바이럴 루프에 대한 모든 것: 과거, 현재, 그리고 미래 ✨

이 요약은 Web 2.0 시대부터 현재 모바일 시대에 이르기까지 바이럴 루프(viral loops) 에 대한 모든 지식을 탐구합니다. 바이럴 루프가 어떻게 작동하고 측정되며, 제품 성장에 미치는 영향, 그리고 시간이 지남에 따라 어떻게 진화해왔는지 깊이 있게 다룹니다. 특히, 초기 웹 시대의 바이럴 전략과 모바일 시대 이후 변화된 바이럴 마케팅의 본질, 그리고 인공지능(AI) 시대에 새롭게 부상하는 바이럴 전략에 대한 통찰을 제공합니다.

1. 바이럴 루프의 황금기: Web 2.0 시대 🚀

Web 2.0 시대(2005~2010년)는 바이럴 제품들이 체계적으로 수백만 명에게 도달하도록 설계되었던 특별한 시기였어요. 소셜 네트워크, 사용자 생성 플랫폼, 협업 도구, 메시징 앱 등 우리가 지금 당연하게 여기는 것들의 첫 버전이 이때 만들어졌죠. 이 시기에 업계는 바이럴 루프를 만들고 측정하고 최적화하는 방법을 체계적으로 이해하게 되었어요.

당시 바이럴 제품을 성공시킨 사람들은 대부분 억만장자가 되거나, FAANG 임원 또는 벤처 투자자가 되었죠. 그런데 모바일 시대가 시작되면서 Web 2.0의 바이럴 지식은 점차 사라지기 시작했어요. 저자는 이 소실된 지식들이 현재의 제품 주도 성장(Product-Led Growth), 생성형 AI 앱의 공유 흐름, 그리고 레퍼럴 프로그램 등에도 여전히 관련성이 높다고 보고, 이 글을 통해 그 모든 것을 정리하려고 합니다.

저자가 다룰 주요 주제들은 다음과 같아요:

성공적이지만 빠르게 소멸하는 단순 바이럴 루프
바이럴 팩터(Viral Factor) 계산 및 최적화 방법
리텐션(Retention)이 바이럴 성장을 어떻게 이끄는지
신규 사용자가 기존 사용자보다 더 많은 사람을 초대하는 이유
입소문과 의도적으로 설계된 바이럴리티의 차이
모바일이 고전적인 바이럴 루프를 어떻게 종식시켰는지
현대 시대에 작동하는 바이럴 루프의 종류

2. 바이럴 성장을 방정식으로 이해하기 📈

많은 사람들이 바이럴 성장을 단순히 멋진 비디오가 많이 공유되어 트래픽을 유도하는 것으로 생각하지만, 저자가 말하는 바이럴 루프는 제품 안에 초대 기능, 태그, 레퍼럴 링크 등으로 설계된 것을 의미해요. 이런 바이럴 루프는 다음과 같은 특징을 가집니다:

측정 및 추적이 가능해요.
제품 개선을 통해 향상될 수 있어요.
어떤 형태의 제품 주도 바이럴리티에도 적용되는 수학적 원리가 있어요.

2.1. 바이럴 팩터 측정하기

바이럴 팩터는 간단한 비율이에요. 예를 들어, 제품에 100명의 사용자가 유입되고, 이들이 150명의 새로운 사용자를 초대하여 가입시킨다면, 바이럴 팩터는 1.5가 됩니다. 만약 50명을 가입시킨다면 0.5가 되는 것이죠. 바이럴 팩터가 1 미만이면 바이럴 루프는 결국 작동을 멈추게 됩니다.

바이럴 팩터(Viral Factor) = (특정 기간 코호트에서 바이럴 루프를 통해 가입한 새로운 사용자 수) / (특정 기간 코호트의 사용자 수)

2.2. 콘텐츠 공유 사례 분석 🎬

생성형 AI나 사진 필터 앱처럼 사용자가 멋진 것을 만들고 공유하는 형태의 바이럴 루프를 예로 들어볼게요. 사용자가 콘텐츠를 만들고 공유하면, 새로운 사용자들이 이 링크를 보고 콘텐츠를 접한 후, 일부는 직접 가입하여 자신만의 콘텐츠를 만들고 싶어 하겠죠.

