암호화 세계에서 Vibe Coding으로 발견한 5가지 황금 기회
글쓴이: Ronin
번역: AididiaoJP, Foresight News
2026년은 전환점이 될 것이다. AI는 비로소 대체 불가능한 도구로 진정으로 자리매김할 것이다. 우리는 이제 과거에 최소 10명의 개발자만으로도 겨우 구현할 수 있었던 것을, 단 한 명의 사람으로 거의 제로 비용(단, Claude Code에서 구매한 크레딧은 제외)으로 구축할 수 있게 된다. 단지 아이디어 하나와, 자신이 무엇을 만들고 싶은지 명확히 인지하는 것만 있으면 된다.
오랫동안 나는 직접 제품을 만들어보는 데 열정을 품어왔다. 실제로 첫 번째 애플리케이션을 개발해 5일 만에 17,000달러를 벌기도 했다.
그러나 연구를 진행하면서, 나는 현재 vibe coding 방식으로 구축할 수 있는 최고의 암호화폐 관련 도구 5가지를 스스로 정리해냈다. 이 글에는 복사-붙여넣기만 하면 바로 사용 가능한 ‘완성된 프롬프트’는 포함되지 않는다. 그러나 그보다 훨씬 더 가치 있는 것이 있다: 각 아이디어에 대한 구조적 틀과 아키텍처다. 바로 실용적인 애플리케이션을 제대로 구축하기 위해 반드시 이해해야 할 핵심 요소들이다.
각 아이디어를 단계별로 분석하고, 개인적으로 활용하거나 판매용으로 사용하든 간에 최대한의 효율을 어떻게 끌어낼 수 있을지 함께 살펴보자.
애플리케이션 구축의 첫 번째 단계
개인적으로 나는 항상 먼저 경쟁사를 조사한다. 이를 통해 해당 아이디어가 실제로 실행 가능한지 판단하기 위함이다. 만약 당신이 개발자가 아니거나 기술적 배경이 부족하다면, 이 과정은 필수적이다.
그 다음, 기존 온라인 제품들을 열어 문서를 탐독하며 각 서비스가 어떻게 작동하는지 파악한다. 대부분의 경우, 필요한 API를 연결하고, 데이터 구조를 정의하며, 우리가 원하는 정보를 반환받거나, 잠재적 알고리즘 거래 기회를 광범위하게 탐색하는 특정 필터를 설정하는 것이다.
경쟁사와 그들의 트래픽 규모를 파악하면, 자신이 달성할 수 있는 잠재적 수익도 명확해진다. 아무런 노출 없이 머릿속에 떠오른 첫 번째 아이디어를 즉시 구축하는 것은 전혀 의미 없다. 이는 마치 pump.fun에서 보이는 첫 번째 메모코인을 무작정 거래하는 것과 같다—결과는? 자금 전부 손실, 실망, 그리고 이 분야 자체가 무용지물이라고 오해하는 것이다. 하지만 사실은 그렇지 않다. 단지 방법이 잘못되었을 뿐이다.
좋다. 이제 경쟁사, 그들의 기술 스택, 마케팅 전략까지 분석했다. 다음은 무엇인가?
다음 단계에서는 Notion이나 자신에게 편리한 다른 앱을 이용해 모든 내용을 최소한으로 구조화해야 한다. 나는 종종 Figma에서 시각적 요소를 포함한 전체 대시보드를 설계하기도 하는데, 대부분의 제품은 Telegram 또는 Discord 봇 형태로 운영되므로 이 단계에서는 시각 디자인이 전혀 중요하지 않다.
만약 암호화폐 관련 제품을 다룬다면, UI/UX에 시간을 낭비하지 말라. 사용자층은 이미 열악한 UI/UX에 익숙해 있다. 우선 동작하는 제품을 구축하라. 그런 후 첫 번째 수익을 확보한 뒤, 전문 디자이너에게 적절한 UI/UX를 의뢰해 구매하면 된다.
우리의 초점은 다음과 같다: 구현하려는 기능을 효율적으로 수행할 수 있는 견고한 기술 스택을 구축하는 것. 이를 위해 필요한 API 및 기타 도구는 구축하려는 제품의 성격에 따라 달라진다.
