결과
긴 서론 대신, 먼저 결과를 보여드리고 싶습니다. 그런 다음 제가 어떻게 이미 효과가 있는 포맷을 찾아내고, 나만의 버전을 만들고, 에셋을 생성하고, 슬라이드쇼를 제작하고, 콘텐츠를 정리하고, 일정을 관리했는지 단계별로 설명드리겠습니다.
1. 이미 효과가 입증된 포맷 찾기
가장 먼저 하는 일은 이미 효과를 보고 있는 콘텐츠를 찾는 것입니다. 저는 완전히 독창적인 아이디어를 처음부터 만들어내려고 시작하지 않습니다.
타겟으로 삼을 틈새 시장이 정해지면, 바로 TikTok 검색창으로 갑니다. 피트니스를 예로 들어볼게요. "fitness apps", "gym apps", 또는 "workout apps" 같은 키워드를 검색합니다.
그런 다음 TikTok의 필터를 사용하여 지난 한 달간 가장 많은 좋아요를 받은 게시물 순으로 결과를 정렬합니다. 이렇게 하면 현재 실제로 효과를 보고 있는 것이 무엇인지 훨씬 더 잘 파악할 수 있습니다.
사람들이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 1년 전에 바이럴되었던 콘텐츠를 그대로 따라 하는 것입니다. 그 당시에는 효과가 있었을지 몰라도, 그 포맷은 이미 포화 상태일 가능성이 높습니다.
저는 단발성 바이럴 영상이 아니라, 반복적으로 효과를 보는 포맷을 찾고 있습니다. 영상 하나가 바이럴되는 데는 타이밍, 운, 또는 아주 특정한 상황이 작용할 수 있습니다. 하지만 같은 포맷이 여러 번 효과를 보는 것을 확인했을 때, 비로소 테스트해볼 가치가 있는 반복 가능한 패턴이라는 것을 알게 됩니다.
흥미로운 것을 발견하면 저장해두고 다음 단계로 넘어갑니다.
이번 경우, 저는 알림 포맷을 사용하는 슬라이드쇼를 찾았습니다. 이 포맷은 현재 TikTok에서 정말 흔하게 보이며 엄청난 바이럴을 일으키고 있습니다. 제가 가장 눈여겨본 것은 바로 이것입니다:
이 포맷은 분명히 테스트해볼 가치가 있습니다. 앞서 언급했듯이, 세 가지 핵심 요건을 충족하기 때문입니다.
첫째, 반복적으로 바이럴되었습니다. 저는 우연히 한 번 효과를 본 포맷을 찾는 것이 아닙니다. 이런 유형의 슬라이드쇼가 여러 번 바이럴되는 것을 보았고, 이는 포맷 자체가 효과가 있다는 강력한 신호입니다.
둘째, 다양한 틈새 시장에서 효과가 있습니다. 이것도 저에게 중요한 요소입니다. 포맷이 특정 주제나 대상에 의존하지 않는다는 것을 보여주기 때문입니다. 동일한 구조가 완전히 다른 틈새 시장에서도 강력한 결과를 낼 수 있다면, 이를 복제하는 것이 훨씬 더 매력적으로 다가옵니다.
셋째, CTA가 두 번째 슬라이드에서 앱 알림을 통해 소개됩니다. 첫 번째 슬라이드가 광고처럼 느껴지지 않고 이야기 속에 자연스럽게 앱이 소개되기 때문에 특히 마음에 듭니다.
이러한 이유로, 저는 이런 유형의 포맷을 저장해두고 제 앱으로 테스트할 것입니다.
2. 바이럴 게시물 분석하기
바이럴 게시물을 찾는 것은 시작에 불과합니다. 중요한 것은 그것이 왜 효과가 있었는지 이해하는 것입니다.
복제하고 싶은 슬라이드쇼나 영상을 발견하면, 그것을 하나하나 분해해서 살펴봅니다.
훅, 첫 번째 이미지, 아바타나 캐릭터, 스토리라인, 슬라이드 수, 페이싱, 캡션, CTA, 그리고 특히 댓글을 분석합니다.
댓글은 리서치에서 가장 유용한 부분 중 하나입니다. 가장 많은 좋아요를 받은 댓글을 살펴보는데, 이는 사람들이 실제로 무엇에 공감했는지 알려주기 때문입니다.
또한 첫 번째 이미지와 훅 텍스트에 특히 주의를 기울입니다. 목표는 게시물을 무작정 따라 하는 것이 아닙니다. 그 뒤에 있는 메커니즘을 이해하여, 제 콘셉트와 앱을 중심으로 같은 유형의 콘텐츠를 재구성하고 제 스타일을 더하는 것입니다.
