2주 만에 1,000명 ① 무엇을 벤치마킹하고, 어떻게 뜯었나
14일 만에 팔로워 57명에서 1,000명이 된 과정을 세 편으로 나눠 정리해요. 결과 숫자는 지난 칼럼에 있고, 이번 시리즈는 그걸 어떻게 만들었는지예요. 처음부터 잘 한 게 아니라서, 삽질한 순서대로 쓰고 지금 정착한 방식을 따로 정리했어요. 시리즈 전체의 뼈대는 잘 된 릴스를 벤치마킹하고(1편), 레퍼런스 삼아 나만의 콘텐츠로 다시 만들고(2편), 그 과정을 도구로 굳힌 것(3편)이에요. 1편은 벤치마크를 고르고 뜯는 단계예요.
한 줄 결론: 처음엔 잘 된 릴스 한 편만 레퍼런스로 삼아 구성째 다시 만들었고, 한 번은 터지고 한 번은 망했어요. 지금은 실측으로 고르고, 소재를 먼저 정한 뒤, 여러 편에서 뼈대만 가져와 내 콘텐츠로 다시 만들어요. 고르는 건 사람이, 모으고 재고 뜯는 건 AI가 해요.
3줄 요약
- 처음엔 잘 된 한 편을 0.1초 단위로 뜯어 구성째 다시 만들었고, 터졌어요. 에브리AI 릴스를 355장으로 뜯어 하루 만에 세 AI를 거쳐 발행한 마케터 MCP 5선이 5만 회가 됐어요.
- 같은 방법을 다시 쓰자 2천 회였어요. 형식은 잘 가져왔는데 소재가 틀렸어요. AI에게 ‘5만+ 릴스’를 골라 달라고 했더니 그것도 45%만 맞았어요.
- 지금은 실측으로 고르고, 여러 편에서 뼈대만 재요. 실측 5만+, 그 계정 평소 대비 배수, 협찬 제외, 따라 할 수 있는 형식. 소재를 먼저 정하고, 그다음에 첫 7초와 장면 순서만 비교해요.
지도
지금 릴스 한 편이 거치는 아홉 단계와, 단계별로 맡은 AI예요.
전체 지도와 AI 분담
릴스 한 편은 지금 아홉 단계를 거쳐요. 처음부터 이랬던 건 아니고, 2주 동안 고치면서 굳은 모양이에요. 사람이 정하는 곳은 ‘사람’ 칸뿐이에요.
| # | 단계 | 사람 | AI | 도구 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 벤치마크 고르기 | 최종 선택 | 수집·실측·배수 계산 | Apify MCP · WorkZero Bench |
| 2 | 분해 | - | 프레임·전사·장면표·색 실측 | ffmpeg · whisper · Playwright |
| 3 | 소재 정하기 (G1) | 결정 | 후보 + 증거 한 줄 | 노션 보드 |
| 4 | 훅 정하기 (G2) | 결정 | 2안 제시 | - |
| 5 | 대본·음성 | - | 대본, 음성 생성 위임 | aside → CapCut · whisper |
| 6 | 영상 (G3) | 스틸 확인 | 장면 코드·렌더 | HyperFrames |
| 7 | 썸네일 | 시안 선택 | 시안 2~4개 | 커버 스크립트 |
| 8 | 가이드·DM | 공개 확인 | 리서치·원고·캡처·발행 | 공식 문서 · 자료실 · 리틀리 |
| 9 | 발행·회고 | 예약 OK | 예약 세팅, 48시간 회고 | aside · Meta AI · 노션 |
색이 칠해진 1·2단계가 이번 편이에요. 3~6단계는 2편, 5~9단계의 도구는 3편에서 다뤄요.
