제품 아이디어를 Reddit과 ChatGPT로 구축 전에 검증하는 방법

Source: Dev.to

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TL;DR

지난 몇 년간 r/footballmanagergames 서브레딧을 살펴보면서, Football Manager에서 팀을 최대한 활용할 수 있는 올바른 전술을 만드는 데 어려움을 겪는 사람이 나만은 아니라는 것을 알 수 있었습니다. 시간이 지나면서 이와 유사한 질문과 피드백 요청에서 일정한 패턴을 발견하기 시작했습니다. 그래서 저는 ChatGPT를 활용해 서브레딧을 대규모로 분석하고 가설을 정량화하기로 했습니다.

데이터는 명확했습니다: 검토 기간 동안 게시물의 약 **38 %**가 전술과 관련되어 있었습니다. 이 결과를 바탕으로 전술 분석기를 MVP로 구축했으며, 현재 이 글을 쓰는 시점까지 Assman.ai는 1 891개의 전술을 분석하고 4 979개의 후속 메시지를 처리했습니다. 선수 개발은 약 **7 %**의 비중으로 두 번째로 많았으며, 450명의 선수를 검토하고 819개의 메시지가 있었습니다. 스쿼드 리뷰와 트랜스퍼 어시스턴트 기능도 질문 빈도가 높았지만, 두 기능 모두 현재 제 역량으로는 구현하기에 범위가 너무 넓었습니다.

시작점

“당신이 있는 곳에서 시작하세요. 가진 것을 사용하세요. 할 수 있는 일을 하세요.” – Arthur Ashe

Football Manager는 2023년에 발견했을 때 중독이 되었습니다. 축구와 전략 게임을 사랑하는 사람으로서 즉시 사로잡혔습니다. Steam에 따르면 저는 시리즈에서 1 000+ 시간을 플레이했으며, 영국, 네덜란드, 독일에서 플레이‑스루를 진행하면서 낮은 티어 팀을 그 나라의 최고 리그까지 올리는 작업을 했습니다.

제가 이것을 언급하는 이유는 시작하기 전에 이미 어느 정도 전문 지식과 생태계에 대한 이해가 있었음을 보여주기 위해서입니다. 실제 이유가 없었다면 AssMan.ai 같은 이름을 붙이지 않았을 것입니다.

범위를 제한하고 싶었습니다. 노‑코드 도구를 사용해 솔로 창업자로서 무엇을 구축할 수 있는지 테스트하고 있었기 때문에, 시작할 하나의 기능을 선택해 작동을 검증한 뒤 다음으로 넘어가야 했습니다.

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검증 및 우선순위

저는 직접적인 경험과 r/footballmanagergames를 플레이하면서 쌓은 자신감으로 전술에 대한 가설을 세웠지만, 가정을 하고 싶지는 않았습니다. 결정을 내리기 전에 고려해야 할 다른 요소가 있는지 확인하고 싶었기에 서브레딧으로 돌아가 추가적인 지원 데이터를 찾았습니다.

1. 최근 게시물 검토 – 지난 한 달간의 게시물을 살펴보았습니다(FM 24는 출시된 지 거의 2년이 되었고, FM 25는 출시되지 않았습니다). 게임 수명이 이렇게 오래된 시점에도 같은 질문들이 계속 나타난다면, FM 26이 대대적인 변화를 주지 않는 한 문제는 사라지지 않을 것입니다.
2. 패턴 탐지 – “왜 내 전술이 안 통하는가?”, “왜 내 스트라이커가 득점하지 못하는가?”, “왜 내 전술이 갑자기 안 통하는가?”와 같은 질문이 반복되었습니다. 저는 마지막 플레이‑through에서 ChatGPT를 어시스턴트 매니저로 활용해 전술에 대한 피드백을 받기도 했습니다.
3. 다른 반복 주제 –
   • 시간 투자 – 10만 명 이상의 선수 데이터베이스를 탐색하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 새로운 플레이‑through를 시작하려면 스쿼드를 평가하고, 약점을 파악하며, 변화를 계획하는 데에도 많은 시간이 필요합니다.
   • 선수 성장 – 선수를 어떻게 훈련시키고 어느 포지션에 배치하면 잠재력을 최대화할 수 있는지에 대한 질문은 전술보다 적게 등장했지만 여전히 꾸준히 존재했습니다.

수동으로 탐색한 결과는 강력한 신호를 주었지만, 이를 뒷받침할 숫자가 필요했습니다. 7월 말·8월 초에 ChatGPT가 Reddit 데이터를 더 많이 활용하게 되면서 플랫폼에서 방대한 정보를 쉽게 추출할 수 있었습니다. 저는 ChatGPT에게 다음을 요청했습니다:

• r/footballmanagergames의 지난 한 달 게시물 분석
• 주제별로 분류하고 양을 파악
• 분류 결과를 표로 생성

제가 원하는 주제에 맞게 테마를 다듬은 뒤, 데이터는 명확했습니다:

전술에 관한 게시물은 다른 주제에 비해 더 많은 참여를 얻었습니다.

경쟁 환경

• ratemytactic.com – 사용자가 전술을 직접 입력하면 알고리즘을 통해 피드백을 제공.
• fmdatalab.com – 선수‑포지션 숙련도를 계산.
• 다양한 포럼 및 Reddit 스레드.