음악도 중요합니다. 예를 들어 이야기가 감동적이거나 슬프다면, 그 감정을 강화하는 음악을 사용합니다. 이미 성과가 좋은 사운드를 사용하는 것을 좋아하지만, 이야기와 완전히 상반되는 트렌드 사운드는 절대 선택하지 않습니다.
3. 게시물 분해 및 복제하기
포맷을 이해했다면, 이를 제 앱에 맞게 조정합니다.
많은 사람들이 바이럴되려면 아무도 본 적 없는 아이디어를 떠올려야 한다고 생각합니다. 제 경험상, 거의 정반대입니다.
이미 효과가 있는 것을 식별하는 방법, 그것이 왜 효과가 있는지 이해하는 방법, 그리고 동일한 기본 메커니즘을 중심으로 새로운 변형을 만드는 방법을 배워야 합니다.
복제하고 싶은 콘텐츠를 확보했다면, GPT Image 2.5를 위한 프롬프트 엔지니어링에 특화된 맞춤형 GPT로 가져갑니다. GPT Image 2.5는 이 과정 전반에 걸쳐 사용하는 이미지 생성 모델입니다.
각 개별 이미지 뒤에 있는 프롬프트를 역설계해 달라고 요청합니다.
목표는 상세한 프롬프트를 얻어서 이를 GPT Image 2.5에 직접 가져가 나만의 버전 이미지를 생성하는 것입니다.
프롬프트를 얻으면 GPT Image 2.5로 가서 재현하려는 각 이미지의 프롬프트를 붙여넣습니다.
경쟁사의 원본 이미지를 참조용으로 함께 추가하는 것을 적극 권장합니다. 이렇게 하면 GPT Image 2.5가 재현하려는 이미지에 대한 시각적 참조를 얻을 수 있고, 필요한 변경을 하면서 동일한 유형의 비주얼을 재현하는 데 도움이 됩니다.
게다가 완전히 개인화된 캐릭터를 원한다면, 제 AI 아바타를 참조용으로 추가할 수도 있습니다.
이 과정에 사용하는 맞춤형 GPT는 다음과 같습니다:
이 과정을 통해 얻고 있는 결과는 정말 놀랍습니다.
예시를 하나 보여드리겠습니다:
제 스크린샷이 가짜가 아님을 증명하는 화면 녹화 영상입니다:
4. 콘텐츠의 두뇌로 GPT-6 Astra 사용하기
이미 효과를 보고 있는 콘텐츠 예시를 몇 개 확보했다고 해서, 바로 무작위로 새로운 영상을 만들기 시작하지는 않습니다.
이 부분은 아마 제 작업 흐름에서 가장 중요한 부분 중 하나일 것입니다.
저는 이미 효과를 보고 있는 패턴을 가져와서 GPT-6 Astra를 사용하여 새로운 콘셉트로 전환합니다.
목표는 ChatGPT에게 이렇게 묻는 것이 아닙니다:
"바이럴 TikTok 아이디어 20개를 알려줘."
그러면 보통 다른 모든 사람들을 위해 생성된 것 같은 20개의 일반적인 아이디어를 얻을 뿐입니다.
대신, GPT-6 Astra가 내 틈새 시장에서 실제로 효과를 보고 있는 것이 무엇인지 이해하고, 기본 패턴을 식별한 다음, 원본 콘텐츠를 단순히 복사하지 않으면서 그 패턴을 따르는 새로운 아이디어를 만들기를 원합니다.
실제 예시를 먼저 입력합니다
예를 들어, 제가 타겟팅하는 틈새 시장에서 매우 좋은 성과를 내고 있는 TikTok 영상을 5~10개 발견했다고 가정해 보겠습니다.
GPT-6 Astra에 예시를 제공하고 제가 달성하려는 것이 무엇인지 설명합니다.
다음과 같은 사항을 살펴보도록 합니다:
- 처음 1~2초
- 훅
- 전달되는 이야기의 유형
- 호기심이 어떻게 유발되는지
- 슬라이드 간의 진행 방식
- 감정적 보상
- CTA
- 사용되는 이미지 유형
- 페이싱
- 슬라이드당 텍스트 양
- 사람들이 계속 넘기고 싶게 만드는 요소
단순히 영상이 무엇에 관한 것인지 알려주기를 원하는 것이 아닙니다.
누군가가 스크롤을 멈추고 계속 시청하는 이유를 파악하기를 원합니다.
