Faceless.video, Bubble로 6개 빗나가고 7번째——비엔지니어가 10개월에 연매출 $1M에 도달한 영상 자동화

코드를 못 쓰는 인간이 노코드 툴만으로 연매출 $1,000,000에 10개월 만에 도달한다. 게다가 거기에 이르기까지 같은 환경에서 6개를 만들어 전부 빗나갔다.

작곡가·음악 프로듀서였던 Jacob Seeger 씨가 Indie Hackers에 공개한 기록을 읽는다.

7번째까지의 2년 반

Seeger 씨는 Faceless.video 전에 노코드 개발 환경 Bubble로 6개의 앱을 만들었다. 기간은 2년 반. 모두 성과에 닿지 못했다. 개별 이름과 숫자는 공개되지 않아, 이 6개는 “합계 2년 반·전멸”이라는 입도로만 알 수 있다.

7번째가 Faceless.video였다. 얼굴 없는 SNS 영상 채널을 대본 만들기부터 편집, 각 플랫폼 게시까지 자동으로 돌리는 서비스다. 처음에는 Minecraft 플레이 영상에 Reddit 게시물을 읽어 주는 형태에서 시작했다.

본인의 총괄은 이렇다. “6번의 실패는 1번의 성공으로는 배울 수 없는 것을 가르친다. 집착하지 마라.”

비슷한 타율은 17개 만들어 맞은 1개에도 보인다. 수록 사례에 반복해 나타나는 형태로, 맞은 1개의 앞에는 빗나간 개수가 쌓여 있다.

시작에 든 금액

초기 투하액 합계 $500은 이 규모의 사업으로서는 거의 무시할 수 있는 수준이다. 기술 구성도 Bubble을 축으로 RunPod, AWS Lambda, Replicate, Stripe, Bunny.net 같은 기성 부품의 조합이다.

처음부터 유료로 낸다

Seeger 씨가 반복하는 것은 과금의 순서다. “항상 유료 서비스로 론칭하라. 가장 설득력 있는 검증은 단순히 누군가가 사느냐다.” 프리미엄을 두지 않았다.

무료로 넓히고 나서 과금으로 도는 형태와 비교하면 초속의 인원수는 나오지 않는다. 대신 첫 1건이 들어온 시점에 수요의 존재가 확정된다. 첫날부터 유료 플랜을 둔 API 개발자도 같은 순서를 취하며, 수록 사례에서는 소수파지만 확실히 일정 수 있다.

유입은 X 스레드 게시물에서 시작해, 거기서 나온 이익을 쇼트 영상과 인플루언서 출고에 재투자해 5자리 MRR까지 가져갔다고 설명한다. 산 노출의 이익으로 다음 노출을 산다는 단순한 회로다.

250만 등록과 MRR $83,000의 거리

누적 등록 250만 명에 대해 MRR는 $83,000. 가장 팔리는 플랜이 월 $35이므로 단순히 나누면 유료는 2,000〜3,000명 규모다. 등록 1,000명에 1명 전후라는 계산이다.

이 얇음 자체는 생성 AI계 툴에서는 드물지 않다. 오히려 주목할 것은 그 전환율로도 월 $83,000이 성립한다는 점이다. 분모가 크면 얇은 전환율로도 금액은 나온다. 그리고 그 분모를 만든 것이 $250의 스레드 게시물에서 시작된 출고의 연쇄였다.

같은 “먼저 거대한 분모를 만든다”는 유형은 SNS 팔로워 400만 명을 먼저 갖고 있던 개발자가 2일 만에 MVP를 만들어 2개월에 월매출 $35만에 도달한 사례에도 보인다. 저쪽은 무상으로 쌓은 관객, 이쪽은 돈으로 산 노출이라는 차이가 있다.

처음 만든 것의 거칢

Faceless.video의 초기 형태는 Minecraft 플레이 영상에 Reddit 게시물을 읽는 음성을 얹는 단순한 것이었다. 지금 제공하는 “대본부터 편집, 각 SNS 게시까지 자동” 기능은 거기서 쌓인 것이다.

즉 7번째도 처음부터 완성형으로 나온 것이 아니다. $250으로 만들 수 있는 범위의 거친 것을 유료로 내고, 팔리는 것을 확인한 뒤 넓혔다.

설계에 대해 Seeger 씨는 하나의 기준을 든다. “최선의 경우를 상정해 만들어라. 오늘 10만 명이 등록한다면 그 앱은 버틸 수 있는가.” Bubble이라는 노코드 환경을 고르면서 처리는 RunPod의 서버리스 GPU, AWS Lambda, Replicate 같은 외부로 흘려보낸다. 무거운 부분을 자기가 갖지 않는 구성이 급한 유입을 버티는 설계가 되고 있다.

수록 사례 중의 위치

월매출 1,245만 엔은 이 미디어가 월매출을 공개하는 수록 사례 중앙값(약 150만 엔)의 8배를 넘어 상위 2할에 들어간다. SaaS 사례로 한정한 중앙값(약 841만 엔)과 비교해도 웃돈다.

노코드로 만들어진 사업이 이 수준에 도달한 예는 수록 사례에서 적다. 육아휴직 중 Bubble로 만든 Excel 수식 생성 AI가 월매출 $23,000에 도달한 사례와 나란히 놓으면, 같은 환경에서 나온 금액의 폭이 보인다.

본인이 드는 약점

순조로운 숫자의 뒤에서 Seeger 씨는 3개의 우려를 구체적으로 말하고 있다.

하나는 Bubble의 한계다. 자체 코드로의 이행을 검토하고 있지만 “많은 과제가 있다”고 한다. 노코드로 빨리 낼 수 있었던 것과 그 앞에서 막히는 것은 같은 선택의 앞뒷면이 된다.

둘째가 AI 모델 원가 상승이다. 추론비가 오르고 있어 값 매기기 조정이 필요해졌다고 말한다. 영상 생성은 특히 무거운 처리로, 단위 경제성이 외부의 가격 개정에 좌우된다.

셋째가 모방이다. 선행했다고는 해도 같은 것을 만드는 경쟁이 나타나고 있다. 진입이 쉬웠다는 것은 남에게도 쉽다는 것이다. Bubble로 $250부터 시작할 수 있었던 사실이 그대로 방어의 약함이 되고 있다.

이 기록이 보여주는 것

7번째에 맞았다는 결론만 꺼내면 시행 횟수의 이야기가 된다. 하지만 이 사례에서 실제로 통하고 있는 것은, 6개분의 실패로 몸에 붙은 것이 만드는 기술이 아니라 내는 방식의 순서였다는 쪽이다.

유료로 낸다. 반응을 돈으로 사서 잰다. 이익을 다음 출고에 돌린다. 기술적으로는 Bubble인 채로, 7번째만이 이 회로를 갖고 있었다.

공개되지 않은 것은 이익, 해지율, 유료 사용자 실수, 직원 수, 그리고 빗나간 6개의 내용이다. 창업은 혼자였고 그 뒤 사내 팀을 짰다고 하나 규모는 나타나 있지 않다. “10개월에 $1M ARR”라는 헤드라인 아래의 비용 구조는 이 기록에서는 읽을 수 없다.