우리 앱이 자체 운영하는 인스타그램 계정: 자동 조종 시스템 작동 방식과 첫 주 실적

저는 HypeFox(hypefox.app)라는 AI 앱을 개발했습니다. 이 앱은 사용자의 얼굴 유무와 관계없이 YouTube Shorts, Instagram Reels, TikTok용 짧은 동영상을 자동으로 제작하고 게시합니다. 이를 공개적으로 테스트하기 위해, 저희는 자체적으로 두 개의 인스타그램 계정을 운영하고 있습니다: @hypefox.app (영어)를 10월 21일부터, 그리고 @hypefox.it (이탈리아어)를 10월 22일부터 운영하고 있습니다. 아무도 동영상을 편집하지 않으며, 문제가 발생하면 저희가 앱을 수정합니다. 자동 조종 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 첫 주가 어땠는지 알려드립니다.

자동 조종 시스템 작동 방식

1. 달력 주 단위 계획 수립. 매주 월요일에 청중의 시간대에 맞춰, 작업자가 월요일부터 일요일까지를 계획합니다. 여기에는 슬롯(청중이 가장 활동적인 시간대, 하루 최대 2개), 각 슬롯의 역할(핵심 형식, 판매 또는 테스트, 지난 4주간 고정 공유 수 포함), 각 슬롯에 대한 형식, 후크 및 엔딩, 그리고 아이디어가 포함됩니다. 주중에 시스템을 작동시키면 첫 번째 계획은 일요일까지만 실행되므로, 다음 계획은 전체 주간 데이터로 시작하게 됩니다.

2. 톰슨 샘플링(Thompson sampling)으로 형식 선택. 각 핵심 슬롯에 대해 해당 형식의 점수 주변에서 무작위 숫자를 추출하며, 데이터가 적을수록 범위가 넓어지고 가장 높은 점수를 받은 형식이 승리합니다. 어떤 형식도 4주 동안 핵심 슬롯의 60%를 초과하여 차지하지 못합니다. 첫 주에는 데이터가 없으므로 모든 형식이 동등하게 취급되며 계획은 주로 테스트로 구성됩니다.

3. 영상은 슬롯 시간 약 30시간 전에 제작됩니다. Postgres cron job(pg_cron)이 10분마다 승인된 슬롯 중 30시간 이내에 게시될 영상을 확인하고 해당 동영상을 대기열에 추가합니다.

4. 비디오 하나 제작하기. 소규모 언어 모델(small language model)이 스크립트를 작성한 다음, 해당 스타일의 스키마를 따르는 JSON 장면 파일에 내용을 채웁니다. 이 모델은 코드를 직접 작성하지 않습니다. 먼저 사실 확인(fact-check) 과정이 스크립트를 읽습니다. 음성 합성(text-to-speech) 목소리가 대사를 읽고 단어별 타이밍을 반환하며, 이는 각 장면에 대한 길이와 캡션을 설정합니다. Remotion은 작업이 있을 때만 실행되는 컨테이너 내부에서 1080×1920 해상도에 30 fps로 렌더링합니다. 언어 모델 관련 부분의 비용은 저렴합니다: 제목과 캡션당 비디오 하나당 약 0.1센트, 사실 확인 과정은 약 1센트입니다.

5. 7일차 학습. 각 비디오는 도달률(reach), 시청 시간(watch time), 행동(actions)을 통해 점수를 받습니다. 이 수치들은 동일 네트워크에서 계정의 최근 성숙한 비디오들의 중앙값(median)으로 로그 스케일(log scale)로 나누어지므로, 조회수 300회인 계정과 조회수 300,000회인 계정 모두 '×1'을 갖게 됩니다. 작은 수치들은 계정의 평소 수준 쪽으로 부드럽게 조정됩니다(smoothed). 히트(Hits)는 최대 ×3까지 계산되고 플롭(Flops)은 최소 ×0.33이 적용됩니다. 학습을 하려면 최소 5개의 점수화된 비디오가 필요합니다.

주차별 분석: 초기 단계의 수치들 (Week 1: the cold start, in numbers)

읽는 날짜는 10월 26일 월요일입니다. HypeFox가 만든 비디오만 포함되며, 저희가 각 계정에 직접 게시한 데모 비디오 1개는 제외되었습니다.

5번 항목이 주차별 분석을 스마트하게 만들 수 없는 이유입니다: 아직 7일이 된 비디오가 없으므로 배울 것이 없습니다. 월요일 보고서가 이를 명확히 말합니다: '아직 숫자가 없음(no numbers yet)'. 첫 번째 비디오들은 수요일에 7일이 되며, 다음 주 월요일 계획은 계정 자체의 수치를 기반으로 구축된 첫 번째 계획이 될 것입니다.

나를 놀라게 한 것

• AI가 만든 영어 영상 중 가장 좋은 것은 "AI 도구가 계정을 스스로 운영할 수 없다(An AI tool can't run your account by itself)"라는 제목이었고 (175회 조회, 44% 스와이프 이탈, 해당 계정에서 가장 높은 체류율을 보임).
• 우리가 직접 만든 다듬어진 데모 영상이 이번 주 가장 많이 건너뛴(skipped) 영상이었음: 영어 계정에서 3초 만에 99%가 스와이프 이탈함. 반면, AI의 단순 설명 영상들은 시청자 100명 중 약 43명을 3초 이상 머물게 했음.
• 두 개의 세일즈 영상("DM me PLAN")은 평균보다 낮은 성과를 보였고 아무도 메시지를 보내지 않았음.
• 16개 영상 중 14개가 116회에서 232회 사이의 조회수를 기록함: 신규 계정의 테스트 시청자층이며, 아직 폭발적인 성과는 없음.

우리가 바꾼 것 (앱을 변경했고, 영상은 변경하지 않음)

우리는 첫날 메인 스타일을 재구축함 (그려진 장소, 움직이는 아이콘, 이동하는 카메라), 배경 음악을 추가했고, 어떤 버전인지 모르는 모델들이 심사한 블라인드 테스트를 통해 새로운 스크립트 지침을 선정했음.

다음 계획

2주차가 진행 중임: 계정당 14개의 영상이 업로드되었으며, 여전히 학습 과정은 없음. 학습 루프(learning loop)가 실제로 작동하는 첫 주를 포함하여 매주 월요일에 수치를 게시할 예정임.

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