개인적으로 나는 여기서 매우 구체적인 사례를 제시할 것이다. 아마 이 사례들은 이미 들어본 적이 있을 것이다. 그러나 지금까지 누구도 이 기술 개념을 완전히 해부한 적은 없었다—특히 마케팅 및 컨설팅 관점에서의 실제 적용 방법까지 세세히 분석한 경우는 더욱 그렇다.
그럼 본론으로 들어가자.
1: 중앙화거래소(CEx)와 탈중앙화거래소(DEX) 간 차익거래 봇
핵심 아이디어
이 제품의 핵심 아이디어는, 중앙화거래소와 탈중앙화거래소 간 가격 차이가 충분히 크고, 수수료·가스비·자금이용료·지연 리스크 등을 모두 공제한 후에도 여전히 수익을 남길 수 있는 상황을 탐지하는 것이다.
단, 주의할 점은 단순히 가격을 추적한 후 CEx에서 매수하고 DEX에서 매도하는 식의 작업이 아니라는 점이다. 대부분의 경우 입금 기능이 일시적으로 중단되거나 대기 시간이 길며, 입금이 완료되기 전에 가격 차이가 이미 사라져버린다.
대부분의 경우 이 전략은 헷징을 통해 구현된다. 예를 들어, DEX에서 매수한 동시에 CEx에서 현물 매도가 아닌 영구선물 계약을 공매도한다(또는 반대로). 이렇게 하면 가격 차이를 고정시키고, 자산을 인도하거나 포지션을 재조정할 수 있다.
보통 이런 제품은 유저에게 유사한 기회를 전달하는 Telegram 봇 형태로 나타난다. 이후 사용자가 직접 분석하여 결정한다. 그러나 이는 상당히 무거운 제품이며, 내부적으로 해결해야 할 잠재적 문제가 많다.
잠재적 문제점
- 가격 업데이트 지연 및 비동기화: 부정확한 데이터를 반환할 수 있다.
- 비용: 지정가 주문 수수료, 시장가 주문 수수료, 영구선물 헷징 시 자금이용료, 가스비, 집계기 수수료 등.
- 슬리피지: DEX에서는 유동성에 따라, CEx에서는 호가창 깊이에 따라 달라진다.
- CEx의 부분 체결 및 두 번째 차익 기회 추적 필요.
- CEx의 거래 한도 또는 API 차단: 과도한 데이터 수집 및 주문 요청 시 발생 가능.
- 출금 및 입금: 일시 중단, 지연, 규제 준수 문제, 수수료.
- MEV 및 샌드위치 공격: 공용 메모리풀에 거래를 노출시킬 경우 발생(단, 고래급 사용자만 해당; 1,000달러 미만 거래는 무관하며, 때로는 100,000달러 미만도 무관).
기술 아키텍처
객관적으로 이 봇을 여러 모듈로 나누어 생각해보자. 정상 작동을 위해 어떤 구성요소가 필요한가? 물론 이 모든 구성요소는 테스트되어야 하며, 다양한 문제들이 발생할 것이므로 이를 해결해야 한다.
1. 데이터 수집기(크롤러)
기본적으로 양측 거래소로부터 실시간 데이터를 지속적으로 확보해야 한다.
- CEx 수집기는 API를 통해 거래소에 연결하여 최고 매수호가/매도호가, 호가창 깊이, 영구선물 자금이용료 등을 가져온다.
- DEX 수집기는 시뮬레이션을 실행한다: X달러로 교환할 경우 실제로 얼마만큼의 토큰을 얻을 수 있는가?
- 차익이 존재한다고 판단되면, 이것이 바로 필요한 결과다. 1~5초의 지연이라도 이미 큰 영향을 줄 수 있다.
2. 두뇌 / 기회 계산기
이 모듈은 데이터를 받아 ‘모든 수수료, 가스비, 슬리피지, 지연 리스크를 공제한 후에도 여전히 수익이 나는가?’라는 질문에 답해야 한다.
실제 순이익 공간을 계산해야 한다:
- CEx 가격과 DEX 교환 결과 간의 차이.
- CEx 지정가 또는 시장가 주문 수수료 공제.
- 영구선물 헷징 시 자금이용료 공제.
