1개에 승부 거는 것을 그만두자 월 $200이 $10,000로. 8개월 만에 28개 출시한 부업 iOS 개발자

금액은 1달러 150엔으로 개산한 원화 금액을 함께 표기했다.

“1개의 대작”을 버린 개발자

Max는 소프트웨어 엔지니어 경력 8년의 iOS 개발자로, 두 아이의 아버지이기도 하다. 본업 풀타임 근무를 계속하면서 업무 외 시간에 앱을 만들고 있다. 흔한 부업 개발자의 모습이지만, 그의 숫자를 만드는 방식은 일반적인 그것과는 정반대를 향하고 있다.

8개월간 출시한 앱은 28개. 월 매출은 $10,000(약 150만 엔). 방침을 바꾸기 전의 수익은 월 $200이었다. 1개를 갈고닦던 시절의 50배다.

본인은 이렇게 단언한다. “많은 사람들이 이기려면 하나의 큰 앱이 필요하다고 생각한다”.

수치로 보는 포트폴리오

상위 4개의 합계는 약 $6,000. 전체 $10,000 중 6할을 4개, 즉 전체의 14%인 앱이 만들어내고 있는 셈이다. 본인도 “80대 20 법칙이 작동하고 있다”고 인정한다.

무엇을 만들고 있는가

만드는 것은 거대한 앱이 아니다. 경쟁 앱을 2~3개 조사해 사용자의 주된 고민을 해결하는 핵심 기능을 하나만 특정하고, 그것만 구현한다. 장르는 “학생용 앱”이라면 physics AI, chemistry AI, math AI 같은 식으로, 하나의 카테고리 안에서 관련 키워드를 옆으로 확장해간다.

개발은 Flutter. 과거 프로젝트에서 코드의 약 90%를 재사용한다. 드래그 앤 드롭 버튼, 화면, 온보딩 흐름, 페이월──UI 컴포넌트는 재사용을 전제로 만들어져 있다. 디자인 소재는 Figma의 자체 템플릿에서 만들고, App Store 설명문은 ChatGPT에 키워드를 주어 생성시키며, 릴리스 작업은 Fastlane으로 자동화한다. 이 축적의 결과가 최단 2시간이라는 기록이다.

전환점은 YouTube를 본 날

궤도가 바뀐 순간은 분명하다. YouTuber Adam Sleiter의 콘텐츠를 본 것이다.

그때까지 Max는 하나의 “완벽한 앱”을 만드는 데 시간을 쏟고 있었다. 펫 프로젝트라 할 만한 애착 있는 앱 하나였다. 그때의 수익이 월 $200. Sleiter의 내용을 보고 그는 방침을 “심플한 앱을 빠르게 대량으로 출시한다”로 전환하고, 그때까지의 앱 하나를 포기했다.

전후의 대비는 명확하다.

방침 전환의 핵심에서 가장 중요한 것은 만들 것을 결정하는 주체가 자신에게서 시장으로 옮겨간 것이다. 전환 후 그는 ASO 도구 Astro로 키워드를 찾아 다음 조건으로 만들지를 결정한다.

• 키워드 인기도가 20 이상
• 난이도가 60~70
• 그 키워드로 경쟁사가 월 $100~200 이상 벌고 있음(Sensor Tower로 확인)

세 번째가 결정적이다. 경쟁사가 이미 벌고 있는 키워드만 고른다는 것은 수요 유무를 스스로 검증하지 않는다는 선언이나 마찬가지다. 시장이 있는지를 알아보는 데 몇 개월을 쓰는 것이 아니라, 시장이 있다고 증명된 곳에만 진입한다.

왜 양산이 효과를 냈는가

첫째, 앱스토어가 검증 비용을 대신 짊어지고 있다는 것. App Store에는 키워드 검색이라는 수요의 입구가 있고, 경쟁사의 매출은 외부 도구로 추정할 수 있다. 즉 만들기 전에 “그 수요가 존재하고 돈을 벌고 있다”는 것을 확인할 수 있다. 웹서비스와 달리 집객을 처음부터 만들 필요가 없고, 스토어 내 검색 순위를 차지하면 유입이 생긴다. 포트폴리오 전략이 성립하는 전제는 여기에 있다.

둘째, 한계 비용이 거의 제로에 가까워지고 있다는 것. 90%의 코드 재사용, 템플릿화된 Figma 소재, ChatGPT에 맡긴 메타데이터, Fastlane에 의한 자동화. 1개째에 지불한 설계 비용이 2개째 이후에 효과를 내기 때문에 본수가 늘수록 1개당 투입 시간이 줄어든다. 28개를 8개월, 즉 주 1개에 가까운 페이스로 낼 수 있는 것은 재능이 아니라 재사용률 설계의 결과다.