그런 다음 GPT-6 Astra가 패턴을 역설계하도록 합니다
제가 사용하는 프롬프트 구조는 다음과 같습니다:
"지금부터 매우 좋은 성과를 낸 TikTok 슬라이드쇼 예시 여러 개를 제공할 것입니다. 콘텐츠 전략가로서 이를 분석해 주세요. 주제에만 집중하지 마세요. 작동하게 만드는 기본 패턴을 식별하세요: 훅 구조, 호기심 루프, 페이싱, 스토리텔링, 감정적 트리거, 시각적 진행, 보상 및 CTA.
분석 후, 원본 영상을 복사하지 않고 새로운 콘셉트를 생성하는 데 사용할 수 있는 반복 가능한 콘텐츠 프레임워크를 만들어 주세요."
그런 다음 실제 예시를 제공합니다.
여기서 실제 예시를 가지고 있는 것이 큰 차이를 만듭니다.
모델이 처음부터 전략을 발명하는 것이 아닙니다.
이미 사람들이 시청할 의향이 있다는 것을 입증한 콘텐츠를 분석하는 것입니다.
5. 하나의 성공 포맷에서 수십 개의 새로운 아이디어로
GPT-6 Astra가 패턴을 이해하면, 한 단계 더 나아갈 수 있습니다.
묻는 대신:
"아이디어를 더 줘."
저는 이렇게 묻습니다:
"식별한 패턴을 사용하여 20개의 새로운 슬라이드쇼 콘셉트를 생성해 주세요. 각 콘셉트는 동일한 기본 구조를 사용해야 하지만 완전히 다른 시나리오를 탐구해야 합니다. 원본 주제나 표현을 반복하지 마세요. 즉각적인 호기심 격차를 만들고 6~10개의 시각적 슬라이드를 통해 설명할 수 있는 아이디어를 우선시하세요."
이제 저는 입증된 포맷에서 파생된 콘셉트 목록을 가지게 되었습니다. 일반적인 AI 아이디어가 아닙니다.
예를 들어, 성공한 영상 중 하나가 다음과 같은 내용을 기반으로 한다고 가정해 보겠습니다:
"남자친구가 바람을 피우는 줄 알았어요. 그런데 그의 핸드폰에서 이것을 발견했어요."
GPT-6 Astra가 누군가를 바람피우는 상황의 변형 20개를 제공하기를 원하지 않습니다.
대신, 아이디어 뒤에 있는 메커니즘을 이해하기를 원합니다.
그런 다음 그 메커니즘을 완전히 다른 이야기에 적용할 수 있습니다:
"제 가장 친한 친구가 저에게 무언가를 숨기고 있는 줄 알았어요. 그런데 이 사진을 봤어요."
또는:
"퇴근 후에 상사가 저를 사무실로 불렀어요. 이유를 전혀 몰랐는데, 그가 이것을 보여줄 때까지요."
또는:
"여자친구가 일찍 자겠다고 했어요. 새벽 2시 14분에 이 메시지를 받았어요."
동일한 심리적 구조.
완전히 다른 콘텐츠.
이것이 바이럴 영상을 복사하는 것과 바이럴 포맷을 재사용하는 것의 차이입니다.
6. GPT Image 2.5로 슬라이드쇼 일괄 생성하기
식별한 바이럴 포맷에 맞는 슬라이드쇼 아이디어 목록을 확보했다면, 각 아이디어에 대해 동일한 과정을 반복합니다.
이 시점에서 저는 이미 각 슬라이드쇼가 무엇에 관한 것인지, 이야기가 어떻게 진행될지, 각 슬라이드가 무엇을 전달해야 하는지 알고 있습니다.
이제 그 아이디어를 실제 시각적 콘텐츠로 전환하기만 하면 됩니다.
이를 위해 GPT Image 2.5를 사용하여 각 슬라이드쇼의 이미지를 생성합니다.
여기서 핵심은 슬라이드쇼를 하나씩 만드는 대신 일괄 생산하는 것입니다.
10~15개의 강력한 아이디어가 있다면, 보통 한 번에 모두 생성합니다.
그러면 대략 10~15개의 슬라이드쇼가 준비되며, 이는 일주일 내내 게시할 수 있는 충분한 콘텐츠입니다.
모든 콘셉트에 대해 동일한 과정을 반복합니다:
예를 들어, GPT-6 Astra가 앞서 찾은 패턴을 기반으로 15개의 콘셉트를 제공했다면, 해당 콘셉트를 하나씩 검토하며 필요한 모든 시각적 에셋을 생성합니다.
또한 각 슬라이드쇼 내에서 슬라이드 간의 시각적 스타일을 일관되게 유지하면서, 이야기에 맞게 장면을 조정하려고 노력합니다.
