면 '기자 상세페이지'로 이동하는 링크가 걸려 있고, 개인마다 고유한 번호로 설정되어 있는 것으로 보아 76945는 '기자 id'라는 것을 알 수 있습니다. 아래 이미지의 기자 id는 76302네요.

글2.png

'기자 상세페이지' URL은 https://media.naver.com/journalist/{언론사 id}/{기자 id} 와 같이 구성되어 있다는 것을 파악했습니다.

이제, 본격적으로 프롬프트를 쓸 차례입니다.

04. 1 task per prompt

챗GPT에게 무턱대고 요청하면 원하는 결과값을 얻기 어렵습니다. UX 원칙인 'One thing per page' 원리를 차용합니다. 한 프롬프트에 한 번의 테스크만 맡기는 것이죠. 그러기 위해 테스크를 분할하여 작성해 봅니다.

파악한 디렉토리 구조에 따라 아래와 같이 테스크를 작성할 수 있습니다.

  1. 모든 언론사 id를 수집하기

  2. 언론사별 기자 id를 수집하기

  3. '기자 상세페이지'에 접속해 출력값 가져오기

  4. 2번을 반복하기

테스크 별로 프롬프트를 작성합니다.

(코드 실행 환경은 생략했습니다. 실행 환경 구축부터 'step by step'으로 알려달라고 하면 잘 알려줍니다. 시키는 대로 설치하고, 오류 나면 코드를 복사해서 붙여 넣으면 혼자 분석해서 해결 방법을 알려줍니다.)

Task1

모든 언론사 정보는 'https://media.naver.com/press'에 있더군요.

Prompt : 'https://media.naver.com/press'에서 모든 언론사의 id를 배열로 출력해. 언론사 id는 'data-office-id' 속성값이야.

결과는? 'media_ids' 변수에 값을 출력해 줍니다.

글3.png

Task1 해결.

Task2&3

prompt : 'https://media.naver.com/journalist/{언론사 id}' 페이지에서 기자 id를 수집해. 그리고 'https://media.naver.com/journalist/{언론사 id}/{기자 id}'에 접속해서 출력값을 가져와. 출력값의 속성값은 '~~~'야.

글4.png

코드 맨 위를 보면 media_id = '437'로 되어 있습니다. 1개의 언론사 id를 넣어서 테스크 결과를 확인해 보는 겁니다.

2&3이 잘 되는 것을 확인했다면?

다음 테스크로 갑니다.

Task4

media_id 변수에 Task1 값을 넣고 코드를 실행합니다. 실제로는 시간이 꽤 오래 걸려서 오류가 생기더라고요. 그래서 5개씩 끊어서 반복 수행했습니다.

결과는? 총 9,211개의 기자 이메일 정보를 수집했습니다.

글5.png

넉넉잡아 한 6시간 걸렸을까요? 24시간을 6시간으로 단축시켰으니 18시간을 아꼈습니다.

Task5. 이메일 발송할 타겟 정하기

9,211명에게 모두 이메일을 보낼 수 없으니, 타겟팅을 해야 했습니다. 언론사 별로 골고루 선정하고 싶은데, 노가다를 할 수는 없잖아요? 챗GPT의 힘을 빌립니다.

글6.png

혼자 열심히 작업하더니 파일을 던져줍니다.

글7.png

결과는?

언론사별로 정확히 1000명을 선정해 줬습니다. (열이 너무 길어서 캡쳐가 안되네요ㅠ)

글8.png

구글에서 제공하는 mail merge기능을 써서 보냈는데 하루에 50명까지만 가능하더라구요. 실제로는 400명 가까이 발송했고, 한 5명으로부터 회신을 받았습니다.

앞으로 AI라는 도구는 개개인에게 정말 강력한 도구가 되어줄 것 같습니다.

05. 프롬프트 팁

실제로는 위의 과정처럼 정갈하게 진행되지는 않았습니다. 여러 번의 문답과 시행착오 끝에 '이런 식으로 하면 쉽게 갈 수 있구나'를 깨달았습니다. 그 팁을 정리하면 아래와 같습니다.

  1. 'step by step'. 잘 모를 땐 'step by step'을 외치세요. 커뮤니티에 언급된 여러 프롬프트 꿀팁들을 다 써봤는데, 이것만큼 간단하고 강력한 게 없습니다.

  2. 1 task per prompt. 처음부터 모든 것을 맡기면 안 됩니다. 제대로 동작하지 않을 가능성이 클뿐더러 오류를 잡기도 어렵습니다. '작고 명확한 task를 맡기고, task 사이 브릿지 업무를 내가 채워넣는다'는 접근법이 좋습니다.