- DEX 가스비 및 집계기 수수료 공제.
- 예상 슬리피지 공제.
- 실행 시 가격 변동에 대비한 안전 마진 공제.
이익 공간이 매우 작다면 무시하라. 핵심은 ‘실제’ 수익성이어야 한다. 대부분의 ‘아름다운 차익’은 봇이 실제 순이익 공간을 정확히 계산한 후 사라진다.
3. 리스크 필터(이중 검증)
거래가 수익성을 보인다고 해도, 봇은 사용자에게 전송하기 전에 모든 항목을 다시 검토해야 한다:
가스비, CEx 거래 한도, 그리고 거래 규모가 호가창 또는 유동성 풀에 비해 과도하지 않은지 확인해야 한다.
4. Telegram 전송 계층
사용자 친화적인 Telegram 형식으로 실시간으로 거래 정보를 전송하도록 설정해야 한다. 이상적으로는 영구선물 및 DEX로 바로 이동할 수 있는 링크를 함께 제공해 시간 낭비를 방지해야 한다. 또한 모든 의심스러운 요소를 점검하고, 봇이 즉시 처리한 후 로그에 표시하도록 해야 한다.
5. 보안
- ‘긴급 정지’ 기능을 추가하는 것이 중요하다. 오류 발생 시 봇이 자동으로 중단되고, 오류 로그를 즉시 전송해야 한다.
- 가장 중요한 것은 CEx API 키 권한을 읽기 전용 데이터 접근만 허용하도록 설정하고, ‘거래’ 및 ‘출금’ 권한을 완전히 비활성화하는 것이다. 이렇게 하면 누군가 API 키를 탈취하더라도 아무것도 할 수 없다.
- 물론, 광범위한 테스트가 필요하다. vibe coding으로 구축할 경우 해결해야 할 수많은 문제가 발생할 것이다. 심지어 경험이 풍부한 개발자라도 이 봇을 구축할 때는 여전히 많은 버그를 수정해야 한다—이 점을 명심하라.
마케팅 전략
가장 일반적인 방법은 실제 차익거래 수익 사례를 공유하는 것이다. 자신의 커뮤니티를 구축하고, 개인 브랜드를 강화하며, 거래 활동을 공개적으로 공유한다. 제품이 정말로 효과적이라면, 사람들이 자발적으로 관심을 갖게 될 것이다.
내 경험상, 우수한 제품을 홍보하는 데는 거의 비용이 들지 않는다. 내가 구축한 모든 우수한 제품은 예산이 50,000달러 이하였으며, 일부는 제로 비용이었다. 다만, 초기 수익이 10만~100만 달러에 도달했을 때 비로소 유동성 확보 및 유료 광고 예산이 필요해진다.
2: 예측시장 차익거래 봇
핵심 아이디어
이 제품의 핵심 아이디어는, 동일한 사건이 서로 다른 예측시장에서 서로 다른 가격으로 평가되는 상황을 찾아내는 것이다. 더 저렴한 ‘예’를 한 플랫폼에서 매수하고, 또 다른 플랫폼에서 과대평가된 ‘아니오’를 매수하거나(또는 가격이 과도하게 높은 플랫폼에서 ‘예’를 매도함으로써) 이익을 확정짓는다.
단, 주의할 점은 이는 가격이 즉시 균형을 이루는 전통적 차익거래가 아니라는 것이다. 여기서의 비효율성은 수 시간에서 수 일간 지속될 수 있다. 핵심 난제는 ‘차익 발견’이 아니라, 심판 규정을 바탕으로 그것이 진정으로 동일한 사건인지 판단하고, 원활히 청산할 수 있는지 혹은 최종 정산까지 보유해야 하는지를 평가하는 것이다.
대부분의 경우 이 봇은 두 가지 방식으로 작동한다:
- 기본 차익거래: 완전히 동일한 사건을 심판하는 두 시장 간 거래(결제 조건이 동일할 경우 진정한 차익거래).
- 반차익거래: 시장이 ‘거의 동일’하지만 문구나 표현에 차이가 있음(더 큰 공간이 있지만 리스크도 큼).