AI도 하나만 쓰지 않았어요. 잘하는 일이 달라서 역할을 나눴어요.
| AI | 역할 | 실제로 맡긴 일 |
|---|---|---|
| Claude Code | 총괄 | 기획 문서·스킬·스크립트 작성, 다른 AI에게 일 나눠 주고 결과 검수. 9/27 저녁 첫 편 발행본을 다시 만들었고, 9/28부터 제작 과정을 ‘스킬’로 묶어 이후 편을 만들었어요. |
| Antigravity (Gemini) | 손이 많이 가는 작업 | 원본 릴스 0.1초 프레임 분해와 1:1 재현(9/26), 마케터 MCP 5선 화면 제작(9/27), WorkZero Bench 기능 구현 워커. |
| Codex | 두 번째 눈 | 기획서·대본을 원본과 대조해 검토(9/27), 24시간 성과 분석 초안. |
| Meta AI | 내 계정 데이터 | 인스타 인사이트 조회. 남의 계정 숫자 추정은 틀려서 버렸어요(아래). |
| aside | 브라우저 대신 눌러 주기 | 로그인이 필요한 일(CapCut 음성, 리틀리, 인스타 예약). 3편에서 자세히. |
삽질기
한 편을 구성째 다시 만들어 한 번 터지고, 같은 방법으로 한 번 망하고, AI 숫자를 믿었다가 틀린 2주 전반부예요.
57명 시절 — 눈으로 보고 따라 만들기
9월 중순까지는 마음에 드는 릴스 한두 개를 눈으로 보고, 비슷한 느낌으로 도구 소개 영상을 만들었어요. ChatGPT×노션 연동, Aside 브라우저 에이전트 같은 주제였고, 영상은 Remotion이나 화면 녹화 줌으로 만들었어요.
- 결과는 노션 편 444회, Aside 편 3,056회예요.
- 올린 뒤 숫자로 돌아보는 기록이 없었어요. 잘 안 됐을 때 형식이 문제인지 소재가 문제인지 가를 근거가 없었어요.
에브리AI 한 편을 0.1초 단위로 통째로 (9/26~27)
방향을 바꾼 계기는 에브리AI의 ‘클로드 UI MCP 5선’ 릴스였어요. 팔로워 2,500명 계정에서 4.9만 회, 댓글 1,079개. 이걸 통째로 뜯어 보기로 했어요. 원본 35.4초를 0.1초마다 잘라 355장을 만들고, 장면이 바뀌는 순간과 배치를 한 장씩 봤어요.
세 칸으로 나눠요. 위는 ‘이 도구가 뭔지’, 가운데는 2~3어절 자막, 아래는 ‘이 도구로 뭐가 나오는지’예요.
위아래는 비워요. 위 200px은 계정 이름, 아래 270px은 캡션과 댓글이 덮어요.
자막은 0.3~0.8초마다 바꿔요. 밝은 장면에서만 자막 뒤에 짙은 띠가 켜져요.
말하는 단어에 맞춰 화면이 움직이는 순간도 표로 뽑았어요.
| 움직임 | 언제 | 화면 변화 | 노린 것 |
|---|---|---|---|
| 토글 연속 점등 | 훅 2.5초 | 토글 5개가 0.1초 간격으로 켜짐 | ‘5개가 준비됐다’는 완결 기대 |
| 강조 테두리 | 핵심 명사를 말할 때 | 회색 테두리 → 주황 2px | 시선을 그 기능으로 |
| 타이핑 커서 | ‘요청문’을 말할 때 | 입력창에 한 글자씩(50ms) | 정지 화면이 아니라 실제 구동처럼 |
| 팔로우 버튼 전환 | ‘팔로우하고’ 순간 | 파란 팔로우 → 팔로잉 ✓ | 손가락 행동을 미리 보여 줌 |
| 댓글 타이핑 | ‘댓글 남겨주세요’ 순간 | 댓글창에 ‘필요해요!’ 입력 후 게시 | 댓글 다는 장벽을 낮춤 |
그리고 이 분석으로 하루 만에 세 AI를 거쳐 발행까지 갔어요.