이러한 과정을 체계적으로 추적하려면 공유 링크에 sharer_id 같은 공유자 ID를 인코딩해야 해요. 예를 들어: productdotcom/vid/[video ID]?sharer_id=[sharer]

새로운 사용자가 이 링크를 통해 가입하면, 해당 공유자 ID를 신규 가입자 정보에 함께 저장하는 거죠. 이렇게 데이터가 쌓이면, 특정 코호트(예: 3개월 전 가입한 100명)가 얼마나 많은 신규 사용자를 유치했는지 계산해서 바이럴 팩터를 구할 수 있어요. sharer_id가 없는 사용자는 'Gen 1 사용자' 또는 '온램프 사용자'로 간주하고 바이럴 팩터 계산에서는 제외합니다. 이 비율은 시간이 지남에 따라 안정화되는 경향이 있어요.

2.3. 바이럴 팩터 최적화하기 ⚙️

바이럴 팩터를 측정할 수 있게 되면, 다음 질문은 "이 숫자를 어떻게 1 이상으로 만들 수 있을까?"가 됩니다. 제품 내에서 새로운 사용자가 처음 접속했을 때 초대를 유도하거나, 공유 링크를 쉽게 복사/붙여넣기 할 수 있게 만드는 등 제품 변경을 통해 바이럴 팩터를 높일 수 있어요.

이렇게 계산 가능한 비율은 대시보드에 넣어 지속적으로 모니터링할 수 있고, A/B 테스트를 통해 어떤 변경이 공유율과 전환율을 높이는지 확인할 수 있습니다. 이 아이디어는 Product-Led Growth에도 강력하게 적용돼요. 사용자가 다른 사용자를 생성하는 모든 과정에 이 개념을 적용할 수 있기 때문이죠.

2.4. 바이럴 팩터 계산의 대안과 스팸 루프의 위험 🚫

일반적으로 바이럴 팩터는 초대 수 x 전환율로 알려져 있지만, 이는 모든 바이럴 루프를 포괄하지 못해요. 더 중요한 것은 두 코호트 간의 비율을 아는 것이죠.

단순히 초대 수를 늘리고 전환율을 높이려고만 하면 스팸 루프(spam loops) 로 이어질 수 있어요. Web 2.0 초기에는 소셜 네트워크들이 친구들에게 이메일을 대량으로 보내는 방식으로 성장했어요. 주소록을 연동하여 수백 명에게 초대 메일을 보내는 방식이었죠. 초기에는 전환율이 높았지만, 결국 이메일 제공업체들이 이를 스팸으로 분류하게 되면서 효과가 줄어들었습니다. 하지만 이 방식 덕분에 페이스북, 링크드인과 같은 대형 제품들이 탄생할 수 있었어요.

2.5. 연쇄 편지와 스팸 루프가 실패하는 이유 📉

연쇄 편지처럼 바이럴 루프도 결국 실패할 수 있어요. 그 이유는 시장 포화(market saturation) 때문입니다. 매번 200명 이상을 초대한다고 해도, 몇 번의 반복 후에는 지구상의 모든 사람에게 도달하게 되어 결국 같은 사람에게 계속 초대장을 보내게 됩니다. 당연히 반응률은 떨어지죠.

이미 가입한 사람에게는 초대장이 소용없어요.
관심 없는 사람에게는 아무리 보내도 소용없습니다.

결국 반응률이 떨어지고 제품에 리텐션(retention) 이 없다면, 일시적인 사용자 급증 후 대부분의 사용자를 잃게 됩니다.

저자는 제품이 끈적하게 달라붙어(sticky) 지속적으로 성장할 수 있는지 나타내는 몇 가지 지표들을 제시해요. 이 지표들이 충족되지 않으면 아무리 바이럴 팩터가 높아도 결국 제품은 사라지게 됩니다.