꼭 추천하고 싶은 한 가지 더: 가능하면 Pinterest 이미지를 사용하세요. 특히 사람의 얼굴이 보이지 않는 이미지가 좋습니다. 이런 이미지는 이 유형의 콘텐츠에 매우 효과적인 경향이 있습니다. 더 자연스럽고 포맷에 잘 어울리기 때문입니다. 실제로 제가 앱 마케팅에 사용하는 이미지의 약 80%가 Pinterest에서 온 것입니다. 지나치게 정제된 AI 생성 비주얼보다 이런 종류의 이미지가 더 나은 성과를 내는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 실제 사람이 자연스럽게 발견하고 공유할 법한 이미지처럼 보이기 때문입니다.
목표는 하루 종일 완벽한 슬라이드쇼 하나를 만드는 데 시간을 보내는 것이 아닙니다.
목표는 반복 가능한 생산 시스템을 구축하여, 입증된 콘텐츠 아이디어 목록에서 한 번의 세션으로 일주일치 콘텐츠를 만들어내는 것입니다.
10~15개의 슬라이드쇼를 모두 완성하면, 전체 콘텐츠 라이브러리가 준비됩니다.
그리고 다음 단계로 넘어갑니다: 에이전트를 사용하여 모든 것을 정리하고 일정을 관리합니다.
7. 에이전트가 모든 것을 정리하도록 하기
모든 콘텐츠가 준비되면, 일주일 내내 매일매일 게시물을 수동으로 관리하고 싶지 않습니다.
10~15개의 슬라이드쇼를 생성했다면, 이미 며칠 동안 게시할 충분한 콘텐츠가 있는 것입니다. 이 시점에서 모든 것을 ChatGPT 에이전트에 넘기고 정리를 맡길 수 있습니다.
에이전트에게 제가 만든 슬라이드쇼와 필요한 컨텍스트를 제공하고, 콘텐츠를 일주일 동안 어떻게 배포할지 결정하도록 할 수 있습니다.
이 기능은 콘텐츠를 일괄 생산할 때 특히 유용합니다.
무언가를 만들고, 게시하고, 다음 날 다시 돌아와 전체 과정을 반복하는 대신, 저는 한 번 자리에 앉아 많은 양의 콘텐츠를 만든 다음 시스템이 반복적인 부분을 처리하도록 하는 것을 선호합니다.
그리고 여기서 에이전트를 Postiz에 연결합니다.
Postiz를 사용하면 소셜 계정 전반에 걸쳐 콘텐츠를 관리하고 예약할 수 있으므로, 에이전트가 기본적으로 모든 것을 준비한 다음 콘텐츠를 게시 워크플로우에 푸시할 수 있습니다.
여기서 중요한 점은 AI가 마법처럼 성공적인 콘텐츠 전략을 만들어내길 바라는 것이 아니라는 것입니다.
저는 이미 어려운 부분을 해냈습니다.
효과가 있는 포맷을 조사하고, 그 뒤에 있는 패턴을 분석하고, 나만의 변형을 만들고, 실제 콘텐츠를 제작했습니다.
에이전트는 그 모든 작업을 가져와서 관리하기 더 쉽게 만들어주는 역할을 합니다.
예를 들어, 일주일치 10~15개의 슬라이드쇼를 다 만들고 나면, 에이전트에 이를 제공하고 각각을 언제 게시할지 정리하도록 할 수 있습니다. 그런 다음 Postiz를 사용하여 게시물을 예약하면, 모든 콘텐츠를 수동으로 업로드하고 예약할 필요가 없습니다.
작은 개선처럼 들릴 수 있지만, 꾸준히 게시하다 보면 이런 사소한 반복 작업들이 매우 빠르게 쌓입니다.
그리고 그것이 궁극적으로 제가 없애고자 하는 것입니다.
AI가 창작 과정을 대체하기를 원하지 않습니다. 지루하고 반복적인 작업을 최대한 없애주길 바랍니다.
시스템이 제대로 설정되면, 몇 시간 동안 일주일치 콘텐츠를 만들고 배포 측면을 미리 정리해둘 수 있습니다.
그러면 단순히 더 많은 AI 이미지를 생성하는 것보다 훨씬 더 가치 있는 것을 얻을 수 있습니다:
매주 실행할 수 있는 반복 가능한 콘텐츠 시스템.
이미 AI UGC를 만들고 있지만 여전히 모든 게시물을 수동으로 업로드하고 예약하고 있다면, 이것이 아마도 가장 먼저 자동화해야 할 것 중 하나일 것입니다.
콘텐츠 제작은 문제의 절반에 불과합니다.