| 언제 | 누가 | 한 일 |
|---|---|---|
| 9/26 | Antigravity | 원본 35.4초를 0.1초마다 355장으로 쪼개 분석하고, 움직임까지 1:1로 다시 만든 재현본 완성 |
| 9/27 낮 | Antigravity | 마케터용으로 바꾼 1차 영상. Remotion과 Playwright 두 방식으로 각각 렌더, 음성은 무료 TTS |
| 9/27 오후 | Codex | 원본 분석 문서와 기획서를 대조해 검토(요청문은 아래) |
| 9/27 저녁 | Claude Code | HyperFrames로 다시 만들고, 도구 이름 영어 표기·CapCut 애덤 음성·1.25배속 35초로 수정, 캡션·가이드·썸네일·리틀리까지 |
| 9/27 23:53 | 발행 | 10일 뒤 조회 5만 회 |
위가 원본, 아래가 발행한 마케터 MCP 5선이에요. 장면 순서와 길이가 거의 같고, 전환 시점 차이는 평균 0.66초예요.
Codex에 보낸 검토 요청문 전문이에요(파일 경로만 줄였어요).
당신은 인스타그램 릴스 및 테크 마케팅 콘텐츠 역기획/설계 최고 전문가입니다. 현재 우리는 4.9만 조회수, 1,079개 댓글을 터뜨린 인스타그램 바이럴 릴스(@every._ai)의 구조를 역기획하여, 마케터를 타겟으로 한 "클로드 5단계 마케팅 자동화 MCP" 릴스를 제작하고 있습니다. 현재 설계된 프로젝트의 다음 파일들을 꼼꼼하게 검토해주세요: 1. 벤치마크 원본 분석: .../00_ANALYSIS.md 2. 현재 기획서: .../00_PLAN.md 3. 현재 마스터 대본: .../script_and_prompts.md 4. 현재 시각 스틸컷 레이아웃: .../preview_stills.html [핵심 검토 및 피드백 요청 사항] 1. 원본(@every._ai)처럼 설계되고 있는가? - 원본의 3단 구도(상단 실제 툴/대시보드 카드 + 중앙 초대형 2~4단어 펀치라인 자막 + 하단 명확한 증거/결과물 Proof 카드)가 제대로 구현되었는가? - 0~3초 훅(Hook)에서 시청자가 5개를 끝까지 봐야 하는 완결성과 페인포인트가 명확한가? 2. 현재 기획/카피의 문제점과 보완점: - 마케터의 실제 페인포인트(뜬구름 잡는 카피, 데이터 없는 상상, 엑셀/보고서 반복 노가다)를 정말 시원하게 긁어주고 있는가? - 씬별 카피와 하단 증거 카드가 0.1초 만에 직관적으로 꽂히는가? 3. 개선된 씬별 기획 및 카피 제안: - 원본의 빠르고 경쾌한 호흡(35초 완결, 씬당 4~5초)을 살리기 위해, 씬 1부터 8까지의 [중앙 자막(2~4단어)], [보이스오버 대사], [상단/하단 시각 요소]를 가장 완벽하고 날카로운 버전으로 재기획해주세요.
0.1초 단위 전수 분해와 1:1 재현은 결과적으로 과했어요. 실제 제작에 쓰인 건 세 칸 배치, 장면 순서와 길이, 단어에 맞춘 움직임 정도였어요. 그래도 한 번 통째로 뜯어 본 덕에 ‘뼈대가 뭔지’ 감을 잡았어요.
같은 방법을 다시 썼더니 2천 회 (9/28~29)
한 편을 레퍼런스로 삼아 구성째 다시 만드는 방법이 통했다고 생각하고, 다음 편도 똑같이 했어요. 다른 계정의 릴스 한 편을 Apify로 받아서 같은 구성으로 다시 만들게 했어요. 그때 Claude에게 보낸 요청은 이 한 줄이었어요.
apify mcp으로 다음 영상 다운로드한 다음에 모션 그래픽 스킬을 써서 그대로 복제해봐. https://www.instagram.com/reel/…
- 하루에 버전을 열 번 넘게 고쳤어요. 모션이 단조롭다, 훅이 약하다, 효과음이 없다 같은 이유로 버전 폴더가 15개까지 늘었어요.
- 결과는 2,249회였어요. 형식은 잘 가져왔는데, 돌아보니 문제는 주제였어요. 첫 편이 ‘마케터가 연결할 도구 5개’였다면 이번엔 ‘Meta AI 하나로 인스타 분석’이라 쓸모가 좁았어요.