  3. Say problem solved. 테스크 결과값이 원하는 대로 나왔다면 '해결됐어'라고 말하세요. 그렇지 않고 다음 테스크를 요청하면 요구사항이 엉킵니다. 코드를 처음부터 새로 짜거나, 앞의 요구사항을 계속 이어받아 작성하거나 합니다. 테스크가 끝났다는 것을 분명히 얘기하세요. 또는 앞의 테스크를 수정하고 싶을 때는 '테스크를 수정할게'라고 말하세요. 분명하게 말해야 잘 알아듣습니다.

  4. Set save point. 챗GPT가 작성하는 코드량이 많아질수록 세이브포인트를 설정하면 좋습니다. 그래야 나중에 코드를 이상하게 뱉을 때 세이브포인트로 돌아올 수 있기 때문입니다. 저는 코드 업데이트 때마다 v1.0, v1.1 등 버전으로 세이브포인트를 만들어놓습니다. 나중에 코드를 이상하게 만들면 'v1.0 코드에서 다시 수정해'라는 식으로 프롬프트를 짭니다. 그러면 나중에 훨씬 운영하기 쉽습니다.

06. 결론

AI의 꽃은 '구현'이라고 생각합니다. 언젠가는 AI 기반의 디자인, 마케팅, 개발, 데이터 분석, 재무 직원을 만들어 1인 회사를 운영할 수도 있지 않을까요?

제가 PO가 되어 요구사항을 작성하면 AI디자이너가 피그마에서 화면을 그리고, 그걸 보고 AI개발자가 개발하고, 배포하면 AI데이터분석가가 A/B테스트 실행 결과를 분석하고, 이를 반복해 그로스를 만들어낼 수 있다면? 24시간 일하는 조직을 만들 수 있지 않을까요? 언젠가 AI 조직으로 회사를 운영해 보고 싶네요ㅎ



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Seunghwan

Seunghwan

5년 만에 꼭 해결하고 싶은 문제를 찾았습니다.

안녕하세요,

데모스팀 김승환입니다.

솔로 프로젝트로 시작한 지 두 달 정도가 지났는데요.

서비스 런칭을 앞둔 시점에서 제가 어떤 생각으로 프로젝트를 진행하게 되었는지,

그리고 앞으로의 계획은 무엇인지 그 과정을 공유해보려 합니다.

1) 창업을 위한 문제 해결 vs 문제 해결을 위한 창업

저는 예전부터 창업에 관심이 많았습니다.

졸업 직후 여러 해커톤에 참여해 프로젝트를 수행했는데,

개인적으로 가장 불편한 부분이 있었습니다.

'내가 진짜 이 문제를 해결하고 싶은 건가,

아니면 창업을 하고 싶어서 문제를 찾아다니는 건가?'

솔직히 후자에 가깝다고 생각했고,

저는 제가 해결하고 싶은 문제 해결을 위해 창업하고 싶었습니다.

일단 취업으로 선회해 기회를 물색했습니다.

그리고 5년이 지난 지금, 올인하고 싶을 문제를 찾았고,

솔로 프로젝트를 진행하게 되었습니다.

2) 뉴스 유통의 문제

시작은 단순했습니다.

'요새 기사 볼 게 없네'

10년 전에 발생한 미제 살인 사건, 중국에서 일어난 기행적 사건,,,,

국내 1위 포털 뉴스 지면에 종종 나오는 기사들입니다.

뿐만 아니라 광고성, 낚시성 기사도 많죠.

왜 이런 기사를 봐야할까요?

좋은 기사들을 자주 접할 수는 없을까요?

자료 조사를 해보니 실상은 더 충격적이었습니다.

한국언론진흥재단이 매년 조사하는 '언론수용인조사(2023)'에 따르면,

한국인의 언론인에 대한 신뢰도는 매년 하락하고 있습니다.

특히 요즘 대두되고 있는 문제는 가짜뉴스!

자료에서도 '사람들은 가짜뉴스를 가장 심각한 문제라고 생각하고 있다'라고 발표했습니다.

image.png부가적인 문제들이 가지처럼 떠올랐습니다.

  • 정정/반론/추후 보도는 왜 원문과 연결지어 보여주지 않지? 가짜뉴스를 전파하고 나중에 오보라고 따로 기사를 내면 끝인가?