보통 이 제품은 이러한 차익 기회를 보여주는 UI/UX 대시보드 형태이거나, 모든 잘못된 가격 정보를 사용자에게 전송하는 Telegram 봇 형태이다. 이후 사용자가 수동으로 이것이 진정한 기회인지, 아니면 과장된 조건인지 판단한다.
이 제품 역시 앞선 봇과 마찬가지로 무겁고, 내부적으로 실수가 발생할 여지가 많다.
잠재적 문제점
- 동일한 사건 ≠ 동일한 시장: 문구, 심판 기준, 시간대, 거래량, 심판 주체 및 방식—이것이 사람들이 실패하는 가장 큰 이유이다.
- 유동성은 일반적으로 매우 작다: 거대한 차익을 보지만, 50~100달러만 투입해도 가격이 불리하게 움직일 수 있다.
- 메커니즘 차이: 호가창 기반 vs 자동 시장조성자(AMM)—일부 플랫폼은 깊이에 기반하고, 다른 플랫폼은 AMM 기반이며, 가격 행동도 다르다.
- 긴 대기 시간: 때때로 사건 심판을 기다려야 하고, 가격은 움직이지 않으며 매수/매도 압력도 없다.
- 비용: 거래 수수료, 호가창 내 슬리피지.
- 조작 및 허위 호가: 호가창에 허위 깊이가 존재해 존재하지 않는 이익 공간을 보여주다가, 체결 시 가격이 급락한다.
기술 아키텍처
객관적으로 보면, 이 봇은 이전 봇과 유사하지만 몇 가지 매우 중요한 차이점이 있다. 그럼에도 불구하고, 현실은 이론을 깨뜨릴 것이므로 여전히 광범위한 테스트가 필요하다.
1. 데이터 크롤링
지원하는 모든 시장으로부터 실시간 데이터를 확보해야 한다. 플랫폼에 따라 다음을 포함할 수 있다:
- 호가창: 최고 매수호가/매도호가, 깊이, 최근 거래 내역.
- 자동 시장조성자(AMM): 가격 시뮬레이션.
- 메타데이터: 규칙, 심판 출처, 만료 시간.
2. 이벤트 매칭 계층
가장 중요한 모듈이다. 이 모듈은 ‘이것이 진정으로 동일한 사건인가?’라는 질문에 답해야 한다. 기본적으로 다음과 같은 기능을 수행해야 한다:
- 시장을 주제별로 그룹화(정치, 암호화폐, e스포츠 등).
- ‘동일한 사건에 관한 것처럼 보이는’ 후보 시장 찾기.
- 신뢰도 점수 부여.
- 복잡한 심판 문구를 포착하기 위해 메타데이터를 심층 비교.
3. 두뇌 / 기회 계산기
이 모듈은 모든 수수료와 실제 체결 조건을 공제한 후의 실제 이익을 계산한다. 예측시장은 종종 유동성이 낮은 ‘장식용’ 호가창을 보여주기 때문이다. 따라서 순이익 공간을 계산해야 한다:
- 시장 A에서 X달러 규모의 유효 진입 가격(슬리피지/깊이 고려).
- 시장 B에서 X달러 규모의 유효 진입 가격.
- 수수료 + 가스비 + 브리지 수수료(필요 시).
- 최적 구조: 여기서 ‘예’를 매수하고, 거기서 ‘아니오’를 매수하거나, 가격이 과도하게 높은 곳에서 매도.
- 이익 공간을 해치지 않고 실제로 배치할 수 있는 최대 규모.
4. 리스크 필터(이중 검증)
여기서 가장 중요한 것은 최대 규모 및 결제 리스크 표시이다. 문구가 모호하여 심판 결과가 사실과 어긋나는 사례를 많이 들어봤다. 당연히 만료 시간도 평가해야 하며, 거래로 인해 유동성을 너무 오래 묶지 않도록 해야 한다. 흥미로운 전략은, 한 시장에서 가격이 유리하게 움직이고 있을 때 결제 전에 매도하는 것이다.
5. Telegram 전송 계층
이전과 마찬가지로, 초기에는 UI/UX를 구축하지 말고 Telegram 봇만 만들라. 봇은 다음 내용을 전송해야 한다:
- 이벤트 이름 + 두 시장 링크.