이러한 도구들의 존재는 오히려 내 자신감을 높여주었습니다: 이미 사람들이 외부 리소스를 활용해 도움을 구하고 있었습니다. 저는 전술 분석기를 먼저 구축하기로 결정했는데, 이는 즉각적이고 자동화된 피드백과 인터랙티브한 후속 조치를 제공함으로써 기존 도구와 차별화할 수 있는 기회였기 때문입니다.

무엇을 만들었는가

작성 시점에 **Assman.ai**는:

• 1 891 전술을 분석했습니다.
• 제안된 개선 사항을 더 깊이 탐구하는 4 979 후속 메시지를 생성했습니다.

연구에 따르면 Reddit 활동량이 높을수록 제품 사용량도 높다는 높은 상관관계가 나타났습니다.

핵심 인사이트: 마찰 감소

제가 처음 깨달은 것 중 하나는 마찰이 채택을 죽인다는 점이었습니다. 사람들이 실제로 이 제품을 사용하게 하려면 흐름이 극도로 간단해야 했습니다.

User → Upload Tactic (or paste code) → Instant Score + Highlights → Interactive Q&A

전술 분석기가 그 가치와 채택을 입증하면, 나머지 제품 로드맵(스쿼드 리뷰, 이적 어시스턴트, 선수 개발 어드바이저)은 차례대로 진행될 것입니다.

전술 분석기 구축

I let users shoot their tactic, upload it, and get feedback—no manual entry like ratemytactic.com required. The chatbot even improved the analysis. Users could ask follow‑up questions and iterate on the feedback in real time, something Reddit threads and static tools couldn’t offer.

다른 기능 프로토타이핑

전송 어시스턴트

이 아이디어는 금방 포기했습니다. 게임에서 최대 10만 행 규모의 파일을 내보내고, 이를 파싱해 답변을 제공해야 했기 때문입니다. 불가능한 것은 아니지만, 맞춤형 데이터 처리 작업이 MVP에 비해 가치가 없었습니다.

스쿼드 리뷰

시도해 보았고 어느 정도 성공했지만, 더 비싼 모델을 사용해도 스쿼드 기반의 전술 및 포메이션 같은 복잡한 답변을 생성하지 못했습니다. 향후 기회가 있을 수 있지만, 현재 AI 능력으로는 충분한 가치를 제공하지 못했습니다.

선수 개발

다음으로 이것을 만들었습니다. 동일한 업로드 흐름—스크린샷을 찍고 피드백을 받는—을 사용했기 때문에 전술 인프라의 대부분을 재사용할 수 있었습니다.

• 작성 시점 기준, **Assman.ai**는 450명의 선수를 819개의 메시지와 함께 분석했습니다.
• 처리량은 전술보다 낮았으며, 이는 연구 결과와 일치합니다: 선수 개발은 Reddit 게시물의 약 **7 %**를 차지하는 반면 전술은 **38 %**를 차지합니다.
• 양은 적지만 일관되어 구축할 가치가 있음을 검증했습니다.

Account Creation & Benefits

• 총 125명이 계정을 만들었습니다.
• Gmail 계정으로 가입 옵션을 추가함으로써 마찰이 크게 줄어들고 가입이 증가했습니다.
• 사용자는 이제 모든 과거 전술 및 선수 개발 피드백을 볼 수 있습니다.

전체 지표

• Assman.ai 가 2 341개의 이미지를 분석했으며 챗봇에 5 798개의 메시지를 받았습니다.
• 나는 약 한 달 동안 광고를 진행했으며 대략 $2 000을 지출했습니다. 광고 캠페인과 Google Ads에 대해 필요한 것을 배우고 나서 중단했습니다. 그 후 트래픽은 하루에 몇 명 정도로 감소했습니다.

현재 초점

저는 AssMan.ai에 대한 추가 개발을 일시 중단하고 있습니다. 이 프로젝트를 통해 코딩 없이도 혼자서 제품을 만들고 검증할 수 있다는 목표를 달성했음을 증명했습니다. 곧 Patreon을 개설할 예정이며, 충분한 관심을 얻는다면 개발에 다시 돌아올 것입니다. 현재는 다른 모험에 집중하고 있습니다.

마무리 생각

연구 방법이 효과적이었습니다:

• Manual browsing 방향을 제시했습니다.

• ChatGPT 자신감을 주었습니다.

• Production data 신뢰할 수 있었습니다.

• 전술이 Reddit에서 **38 %**를 차지했으며, 1 891 전술을 검토했습니다.

• 플레이어 개발이 게시물의 **7 %**를 차지했으며, 450명의 플레이어를 검토했습니다.

숫자는 완벽하지 않았지만 방향성을 제시했으며—그것만으로 충분했습니다.

모든 서브레딧에는 반복적으로 논의되는 문제점들이 있습니다. 처음에는 명확하지 않을 수 있지만 존재합니다. 나는 내가 잘 아는 분야에서 하나를 찾아 실제 데이터로 정량화했으며, 아무도 사용하지 않을 무언가를 만드는 것을 피했습니다.

당신도 잘 아는 분야가 있을 겁니다—취미, 직업, 개인적인 문제 등. 그것이 당신의 강점입니다. 당신은 상황을 이해하고, 패턴을 포착하며, 실제 고통과 잡음을 구별할 수 있습니다. 이 방법은 그 지식을 활용하고 데이터를 통해 당신이 보는 것을 확인할 때 효과적입니다.