코호트 리텐션 곡선이 평평해짐 (stickiness)

활성 사용자 / 가입자 > 25% (시장 규모 검증)

파워 유저 곡선이 스마일 형태를 보임 (강력한 핵심 사용자층)

바이럴 팩터 > 0.5 (다른 채널 증폭에 충분)

DAU/MAU > 50% (일상적인 습관의 일부)

시장에 따른 비교 (네트워크 효과)

D1/D7/D30이 60/30/15를 초과 (일일 사용 빈도)

시간 경과에 따른 사용자당 매출 또는 활동 증가 (더 깊은 참여/습관 형성)

실제 규모에서 60% 이상의 유기적 획득 (제로 CAC가 더 좋음)

구독의 경우, 65% 이상의 연간 리텐션 (유료 사용자의 유지)

최고 지표에서 4배 이상의 연간 성장률

이러한 지표들은 바이럴 사용자를 많이 생성하더라도, 제품이 충분히 유지력을 가지고 있음을 나타내는 강력한 신호입니다. 유지력이 없다면 결국 사용자 급증은 일시적인 현상으로 끝날 거예요. Web 2.0 시대의 많은 앱들이 바이럴 루프를 통해 수백만 사용자를 확보했지만, 유지력 부족으로 결국 성공적인 비즈니스가 되지 못한 이유가 여기에 있습니다.

3. 바이럴 루프의 두 가지 유형 ✌️

바이럴 제품은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있어요:

카테고리 1: 단순하고 바이럴성이 높은 앱

아주 단순한 기능 하나에 집중하며, 이 기능이 매우 공유하기 좋거나 많은 초대를 유도하는 앱이에요. 생성형 AI 창작 도구, 초창기 인스타그램이나 유튜브처럼 하룻밤 사이에 성공하는 경우가 많습니다.

카테고리 2: 기능이 깊고 유지력이 높으며 공유 기능이 있는 앱

복잡한 기능을 가지고 높은 유지력을 자랑하며, 약간의 공유 기능이 있는 제품이에요. 피그마(Figma), 슬랙(Slack), 초창기 페이스북처럼 천천히 꾸준히 성장하는 경향이 있습니다.

이 두 가지 유형은 매우 달라요.

카테고리 1 앱은 단순하고 전환율이 높은 바이럴 루프를 가지고 있어서 앱에서 바이럴 콘텐츠를 만드는 것 외에는 할 일이 거의 없습니다. 초창기 인스타그램이 사진 필터와 페이스북 공유 기능에 집중했던 것이 대표적인 예시죠. 이런 앱은 만들기도 쉽고, 바이럴 플랫폼 초기에는 가장 성공적인 경우가 많아요.

반면 카테고리 2 앱은 구축하기 복잡하지만 유지력이 높아 한 번 사용자를 확보하면 오랫동안 유지됩니다. 장기간에 걸쳐 공유 기능을 사용자에게 노출함으로써 바이럴 팩터가 점차 쌓이는 방식이죠. 카테고리 1처럼 폭발적인 성장은 아니지만 꾸준함이 장점이에요.

현재 AI 앱들은 인스타그램이나 유튜브 초기와 비슷한 카테고리 1의 바이럴 루프를 가지고 있어요. 단순하고 성장이 빠르다는 장점도 있지만, 사용자 유지율이 낮아 일시적인 급증에 그칠 수 있다는 약점도 공유합니다. 역사가 반복되는 걸까요? 🤔

3.1. 바이럴 콘텐츠 생성 루프의 단계별 분석 📝

이런 단순한 콘텐츠 생성 루프는 다음과 같이 작동해요:

온라인에서 멋진 것을 발견합니다.
그것을 시청합니다. (예: 50%의 시청률)
콘텐츠 제작 도구로 연결되는 링크를 클릭합니다. (예: 10%의 클릭률)
직접 도구를 사용해 콘텐츠를 만듭니다. 멋져요! (예: 20%의 생성률)
소셜 미디어(또는 채팅)에 공유합니다. (예: 50%의 공유율)
더 많은 사람들이 그것을 봅니다. (X명의 사람들이 봄)
... 그리고 루프가 반복됩니다.

이 루프의 기본 수학적 원리는 0.5 * 0.1 * 0.2 * 0.5 * X > 1 일 때 바이럴이 된다는 거예요. 즉, 앞의 곱이 0.005이므로, 바이럴이 되려면 최소 200명 이상이 콘텐츠를 봐야 한다는 계산이 나옵니다. 이 수치들은 매우 민감하며, 약간의 변화로 바이럴 팩터가 크게 달라질 수 있어요.