- 두 플랫폼의 ‘예’ 및 ‘아니오’ 가격.
- 수수료 공제 후 순이익 공간.
- 호가창 깊이 기반 최대 안전 규모.
- 유동성 부족 또는 심판 규칙 모호 등 경고 정보.
마케팅 전략
가장 효과적인 마케팅은 자신이 봇을 사용해 실제로 수익을 창출한 사례를 공유하는 것이다. 두 플랫폼 캡처 화면, 명확한 전략 설명, 계획 및 실행 과정을 공개하라. @the_smart_ape가 자신의 봇을 발표했을 때 받은 관심을 보면, 그 효과를 알 수 있을 것이다…
한 번 ‘시장 비효율성’을 중심으로 커뮤니티를 구축하고 나면, 제품이 실제로 효과적이라면 판매도 수월해진다. 특히 Polymarket 및 예측시장에 대한 관심이 높아지는 상황에서 더욱 그렇다. 다른 많은 제품들과 비교해 이 제품은 홍보가 훨씬 쉬워야 한다.
3: 거래자, 창작자, Web3 사용자를 위한 유용한 데이터 집계기
핵심 아이디어
이 제품의 핵심 아이디어는, 수시로 수작업으로 검색해야 하는 데이터—기본 뉴스 요약 및 기타 원시 정보—를 수집하여 명확한 형식으로 Telegram 또는 적절한 UI/UX 대시보드로 전송하는 것이다.
즉, 단순한 뉴스 봇이 아니라, 모든 소스의 혼란스러운 정보를 한곳에 통합하는 집계기다. 주의할 점은, ‘크롤링’이 단순히 웹사이트를 파싱하는 것을 의미하지 않는다는 것이다. HTML을 단순히 긁어와 텍스트를 전달하는 것만으로는 거의 가치가 없다. 진정한 가치—즉 AI의 핵심 장점—은 정보의 표준화 및 핵심 내용 추출에 있다.
기술 아키텍처
주요 목표는 안정성과 사용자에게 진정한 가치 제공이다. 대부분의 경우 요약 채널에 활용할 수 있으며, 코드가 여러 차례 푸시되거나, 즉각적으로 알아야 할 중요한 뉴스가 있을 때 유용하다.
많은 ‘트렌치 거래자(trench trader)’는 누가 프로필 사진을 먼저 변경했는지 또는 무엇을 편집했는지를 확인하기 위해 크롤링 봇을 사용한다. 이는 당신이 신경 쓰는 소스에 따라 달라지며, 사용 사례도 사람마다 다르다. 당신의 상상력과 필요에 따라 자유롭게 적용할 수 있다.
데이터 크롤링은 항상 ‘알파(alpha)’(우위)였다. 예를 들어, 특정 데이터를 파싱하고 이를 기반으로 대시보드를 구축하는 것. 모두가 이에 대한 수요가 있으며, 이를 통해 X 플랫폼에서 개인 브랜드를 구축할 수도 있다.
1. 소스 커넥터(크롤러 + API)
API와 웹 크롤링을 혼합하여 사용해야 한다. 일부 웹사이트는 API를 제공하지 않기 때문이다.
- 공식 API.
- RSS 또는 공개 JSON.
- 웹 크롤링(API가 없는 경우).
각 커넥터는 다음 기능을 지원해야 한다:
- 적절한 간격으로 데이터를 가져옴.
- 오류 발생 시 재시도.
- 소스가 다운되었는지 확인.
- 백업 보조 소스 보유.
2. 표준화 계층(모든 콘텐츠를 동일한 형식으로 통일)
모든 콘텐츠는 사용자에게 편리한 형식으로 통일되어야 한다. 특히 이벤트 유형별로 분류해야 하며, 예를 들어 상장, 언락, 거버넌스, 해킹 등으로 구분한다. 이를 통해 추적이 훨씬 용이해지고, 소스, 엔티티 ID 및 기타 메타데이터도 저장할 수 있다. 이 계층이 없다면 단순히 원시 텍스트를 전달하는 것일 뿐, 집계기가 아니다.