- 여기서 처음으로 형식을 아무리 잘 가져와도 소재가 틀리면 안 된다는 걸 알았어요. 그리고 형식만 다듬느라 쓴 하루가 아까웠어요.
AI한테 5만+를 골라 달라 했더니 (9/29~30)
그래서 ‘어떤 소재가 터지는지’부터 알고 싶었어요. Meta AI에게 AI 정보 계정들에서 5만 회 넘은 릴스를 골라 달라고 했고, 그럴듯한 목록이 나왔어요. Apify로 실제 재생수를 받아 맞춰 보니 이랬어요.
재생수가 확인된 후보 51개 중 실제 5만+는 23개(45%)였어요. 진짜 5만+ 34개 중 11개는 후보에도 없었어요.
- 절반 이상이 틀렸어요. 좋아요와 댓글로 재생수를 거꾸로 짐작한 거라 댓글 이벤트나 협찬 릴스에서 크게 빗나갔어요. 영상 길이 추정도 절반 가까이 10초 넘게 틀렸어요.
- 이 일 뒤로 숫자는 무조건 원본에서 받아요. Meta AI는 지금도 쓰지만, 내 계정 인사이트를 꺼내는 데만 써요.
정착한 방식
실패 셋을 겪고 굳은 고르는 기준, 뜯는 범위, 모으는 방법이에요.
정착 ① 고르는 기준 네 가지
두 번의 실패 뒤에 Apify로 AI 정보 계정 7곳의 릴스 251개 재생수를 다 받고, 그중 72개는 영상까지 뜯어서 비교했어요. 거기서 굳은 기준이에요.
① 실측 재생수 5만 회 이상
Apify로 원본 재생수(videoPlayCount)를 직접 받아요. 좋아요·댓글로 추정한 숫자는 쓰지 않아요. 바로 위 실패 때문이에요.
② 그 계정 평소보다 몇 배인지
팔로워 8만 계정의 5만 회는 평소 수준이에요. 팔로워 2,500명 계정의 5만 회는 형식이나 소재가 한 일이에요. 그래서 계정 중앙값 대비 배수를 같이 봐요.
③ 협찬은 빼기
제가 모은 릴스 중 재생수 1위(130만 회)는 협찬이었어요. 협찬은 광고비나 소재가 섞여 있어서 형식을 배울 대상에서 뺐어요.
④ 내가 재현할 수 있는 형식인지
저는 얼굴을 안 내고 모션그래픽으로 만들어요. 그래서 사람이 나와 말하는 릴스는 아무리 잘 돼도 고르지 않았어요. 도구 카드·화면 녹화·자막만으로 된 릴스만 후보예요.
실제로 벤치마크로 쓴 세 개예요. 에브리AI 두 편은 계정 평소의 16~30배라 형식이나 소재가 한 일로 봤어요. 게으른 빌더는 평소가 높은 계정이라 4.6배였어요.
정착 ② 통째로 말고, 여러 편에서 뼈대만
디자인 도구 3개 편(10/4)부터는 레퍼런스를 한 편으로 두지 않았어요. 에브리AI·게으른 빌더 릴스를 포함한 벤치마크 다섯 편을 같이 놓고 첫 7초만 비교했어요. 자막이 어디 놓이는지, 결과물을 몇 초 보여 주는지, 시청자가 궁금해할 고리를 어떻게 여는지를 봤어요.
- 원본 계정의 도구 목록과 문장은 쓰지 않아요. 디자인 편의 도구 3개는 게으른 빌더가 소개한 조합과 1개만 겹치게 새로 골랐어요.
- 장면표에 남기는 항목: 첫 컷 길이, 결과물이 처음 보이는 시점, 자막 줄 수와 강조 방식, 카드 한 장의 글자 수, CTA 위치(전체의 87~94% 지점).
- 뜯는 시점을 늦췄어요. 지금은 소재를 먼저 정하고 그다음에 역기획해요. 소재가 반려되면 역기획한 시간이 통째로 버려지거든요.
색은 눈으로 고르지 않고 원본 프레임 35장에서 픽셀 값을 쟀어요.