바이럴 팩터의 배수 효과는 다음과 같습니다:

0.1: 1.11배
0.25: 1.33배
0.5: 2배
0.75: 4배
0.9: 10배

수학적으로, 1차, 2차, 3차 세대의 무한한 확장은 1 / (1 - v) (v는 바이럴 팩터)로 계산됩니다. 즉, 바이럴 팩터가 0.5라면, 100명의 사용자가 200명의 총 사용자를 만들게 되며, 이 중 100명은 바이럴로 얻은 무료 사용자라는 뜻이죠.

결과적으로 바이럴 팩터를 0.5 이상으로 만드는 것이 매우 중요합니다. 그 미만은 사실상 큰 의미가 없어요. 따라서 앱을 매우 공유하기 쉽고 단순하게 만들어, 생성 및 공유 외에는 할 일이 거의 없게 만드는 것이 명확한 전략이 될 수 있습니다.

성공하면 정말 대단하겠지만, 이런 앱들은 종종 일시적인 급증에 그치는 경우가 많아요. 소셜 미디어에서 한때 유행하다가 다음 날 트래픽이 급락하는 식이죠. 다행히 그 사이에 구독 전환을 충분히 시켰다면, 최소한 연간 반복 매출(ARR)은 유지될 수 있을 겁니다. 😉

3.2. 바이럴 성능이 시간이 지남에 따라 저하되는 이유 ⏳

이러한 바이럴 루프의 성능은 시간이 지남에 따라 자연스럽게 저하되는 경향이 있어요. 몇 가지 이유를 살펴볼까요?

참신 효과(novelty effect): 새로운 제품 클래스(예: 생성형 AI 콘텐츠 도구)가 등장하면 초기에는 사용자들의 반응률이 매우 높습니다. 더 많은 사람들이 시청하고, 시도하며, 콘텐츠를 받아들일 준비가 되어 있죠. 하지만 시간이 지나면서 참신함이 사라지고, 사용자들은 같은 행동에 참여하기 위해 더 높은 기준을 요구하게 됩니다. 2D 이미지 생성 AI의 예를 떠올려 보세요. 초기에는 놀라웠지만, 지금은 특별한 것이 아니죠?
시장 포화(market saturation): 바이럴 루프가 성공할수록, 타겟 사용자의 전체 시장을 소진하게 될 수밖에 없어요. 초기에 10명에게 초대장을 보내면 10명 모두 유효한 대상일 수 있지만, 시장이 포화되면 이미 가입한 사람들을 제외하고 나면 유효한 대상이 줄어들어 바이럴 팩터가 절반으로 떨어질 수 있어요. 게다가 나중에 가입하는 사용자들은 얼리어답터에 비해 품질이 떨어지는 경향이 있습니다.
기존 플랫폼의 규제: 모든 바이럴 루프는 기존 플랫폼(이메일, 페이스북, 유튜브, 틱톡 등) 위에서 작동합니다. 만약 여러분의 콘텐츠가 특정 워터마크나 링크백으로 넘쳐나서 플랫폼이 이를 싫어하게 되면, 플랫폼은 이러한 행동을 규제할 수 있어요. 예를 들어, 전환율이 급격히 떨어지면서 바이럴 팩터가 1 미만으로 내려가 전체 성장 속도가 느려질 수 있습니다. 플랫폼들은 경쟁 솔루션을 개발 중이거나 플랫폼이 장악당하는 것을 원치 않기 때문에 이러한 행동을 엄격히 규제하곤 합니다. (Web 2.0 시절 징가(Zynga)와 페이스북 플랫폼 전쟁을 떠올려 보세요.)

3.3. 지나치게 단순한 앱의 약점 🤔

이러한 약점에도 불구하고, 과도하게 단순하고 바이럴성이 높은 카테고리 1 제품이 성공할 수 있습니다. 유튜브와 인스타그램을 예로 들 수 있는데, 결국 전체 앱은 3~4개 화면의 UI로 설명될 수 있었죠. 물론 후속 몇 년 동안 많은 기능이 추가되었지만, 단순한 핵심은 여전히 존재합니다. 엄청난 수의 콘텐츠가 만들어내는 네트워크 효과 덕분에, 깊은 콘텐츠 기반을 가진 작은 앱은 끝없이 매력적으로 유지될 수 있다는 것이죠. 메시징 앱, 사용자 생성 콘텐츠(UGC), 소셜 네트워크와 같은 네트워크 제품의 마법이라고 할 수 있습니다.