3. 스팸 방지 + 클러스터링 계층
다양한 소스에서 수집된 동일한 이벤트를 통합하는 논리가 필요하다. 이를 통해 모든 세부 정보가 포함된 깔끔한 업데이트를 얻을 수 있다. 새 정보가 도착하면 기존 메시지를 업데이트하고 봇에서 업데이트된 내용을 전송한다.
4. 평가 + 필터링 계층
이 부분은 더 개인화되지만, 극도로 중요하다. 각 업데이트에 중요도를 부여할 수 있다. 예를 들어, 현재 거래 중이거나 관심 있는 항목에 따라 봇 내부에서 우선순위를 설정할 수 있다. 신규 상장 프로젝트나 유동성이 낮은 거래쌍을 거래 중이라면 이를 우선순위로 설정할 수 있다.
각 업데이트에 대해 간단한 평가(고/중/저)를 생성한다. 평가는 이전 평가를 기반으로 알고리즘적으로 조정되며, 수동 평가를 추가하고 시간이 지남에 따라 우선순위를 미세 조정할 수 있다.
5. 저장 + 전송 계층
명확한 이력 기록과 태그 또는 직관적인 UI/UX를 통한 신속한 검색 기능이 필요하다. 적절한 데이터베이스 없이는 업데이트를 평가하고 개인 선호도를 필터링할 수 없다.
전송 계층은 사용자 친화적이어야 한다—여기서야말로 UI/UX가 진정으로 중요한 제품이다. 명령어, 필터, 원본 소스로 바로 이동하는 링크, 간단한 요약 등이 포함되어야 한다.
마케팅 전략
가장 좋은 방법은 실제로 유용한 대시보드를 구축하는 것이다. 예를 들어, 폐쇄된 에어드랍 사이트를 추적하거나 특정 지갑을 모니터링하는 것 등. 모두 크롤링 및 데이터 파싱을 기반으로 한다.
핵심은 집계기가 데이터를 얼마나 정확히 필터링하는지 보여주고, 이를 활용해 실제 거래 사례를 공유하는 것이다. 특정 세그먼트를 선택하고, 해당 분야에 맞춘 알림 서비스를 판매하라—사람들은 관련 데이터를 빠르게 크롤링해 주는 서비스에 언제나 돈을 지불할 의사가 있다. 개인 알림, API가 없는 플랫폼에서의 거래자 통계 등, 모두 이 구조에 포함될 수 있다. 사용 사례를 찾는 것은 당신의 몫이다.
4: 자동 DM 및 프로모션을 위한, 당신이 직접 구축한 AI 에이전트
핵심 아이디어
이 제품의 핵심 아이디어는, 적절한 사람을 찾아 당신의 이름으로 직접 DM을 보내는 AI 에이전트를 구축하는 것이다.
단, 주의할 점은 이것이 스팸 봇이 아니라는 것이다. 대규모 일괄 발송은 계정 정지, 신고, 부정적 평판으로 이어진다. 진정한 가치는 맥락과 정밀 타겟팅이 결합된 맞춤형 에이전트를 구축하는 데 있다.
나 자신도 이를 직접 경험했다. 액셀러레이터 @arcane_hq의 창립자로서, 나는 종종 비즈니스 확장을 위해 인력을 고용했는데, 이는 단지 내 말투로 차가운 DM을 보내기 위해서였다. 이 에이전트를 사용하면 막대한 시간과 비용을 절약할 수 있다.
잠재적 문제점
- 스팸 리스크: 메시지가 일반적이며 맥락이 부족할 경우.
- 타겟팅 오류: 에이전트가 잘못된 사람에게 메시지를 보낼 경우.
- 기억 없음 또는 상태 없음: 에이전트가 누구에게 연락했는지, 누가 회신했는지 기억하지 못할 경우.
- 데이터 프라이버시: 에이전트가 완전한 사례, 고객, 스크립트 데이터베이스를 저장하기 때문.
- 플랫폼의 AI 에이전트 제한: X가 시행한 것처럼. 따라서 현재 이 아이디어는 실제로 LinkedIn에서만 작동한다. X가 미래에 AI 에이전트를 허용할 가능성은 있지만, 현재는 제한되어 있다.
기술 아키텍처
객관적으로 보면, 이 봇은 복잡한 수학이나 알고리즘이 없어 누구나 쉽게 만들 수 있을 것처럼 보인다. 그러나 몇 가지 핵심 포인트 때문에 이 봇의 실행은 매우 무겁다.