셋째, 실패작을 빨리 버리는 구조. 그의 운용 절차는 6단계로 정리되어 있다. (1) 인기도와 난이도의 비율이 좋고, 실제로 수익이 나는 키워드를 찾는다. (2) 경쟁사를 조사해 핵심 기능을 하나 정한다. (3) AI 도구로 화면 구성과 기능 분해를 빠르게 설계한다. (4) 필요 최소한의 MVP를 만든다. (5) 릴리스해서 관찰하고, 성장하지 않는 것은 버리며 데이터에 판단을 맡긴다. (6) 성장한 것으로 돌아가 다듬고, 버그를 고치고, 광고를 추가한다.

“앱이 공개되면 그다음은 손을 떼고 다음 프로젝트로 옮길 뿐이다”라고 그는 말한다. “또 하나의 결정적인 기능을 넣으려고 생각해서 앱을 다듬는 데 시간을 낭비하지 마라. 출시하고, 사용자가 어떻게 생각하는지 말하게 하라”. 다듬는 것은 데이터가 성장한다고 말한 후──이 순서가 28개 중 4개에 자원을 집중시키는 장치가 된다.

놓쳐서는 안 될 전제

이 숫자에는 주의해야 할 점이 여러 가지 있다.

월 $285~295의 도구비 내역은 OpenAI가 $200, Gemini가 $50, Cursor가 $20, Astro가 $10, Firebase가 $5~10. 절반 이상을 AI API의 종량제 과금이 차지한다. 이미지 인식이나 AI 처리를 내세우는 앱을 늘릴수록 이 비용은 늘어나며, 수익이 나지 않는 실패작 앱에서도 API 비용만은 발생한다. $10,000이라는 월 매출은 이 변동비가 얹힌 후의 숫자다.

수익이 상위 4개에 집중되어 있다는 것은 강점인 동시에 취약함이기도 하다. 만약 그 4개 중 하나가 스토어 알고리즘 변경이나 경쟁사의 진입으로 침몰하면 월 매출은 눈에 띄게 떨어진다. 24개의 “극히 미미한” 매출밖에 없는 앱은 그 구멍을 메워주지 않는다. 포트폴리오는 리스크를 분산하고 있다고 할 수 있지만, 실태로는 4개에 대한 의존이다.

신규 출시 직후의 스토어 부스트에도 편승하고 있는 면이 있다. 본인이 관찰한 바로는 App Store는 출시 직후 초기 노출을 주고 그 후에는 잠잠해진다. 계속 출시하는 것이 유입 유지에 편입된 구조는, 뒤집어 말하면 손을 멈춘 순간 감소가 시작된다는 뜻이기도 하다.

그리고 28개 중 몇 개가 완전한 실패였는지는 공개되지 않았다. 상위 4개 외에는 “극히 미미”라고밖에 언급되지 않았고, 24개분의 노력이 정량화되지 않았다는 점은 짚어둘 만하다.

어디까지 따라할 수 있는가

따라할 수 있는 것은 판단의 순서다. 만들고 싶은 것에서 시작하는 것이 아니라, 수익이 나고 있다고 확인할 수 있는 키워드에서 시작한다. 핵심 기능을 하나로 좁힌다. 릴리스 후에는 다듬지 않고, 데이터가 성장을 보인 대상에만 돌아간다. 이 순서 자체에는 자본도 인맥도 필요 없다.

따라하기 어려운 것은 8년치의 iOS 개발 경험과 재사용 가능한 코드 자산이다. “90%를 재사용한다”고 말할 수 있는 것은 재사용에 견디는 코드를 쓸 수 있는 사람뿐이다. 1개째의 온보딩이나 페이월을 처음부터 설계할 수 없는 사람이 28개를 8개월 만에 낼 수는 없다. 최단 2시간이라는 기록은 그 전에 쌓은 축적 위에서만 성립한다.

또 하나, 그가 본업의 풀타임 근무를 계속하며 하고 있다는 점도 간과할 수 없다. 생활비가 본업으로 충당되기 때문에 24개가 실패해도 사업으로서 성립한다. 같은 확률의 도박을 수입을 끊은 상태로 돌리는 것은 다른 난이도가 된다.

“심플한 앱을 양산한다”는 전략은 확률 게임이다. 1개당 적중할 확률이 낮다는 것을 전제로, 시행 횟수와 1회 시행당 비용으로 밀어붙인다. 이 구조를 이해하지 못한 채 본수만 따라하면 적중하지 않은 채 비용만 쌓인다.

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