4. 현대 시대의 바이럴 루프: 리텐션이 왕이다 👑

요즘 소셜 미디어에서 흔히 볼 수 있는 '바이럴 마케팅'은 대개 다음과 같은 일회성 전략들을 포함해요:

스타트업의 어그로성 게시물 (ragebaiting and shitpoasting) 😡
영화 같은 퀄리티의 런치 트레일러 🎬
틱톡 비디오 클리핑 🤳
소셜 미디어 홍보를 위한 옥외 광고 📢
인플루언서 마케팅 (astroturfing) 🌟
창업자가 직접 인플루언서가 되는 경우 🗣️

이런 방법들은 재미있지만, 저자는 레퍼럴 프로그램, 공유 링크, 초대와 같은 고전적인 바이럴 기술만큼 오랫동안 효과를 유지하지 못할 것이라고 예측합니다. 왜냐하면 이런 일회성 전략들은 신규 사용자 수 / 일일 활성 사용자 수 라는 비율을 지속적으로 확장시키지 못하기 때문이에요. 즉, DAU(일일 활성 사용자 수)가 늘어남에 따라 신규 사용자 수도 비례하여 증가해야 하는데, 이런 전략들은 일회성 트래픽을 생성하는 데 그쳐요. 아무리 리텐션이 좋아도 DAU는 선형적으로 성장할 뿐, 지수적인 성장은 어렵다는 거죠.

이런 기술들이 일시적인 사용자 급증에는 효과적이지만, 지속적인 사용자 확보원으로는 적합하지 않아요. 멋진 런치 트레일러를 매년 한 번 공개하는 것은 괜찮지만, 매달 또는 매주 한다면 효과가 줄어들겠죠. 어그로성 게시물도 마찬가지예요. 모두가 어그로를 끌기 시작하면 더 이상 눈에 띄지 않게 됩니다.

하지만 저자는 이런 전략들이 여전히 유용하다고 인정합니다. 그 이유는 뒤에서 더 자세히 설명해 드릴게요!

4.1. Web 2.0 바이럴리티의 종말 📉 모바일 시대의 도래

Web 2.0 시대에 이메일 초대, 콘텐츠 공유, 페이스북 앱 등 엄청난 바이럴 혁신이 있었지만, 결국 모바일이 이를 종식시켰습니다. Web 2.0 황금기는 친구로부터 이메일이나 알림을 받는 것이 새로운 경험이었기 때문에 높은 반응률을 보였고, 바이럴 팩터가 1을 넘을 수 있었어요. 페이스북, 링크드인, 유튜브, 스포티파이, 핀터레스트 등 많은 제품들이 기발한 바이럴 루프를 통해 시작할 수 있었던 이유죠.

초기에는 생일 알람 앱(BirthdayAlarm, 2001)이나 플락소(Plaxo, 2002) 같은 앱들이 이메일 주소록 연동을 통해 수백 명의 친구를 초대하며 빠르게 성장했어요. 이들은 매우 단순했지만, 소셜 프로필과 피드 기능이 결합되면서 소셜 네트워킹 앱이라는 카테고리를 탄생시키는 데 기여했습니다. 중요한 것은 이 앱들이 단순히 바이럴 앱에 머물지 않고 실제 유용성과 리텐션을 가졌다는 점이에요.

하지만 시간이 지나면서 소비자들은 이러한 기술에 익숙해졌고, 반응률은 떨어졌으며, 스팸 필터가 작동하기 시작했어요. 그리고 결정적으로, 세상은 모바일로 전환되었습니다. 이메일 바이럴리티가 지배적일 때는 사용자가 주소록을 가져와 수백 개의 이메일을 초대할 수 있었죠. 당시에는 바이럴 팩터가 2 이상도 가능했어요.

하지만 모바일은 완전히 달랐습니다. 애플은 모바일 연락처를 쉽게 이용할 수 있게 했지만, 사람들에게 연락처를 일일이 초대하도록 요구했어요. 누가 그렇게 할까요? 게다가 트윌리오(Twilio) 같은 서비스를 이용해 서버에서 초대 SMS를 보내려던 시도들은 SMS 스팸으로 이어졌고, 결국 수백만 달러의 벌금 때문에 이런 시도들은 중단되었습니다. 이메일 바이럴리티에서 SMS 바이럴리티로의 플랫폼 전환, 그리고 초대 기능의 참신함 감소가 복합적으로 작용하여 반응률(및 바이럴 팩터)이 급락했습니다.