1. ‘당신의 모델’(당신의 스타일과 두뇌)
당신을 ‘당신답게’ 만드는 모든 요소가 여기에 포함되어야 한다. 이 기반이 약하다면 아무것도 제대로 작동하지 않는다. 모든 것을 에이전트에 입력해야 한다:
- 당신의 말투.
- 당신의 제품(무엇을 팔고, 누구에게, 어떤 결과를 제공하는가).
- 당신의 사례, 데이터, 실적 증거.
- 금지 문구(절대 말해서는 안 되는 표현).
- 불확실한 상황에서 어떻게 대응할 것인가.
이렇게 하면 DM은 탄탄한 맥락을 기반으로 한다.
2. 타겟팅(이상고객 프로필 + 규칙 엔진)
누구에게 메시지를 보낼 것인지 결정하는 것이 매우 중요하다: 세그먼트, 역할, 지역, 단계, 협업 잠재력 등. 그리고 보안 규칙을 추가해야 한다:
- 경쟁사, 고객, 민감한 카테고리에는 메시지를 보내지 않음.
- 하루에 N건 이상 전송하지 않음.
- 거절 후 재전송하지 않음.
3. 잠재고객 탐색(단순 크롤링이 아님)
잠재고객의 소스를 정의하고, 데이터베이스, 커뮤니티, 구조화된 검색 로직을 제공한다. 덜 하지만 더 관련성 높은 잠재고객에 집중하라. 흥미로운 점은, 잠재고객 탐색 자체만으로도 판매 가능한 제품이 될 수 있다는 것이다.
4. 정보 풍부화(인간적인 맥락)
에이전트는 이 사람에 대해 최소 3~5개의 사실을 수집해야 한다. 스팸과 진짜 DM의 차이는 바로 맥락이다. 자동화된 조사:
- 그들이 무엇을 했는가.
- 최근에 어떤 것을 출시하거나 발표했는가.
- 누구를 고용했는가.
- 그들의 제품이나 대상 청중은 무엇인가.
이렇게 하면 신뢰를 구축하고, 진짜 인간임을 느끼게 할 수 있다(부연 설명: 하하, 아이러니하게도 우리는 AI 에이전트를 구축하고 있다).
5. 메시지 생성기(DM 초안)
마지막 단계: 실제 메시지 생성. 생성기는 당신의 스타일, 잠재고객 맥락, 당신의 제품을 받아 2~3개의 DM 변형을 생성한다.
6. 보안 / 규제 필터
허구의 사실, 과도한 홍보, 개인 데이터 남용 등을 검사하는 모듈을 반드시 추가해야 한다. AI는 특히 약속과 관련해 거짓말을 좋아한다—이를 반드시 걸러내야 한다.
7. 인간 참여(사전 승인)
극단적으로 간소화된 UI/UX 또는 Telegram 봇을 연결한다. 에이전트가 초안을 전송하고, 당신이 승인한다—최소 기능 제품(MVP)은 반드시 이렇게 작동해야 한다. 이를 통해 에이전트의 동작 방식을 이해하고, 프롬프트, 필터, 잠재고객 소스를 조정할 수 있다.
8. 후속 엔진(가장 수익성 높은 부분)
수익의 90%는 후속 조치에 있다. 첫 번째 메시지가 아니다. 판매 경험이 있는 사람으로서, 이것은 반드시 갖춰야 할 기능이다: N일 후 미응답 → 후속 #1 → #2 → 중단. 매번 후속 조치는 단순한 ‘안녕하세요?’가 아니라 미세한 가치를 추가해야 한다.
9. 고객관계관리(CRM) + 분석
누구에게 연락했는지, 어떤 메시지를 보냈는지, 상태, 회신 여부, 태그, 거절 사유 등을 저장한다. 가장 중요한 것은 프롬프트 테스트 및 분석 데이터 수집이다:
- 응답률.
- 긍정적 응답률.
- 미팅 예약률.
- 정지 또는 리스크 신호.
- 어떤 오프닝이 효과적인가.
- 어떤 행동 유도문이 전환을 유도하는가.