또한 해당 콘텐츠를 사람들에게 꾸준히 노출시키기 쉽게 만드는 시스템도 필요합니다.
그리고 바로 여기서 ChatGPT 에이전트를 Postiz에 연결하는 것이 유용해집니다.
8. 효과가 있는 것에 집중 투자하기
포맷이 효과를 보기 시작하면, 저는 즉시 완전히 다른 것으로 넘어가지 않습니다.
성공적인 구조를 중심으로 변형을 만듭니다.
동일한 훅, 동일한 이야기. 동일한 캐릭터, 다른 세부 사항. 동일한 구조, 다른 각도. 동일한 감정, 다른 맥락.
이것이 "운"에 의존하지 않고 계속해서 바이럴을 일으키는 비결입니다.
이것이 또한 제가 수백만 뷰를 반복해서 생성할 수 있는 주요 이유 중 하나입니다. 저는 모든 것을 처음부터 계속 재발명하려고 하지 않습니다. 효과가 있는 것을 찾으면, 계속 밀어붙이고 다양한 변형을 테스트합니다.
사람들이 보통 가장 두려워하는 것은 콘텐츠가 반복적이거나 "충분히 창의적이지 않다"는 느낌을 받는 것입니다.
하지만 이 일을 한동안 해왔고 이것이 실제로 어떻게 작동하는지 이해한다면, 그것이 바로 당신이 해야 하는 일이라는 것을 알게 될 것입니다.
저에게 있어 10,000~15,000 뷰 이상을 얻는 모든 포맷은 약간의 변형을 가해 복제할 가치가 있습니다.
포맷이 3,000 뷰 미만으로 머무르면, 즉시 폐기하고 다시 시도하지 않습니다.
여기 서로 다른 슬라이드쇼에서 나온 거의 동일한 이미지 두 개가 모두 바이럴된 예시를 남깁니다. 이것이 계속해서 효과가 있다는 것을 보여줍니다.
승자는 템플릿이 됩니다. 패자는 데이터가 됩니다.
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9. 완벽한 시스템 / 하나의 바이럴 포맷에서 콘텐츠 머신으로
이 전체 과정에서 얻은 가장 큰 교훈은 단일 바이럴 영상에 의존하지 않는다는 것입니다.
저는 시스템에 의존합니다.
이미 효과가 있는 포맷을 찾고, 분석하고, 제 앱에 맞게 조정하고, AI를 사용하여 대규모로 콘텐츠를 생산하고, 모든 것을 일괄 처리한 다음, 에이전트와 Postiz가 정리 및 배포를 처리하도록 합니다.
그런 다음 결과를 살펴보고 배운 점을 사용하여 다음 배치를 만듭니다.
그리고 과정이 다시 시작됩니다.
그것이 제가 모든 바이럴 게시물을 일회성으로 취급하는 대신 수백만 뷰를 반복적으로 생성할 수 있게 해주는 것입니다.
매일 콘텐츠를 재발명할 필요는 없습니다. 효과가 있는 것을 찾고, 그것이 왜 효과가 있는지 이해하고, 그것을 일관되게 재현할 수 있는 시스템을 구축하면 됩니다.
일단 그 시스템을 갖추면, 테스트할 수 있는 콘텐츠의 양이 진정한 이점이 됩니다.
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저는 @AlbertoAIcode와 함께 스페인어로 운영하는 Skool 커뮤니티에서 앱을 유기적으로 성장시키기 위해 사용하는 전체 프로세스, 실험, 프롬프트 및 전략을 공유합니다.
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스페인어를 사용하지 않지만 저와 직접 작업하고 싶다면, 맞춤형 지도를 원하는 창업자를 위한 1:1 컨설팅도 제공합니다.
→ 1:1 컨설팅: 1:1 컨설팅 통화 예약하기
이미 많은 콘텐츠를 만들고 있다면, 다음 병목 현상은 항상 콘텐츠 제작이 아닐 수 있습니다. 그것은 당신이 생산하는 모든 것을 관리하고 배포하는 것입니다.
전체 배치가 준비되면, 이를 AI 워크플로우에 연결하고 에이전트가 모든 것을 정리하도록 할 수 있습니다. 콘텐츠를 일주일 동안 어떻게 배포할지 결정하는 것부터 게시 준비까지 말이죠. 즉, 모든 게시물을 수동으로 관리하거나 하나씩 업로드하고 예약하는 데 시간을 쏟을 필요가 없습니다. 콘텐츠를 일괄 생성하고, AI가 정리를 처리하도록 한 다음, Postiz를 사용하여 모든 것을 예약하면 됩니다.