이 시점에서 지나치게 단순하고 바이럴성이 높은 앱들의 시대는 막을 내렸습니다. 그리고 현재까지도 첫 세션에서 바이럴 팩터가 1을 넘는 루프를 만드는 것은 사실상 불가능해요. 😥

4.2. 리텐션이 바이럴리티의 왕이다 👑

현대의 앱은 이전 세대처럼 시끄럽게 초대만 유도하지 않아요. 대신 다음과 같은 몇 가지 요소에 의해 작동됩니다:

다양한 탑 오브 퍼널(top of funnel) 채널

바이럴리티를 이끄는 뛰어난 리텐션

먼저, 다양하고 유기적인 사용자 유입 채널이 필요합니다. 소셜 미디어, 비디오 론칭, 언론 보도, SEO, 그리고 유료 마케팅까지 모든 것이 사용자 가입으로 이어질 수 있죠. 이런 채널들이 지속적으로 사용자들을 제품으로 유입시켜준다면, 설령 일시적인 급증에 그치더라도 괜찮아요.

우버(Uber) 앱을 예로 들면, 첫 이용의 약 50%는 유료 마케팅에서, 10~20%는 레퍼럴 프로그램에서, 나머지는 입소문, SEO 등에서 발생했다고 해요. 유료 광고로 얻은 사용자가 $10~$20 정도였지만, 그만큼의 가치를 했죠. 중요한 건 어떤 방식으로든 사용자 유입원이 작동해야 한다는 겁니다.

둘째, 제품이 많은 사용자 세션을 생성해야 합니다. 즉, 강력한 리텐션이 필요해요. 바이럴 팩터를 초대 수 x 전환율로 단순하게 설명하기도 하지만, 이는 모든 바이럴리티가 한 세션에서 발생한다고 가정하는 거예요. 하지만 리텐션이 높은 제품에서는 다수의 세션을 통해 사용자가 공유, 초대, 추천하도록 유도할 수 있습니다.

총 바이럴 팩터 = (세션 1의 바이럴 팩터) + (세션 2의 바이럴 팩터) + ...

이것은 각 세션이 조금씩 바이럴 팩터를 생성할 수 있는 리텐션 곡선의 모든 지점을 합한 것으로 생각할 수 있습니다. 각 세션의 바이럴 팩터는 바이럴 기능과 상호작용하는 사용자 비율, 그리고 그 결과로 발생하는 공유나 초대, 전환율 등에 따라 결정됩니다.

저자는 바이럴 팩터의 약 절반은 첫 세션에서, 나머지는 이후 모든 세션에서 생성된다는 경험칙을 제시합니다. 첫 세션에서는 사용자가 계정 '설정' 모드에 있기 때문에 동료나 친구를 초대하도록 유도하기 쉽고, 의도 또한 높기 때문이죠. 반면 두 번째나 세 번째 세션에서는 사용자가 제품에서 가치를 기대하는 다른 마음 상태에 있기 때문에 바이럴 플로우로 유도하기는 어렵지만, 그럼에도 불구하고 지속적인 기회가 있다는 뜻이에요.

실제로 앱들은 여러 개의 루프를 동시에 가지고 있는 경우가 많아요. 드롭박스(Dropbox)는 다음과 같은 여러 루프를 가지고 있었습니다:

동료와 폴더 공유하기
사람들을 공유에 초대하기
레퍼럴 프로그램
다른 드롭박스 앱 사용하기 (각자의 바이럴 루프가 있음)

이 루프들은 각기 다른 수준으로 작동하지만, 중요한 것은 사용자가 여러 세션에 걸쳐 이 세 가지 루프 모두에 참여하도록 설득할 수 있다는 점입니다. 우버에서도 레퍼럴 프로그램 외에, 친구들을 직접 초대하여 함께 타거나 'ETA 공유' 기능으로 친구들에게 우버를 노출하는 등 다양한 루프가 작동했어요.