원본 프레임 35장에서 픽셀 중앙값으로 잰 색이에요. 빨강은 한 번도 안 나왔어요.
다만 색이 조회수를 만든다는 근거는 없어서, 색은 실험하지 않고 첫 편 조합(어두운 배경 + 주황 + 흰 자막)으로 고정했어요. 바꿀 건 소재와 훅이에요.
정착 ③ 모으는 건 상시로
- Apify MCP. Claude에 연결해 두고 “이 계정 릴스 50개 재생수·길이·날짜 표로 정리해줘” 한 줄이면 돼요. 남의 계정 숫자를 정확하게 받는 방법이에요.
- WorkZero Bench. 모은 릴스를 한 화면에서 비교하려고 만든 로컬 웹앱이에요. 지금 10개 계정 릴스 265개가 들어 있고, 5만+ 43개, 영상 파일 236개, 협찬 표시 45개예요. 설계와 검수는 Claude가, 코드는 Gemini 워커(Antigravity CLI)가 썼어요.
- 72개를 뜯어 보고 얻은 결론도 여기서 나왔어요. 훅 문구 유형(질문형·무조건형·혜택형)은 잘 된 릴스와 안 된 릴스에서 비율이 거의 같았고, 같은 공식을 쓴 같은 계정 안에서도 결과가 최대 67배 갈렸어요. 그래서 분해의 목적은 문장이 아니라 뼈대예요. 자세한 건 AI 정보 릴스 151개 분석에 있어요.
처음과 지금
| 처음 (9/26~29) | 지금 (10/3~) | |
|---|---|---|
| 벤치마크 수 | 한 편을 통째로 | 2~5편을 같이 놓고 |
| 고르는 근거 | 눈으로 보거나 AI 추정 | 실측 재생수 · 계정 평소 대비 배수 · 협찬 제외 |
| 뜯는 단위 | 0.1초 단위 355장 전수 | 장면표 + 첫 7초 집중 비교 |
| 가져오는 것 | 배치·움직임·문장까지 1:1 | 장면 순서·배치·타이밍만. 원본 계정의 목록·문장은 안 씀 |
| 언제 뜯나 | 소재를 정하기 전에 | 소재를 정한 다음에(2편의 G1) |
| 색·스타일 | 원본 그대로 | 실측해 보고 첫 편 조합으로 고정 |
| 모으는 방식 | 필요할 때마다 한 편씩 | Apify로 계정 단위 수집 → Bench에 상시 축적 |
가져갈 것
그래서 이렇게 해 보세요
남의 숫자는 원본에서
AI에게 “잘 된 릴스 골라줘”라고 하지 말고 재생수를 직접 받아 오게 하세요. 짐작한 숫자는 절반이 틀렸어요.
그 계정 평소 대비로 보기
조회수 절댓값보다 그 계정 중앙값의 몇 배인지가 형식의 힘에 더 가까워요.
한 번은 통째로, 그다음부턴 뼈대만
처음 한 편은 끝까지 뜯어 보면 감이 와요. 두 번째부터는 여러 편의 첫 7초와 장면 순서만 비교해도 충분했어요.
소재 먼저, 역기획은 나중
형식을 잘 가져와도 소재가 틀리면 2천 회예요. 무엇을 말할지 정한 다음에 어떻게 보여 줄지를 뜯어요.
검토는 다른 AI에게
원본 분석 문서를 같이 주고 다른 AI에게 대조시키면 놓친 게 잘 보여요.
한계와 다음 편
- 기준은 2주 동안 다섯 편을 만들며 굳은 거예요. 일반 법칙이 아니라 이 계정에서 통한 방법이에요.
- 첫 편이 원본과 많이 닮은 건 숙제로 남았어요. 첫 편 회고에서도 위험 요소로 적었어요.
- 다음 편: 내 것으로 바꾸고, 반려를 규칙으로 — 첫날의 수정 지시, 열 번 넘게 고친 Meta AI 편, 훅만 여섯 번 바꾼 디자인 편을 거쳐 ‘사람이 세 번만 정하는’ 방식이 된 이야기예요.