마케팅 전략
가장 좋은 마케팅은 바로 당신이 직접 사용하는 것이다—영업 및 네트워킹은 당신 자신의 일이 될 수 있다. 당신은 다른 사람들에게 적합한 사람을 찾아주는 데 도움을 줄 수 있고, 이 시스템은 어떤 마케팅 기관에도 적합하다. 단순히 Web3에 국한되지 않는다—AI 에이전트는 매일 2시간 이상을 절약해주며, 지속적으로 잠재고객을 생성한다. 마치 과거 월스트리트 브로커들에게 영업 프로세스를 설정해주는 것과 같다.
5: 정말로 내가 5일 만에 17,000달러를 벌었다고 믿습니까?
아니다. 다섯 번째 아이디어는 존재하지 않는다. 그러나 당신이 기대했던 것보다 훨씬 더 가치 있는 것이 있다.
잘못된 기대는 당신의 여정에서 마주칠 가장 무서운 장애물이다. 5일 만에 수익을 내는 애플리케이션을 구축하는 것은 환상이다.
생각해 보라: 기술적 배경이 전혀 없고, 개발 경험도 전혀 없다면, 6개월조차도 어렵다. 그런데 당신은 끝까지 읽고 나서, 단지 내가 Ronin이라는 이유만으로 어떤 비법을 듣기를 기대하는가?
내가 Ronin인 이유는, 지난 5년간 매주 7일, 하루 12시간씩, 때로는 그 이상 일해왔기 때문이다. 나는 12살 때부터 프로그래밍을 배우기 시작했고, 이는 내 취미이자 수학 올림피아드에서 여러 차례 우승한 배경이기도 하다. 그럼에도 불구하고, 진정한 이해는 최근에서야 비로소 시작되었고, 지금도 애플리케이션을 구축하는 것은 나에게 여전히 어렵다.
빠른 수익에 대한 갈망은 이 세대가 직면한 가장 큰 문제 중 하나다. 이 사고방식에서 벗어나지 못하는 사람들은 장기적으로, 천천히 그러나 꾸준히 나아가는 사람들보다 오히려 더 적은 수익을 얻게 된다.
5일 후 실패했을 때 당신은 어떤 기분이겠는가? 실망인가?
대부분의 성공한 창업가는 30~40세가 되어서야 비로소 사업을 본격적으로 시작한다. 내 대부분의 독자들은 아직 25세도 되지 않았다—무엇을 서두르는가? 누가 당신이 먼저 기업에 입사해 경험을 쌓는 것을 막았는가?
아니다. 나는 vibe coding을 하지 말라고 권유하지 않는다—당신은 하루 24시간 내내 그것을 해도 좋다. 목표를 향해 달려가라. 그러나 그것은 5일 만에 이루어지지 않는다. 일주일, 심지어 2주일 만에 이루어지지도 않는다—적어도 3~6개월은 필요하다.
그리고 나서 당신은 마케팅이라는 새로운 벽에 부딪힐 것이다. 당신이 구축한 것이 아무도 필요로 하지 않는다는 사실을 깨닫게 될지도 모른다—경쟁사 분석 없이, 마케팅 분석 없이, 어디서부터 시작해야 할지 모르고, 예산도 전혀 없는 상태에서 말이다. 그 다음은 무엇인가? 피로, 무관심, 실망…
나는 무료로 제품을 테스트할 수 있다. 내 독자층이 있기 때문이다. 나는 이것에 대해 매우 감사하고 있다. 소셜 캐피탈(social capital)은 21세기 가장 가치 있는 자산 중 하나다. AI의 발전 속도는 인간이 진정한 관계를 구축하는 속도보다 훨씬 빠르다.
비현실적인 기대를 하지 말라. 40세 기업가처럼 자신을 다그치지 말라. 품질에 집중하고, 경험을 쌓는 데 집중하고, 탄탄한 관계를 구축하는 데 집중하라. 당신이 야망 있고 정직하다면, 사람들은 당신의 첫 번째, 두 번째, 심지어 세 번째 시도 후에도 여전히 당신 곁에 있을 것이다.
정직하게, 일관되게, 계속 시도하라. 새로운 인간관계에 대해 열려 있어라.
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@DeRonin_