요컨대, 바이럴 팩터는 한 세션에서 보내는 초대 수에 의해 결정되는 것이 아니라, 모든 세션에 걸쳐 참여하는 모든 바이럴 기능의 합에 의해 생성됩니다. 더 많은 루프를 가지고, 훌륭한 리텐션 덕분에 더 많은 세션에서 유용하게 사용될수록, 제품은 시간이 지남에 따라 더 바이럴해집니다. 그리고 AI 제품처럼 제품이 사용자에게 더 새롭고 흥미로울수록, 전체 시스템이 함께 작동하기 더 쉬워지죠.

4.3. 낮은 리텐션 앱은 스팸적이어야 한다. 끈적한 앱은 아니다. 😇

제품의 리텐션이 높으면 사용자에게 공유하거나 초대하도록 요청할 수 있는 세션이 많아져요. 작고 눈에 띄지 않는 바이럴 공유 기능만으로도 충분히 바이럴 팩터를 1 이상으로 만들 수 있죠. 반대로 리텐션이 낮아 평균 2~3세션밖에 확보하지 못하는 제품이라면, 사용자를 바이럴 기능으로 유도하기 위해 매우 눈에 띄고 스팸적인 방식을 사용해야 합니다. 이것이 끈적하고 높은 리텐션 앱이 시간이 지남에 따라 더 바이럴해질 수 있는 이유입니다.

페이스북 초기에는 다른 소셜 네트워킹 도구들에 비해 훨씬 스팸적이지 않았던 것이 기억나요. 이메일 초대 기능이 있었지만 웹사이트의 오른쪽 레일에 작게 존재했을 뿐, 대부분의 사용자에게 친구 초대를 강요하지 않았죠. 이는 페이스북이 처음부터 매우 끈적하고 잘 만들어진 제품이었고, 바이럴 팩터가 단기간에 스팸적으로 얻어진 것이 아니라 장기간에 걸쳐 축적되었기 때문이라고 저자는 생각합니다. 결국, 낮은 리텐션과 스팸성으로 사용자 불만을 야기했던 경쟁자들을 제치고 페이스북이 승리할 수 있었던 이유이기도 하죠.

4.4. 바이럴 팩터가 1 미만일 때도 유용할까? 🤔

많은 사람들이 바이럴 팩터가 1.0을 넘는 것을 꿈꾸지만, 저자가 보기에 그런 특별한 순간은 새로운 플랫폼이나 참신한 메커니즘이 등장하여 초단순 바이럴 앱들이 성공하는 매우 짧은 기간에만 나타납니다. 대부분의 경우 바이럴 팩터는 0.2 또는 0.3 이하예요.

하지만 이것도 여전히 가치가 있습니다! 바이럴 팩터가 0.2라는 것은 1,000명의 사용자가 가입하면 200명의 사용자를 "무료로" 얻는다는 의미이며, 이는 CAC(고객 획득 비용)를 상당히 할인해 줍니다. 이런 식으로 바이럴 루프는 마케팅에 투입하는 비용의 효과를 증대시키는 지원 역할을 하게 되죠. 리텐션이 높은 제품은 비록 빠르게는 아니더라도 시간이 지남에 따라 활성 사용자 수에 비례하여 가입자 수를 늘려갈 것입니다.

여기서 바이럴 루프의 '속도'라는 개념이 중요해요. 특히 리텐션이 높고 스팸성이 낮은 제품의 경우, 바이럴리티가 빠르게 나타나지 않을 수 있습니다. 바이럴 팩터가 여러 세션에 걸쳐 천천히 생성된다면, 바이럴 루프가 초대를 생성하는 속도도 느려질 수밖에 없죠. 소셜 네트워크 앱처럼 매일 사용하는 제품이라면 사용자들이 매일 초대를 보낼 수 있어 바이럴 팩터가 빠르게 축적되고 가입자를 빠르게 생성할 수 있어요. 하지만 드롭박스(Dropbox)의 레퍼럴 프로그램처럼 유용하지만 한 달에 한 번 정도만 사용할 수 있는 제품이라면, 비록 제품이 매우 끈적하더라도(실제로 드롭박스는 수억 명의 사용자를 확보했죠), 바이럴 가입자를 생성하는 데는 수년이 걸릴 수 있습니다. 이는 루프 속도가 느리기 때문이에요.