  • 왜 기사의 편집과 노출은 공급자 중심적으로 운영되고 있지?

  • 기획기사, 연재기사는 왜 찾아보기 어렵지?

  • 외국에서 바라보는 한국 내 주요 이슈에 대한 의견은 왜 접하기 어렵지?

  • 좋은 기사들을 모아서 볼 수 있는 방법은 없을까? 좋은 기자들을 팔로우할 수는 없을까?

  • 왜 언론사는 클릭을 유도하는 헤드라인을 쓸 수밖에 없지?

'이 문제에 내가 관심이 많구나'

꼭 해결하고 싶다고 생각했고,

문제의 근본 원인은 '뉴스 유통'의 문제라고 생각했습니다.

이를 해결하기 위해 포털 뉴스를 대체할 뉴스 플랫폼,

'데모스'를 만들게 되었습니다.

데모스는 '시민 전체'를 의미하는 그리스어 'demos'에서 가져왔습니다.

'democracy'의 'demo', 민주주의의 '민'의 어원입니다.

모두의 참여로 만들어나가는 뉴스앱이라는 뜻에서

데모스로 이름지었습니다.

3) 사용자 투표 기반 뉴스앱, 데모스

"기사에 사용자가 투표(upvote/downvote)제를 도입하고,

점수에 따라 노출시키면 좋은 기사가 상위노출될 것이다"

제가 생각한 가설입니다.

이를 검증하기 위해 우선 랜딩페이지를 만들었습니다.

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이후, 2가지 활동을 통해 가설을 검증하기로 했습니다.

  1. 광고를 돌려 '참여 전환율 10%' 달성하기

  2. 기자 분들에게 의견 물어보기

페이스북과 X(구. 트위터)에 광고를 돌려봤습니다.

(뉴스, 언론 분야라 광고 계정도 이유없이 비활성화되어서 고생 좀 했습니다ㅜ)

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찾아보니 랜딩페이지 진입수 대비 전환율이 10%를 보더라구요.

4일 동안 진행한 광고 결과입니다.

  • 페이지 진입유저수 : 108명

  • 참여 전환율 : 10명

  • CVR : 9.2%

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이 정도면 한번 해봐도 되지 않을까..?

싶었습니다.

기자 분들에게 의견을 물어보려고 크롤러를 개발해 약 9,000명의 기자 정보를 수집했습니다.

(GPT-4o와 함께라면 비개발자도 크롤러를 만들 수 있습니다.

원한다면 다음에 크롤러 만든 방법도 자세히 공유해드리겠습니다)

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그 중 400명에게 메일을 발송하여 의견을 구했습니다.

(메일 일괄 발송은 하루에 최대 50명까지만 되더라구요)

image.png

5명의 기자분들이 회신을 주셨습니다.

기자 분들은 훨씬 현실적인 얘기를 많이 해주셨습니다.

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5명 모두 반응은 비슷했습니다.

  • 문제의식에는 충분히 공감한다

  • 추천/비추천의 방식이 좋은 해결방법인지는 모르겠다.

    • 가장 큰 문제로, 강성 지지자들의 어뷰징이 발생할 수 있다.

    • 사람들의 추천을 많이 받은 기사가 좋은 기사일까?

여기까지 하고 든 생각은,

'일단 런칭 해봐야겠다'

였습니다. 이유는, 기자 분들이 말씀하신 추천/비추천 시스템의 한계에 대해 저도 계속 고민해봤지만 실제로 해보기 전까지는 모르겠다고 생각했습니다. 실제로 그런 문제가 발생하지 않을 수도 있고, 발생하더라도 생각보다 큰 문제가 아닐 수도 있고, 심각한 문제로 발견되어도 돌파구를 만들 수 있을 것 같았습니다.

그래서 앱 개발을 준비했고,

주변 지인들의 도움을 얻어 런칭을 앞두고 있습니다.

4) 팀 멤버를 모집합니다

지인들의 도움을 받긴 했지만, 아직은 솔로 프로젝트입니다.

저는 이 제품을 사이드 프로젝트로 운영하며 어느 정도 궤도에 오르고 나면 창업할 생각입니다.

저는 꼭 이 문제를 해결해 뉴스 산업의 구조를 바꾸고 싶습니다.

궁극적인 미션은 사람들에게 '양질의 정보를 얻는 경험'을 제공하는 것입니다.

팀과 제품에 관심이 있으시다면,

저와 조금 더 얘기를 나눠보고 싶다면

언제든지 커피챗 요청주세요 :)

기다리고 있겠습니다.

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