이런 식으로 바이럴 루프는 느리지만 강력하며, 이미 큰 사용자 기반을 더욱 크게 만들 수 있습니다. 이는 특히 나중에 유료 마케팅을 광범위하게 사용하고 싶지 않은 후기 단계에서 중요해요. 수억 명의 사용자를 확보해야 하는 소비자 또는 프로슈머 시장에서는 유료 마케팅으로만 이만한 규모의 잠재 고객을 구매하기 어렵기 때문이죠. 대신 수백만 달러를 마케팅에 지출하면서도 유기적인 확산(SEO, ASO 등)과 바이럴 루프를 통한 할인 효과를 얻는 것이 중요합니다.

4.5. 어그로성 게시물과 밈의 시대는 영원할까? 🎉

자, 그럼 오늘날의 바이럴 마케팅 환경은 어떨까요?

앞에서 설명한 프레임워크를 믿는다면, 어그로성 게시물, 밈, 영화 같은 영상 등은 단지 일회성 사용자 급증을 일으키는 데 도움이 될 뿐입니다. 반복 가능하지 않다는 한계가 있지만, 괜찮아요. 왜냐하면 이러한 가입자들이 현재의 AI 도구들의 특성 덕분에 증폭되기 때문이죠.

현재 세대의 AI 도구들은 종종 "생성하고 공유하는(create and share)" 바이럴 루프를 가지고 있어서, 어떤 종류의 사용자 유입이든 들어오면 이를 증폭시킬 수 있습니다. 사용자가 AI 생성 모델을 사용하여 음악, 비디오 또는 다른 어떤 것이든 새롭고 독창적인 방식으로 만들 수 있다면, 당연히 많은 사용자들이 그렇게 할 것입니다. 그리고 생성된 결과물과 상호작용하는 사용자들 중 많은 수가 친구들과 공유하고 싶어 할 것이므로, 그 비율 또한 높아질 거예요.

이것이 바로 시각적으로 매우 매력적인 AI 도구들이 엄청난 바이럴성을 띠는 이유라고 저자는 생각합니다. 이들은 '생성하고 공유하는' 루프를 활용할 뿐만 아니라, 우리가 시각적 소셜 미디어(짧은 형식의 비디오, 게시물에 포함된 클립 등) 시대에 살고 있다는 점도 크게 작용합니다. 생성형 AI의 결과물과 소셜 플랫폼에서 잘 통하는 콘텐츠의 특성이 매우 잘 맞아떨어지는 거죠. 이는 곧 광범위하게 확산될 것임을 의미합니다.

결론: 리텐션과 멀티 루프 전략으로 지속 가능한 바이럴 성장 추구하기 ✨

Web 2.0 시대에 폭발적인 성장을 이끌었던 단순하고 직접적인 바이럴 루프는 모바일 시대로 넘어오면서 그 효과가 크게 감소했습니다. 사용자들의 피로감, 플랫폼의 규제, 그리고 새로운 기술 환경이 복합적으로 작용했기 때문이죠. 이제는 첫 세션에서 바이럴 팩터 1 이상을 달성하는 것이 거의 불가능해졌습니다.

현대 시대의 바이럴 성장은 단순히 일회성 마케팅 전략에 의존하기보다 견고한 리텐션과 다양한 바이럴 루프를 통해 장기적으로 사용자 기반을 확대하는 방향으로 진화하고 있습니다. 초기 어그로성 마케팅이나 시각적인 콘텐츠로 사용자 유입을 유도하는 '탑 오브 퍼널' 전략은 여전히 유효하지만, 이러한 유입이 제품 내에서 여러 세션에 걸쳐 자연스럽게 바이럴 루프를 생성하고 증폭시킬 수 있는 끈적한 제품 경험이 핵심입니다.

AI 도구들은 '생성하고 공유하는' 바이럴 루프와 시각적 소셜 미디어 플랫폼의 특성이 맞물려 높은 바이럴 잠재력을 보여주고 있습니다. 하지만 일시적인 유행에 그치지 않고 지속 가능한 성장을 위해서는, 초기 사용자의 급증을 넘어 장기적인 리텐션을 확보하고, 사용자가 제품을 더 많이 사용할수록 자연스럽게 다른 사람들을 끌어들일 수 있는 다중 바이럴 루프 전략을 신중하게 설계해야 할 것입니다. 결국, 리텐션이 바이럴리티의 진정한 왕이라는 사실을 잊지 말아야 합니다. 👑