아무도 당신의 제품을 발견하지 못한다면, 더 빠르게 출시하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

매주 수십 개의 AI 스타트업이 Product Hunt, Hacker News, Reddit, 그리고 X에 출시됩니다.

대부분은 며칠 내로 사라집니다.

제품이 나쁘기 때문이 아닙니다.

창업자들이 재능이 없기 때문도 아닙니다.

그들이 사라지는 이유는 출시(launching)와 유통(distribution)을 혼동하기 때문입니다.

AI 시대에는 제품을 만드는 것이 극적으로 쉬워졌습니다. 하지만 주목을 받는 것은 그렇지 않습니다.

저는 이것을 유통 격차 (Distribution Gap)라고 부릅니다:

가치 있는 제품을 만드는 것과, 그 제품을 필요로 하는 사람들 앞에 지속적으로 노출시키는 것 사이의 거리.

이런 일이 발생하는 이유

1. AI가 제품 제작 비용을 낮췄습니다

모델 (Models), API, 그리고 노코드 (no-code) 도구들이 출시의 장벽을 낮추었습니다.

병목 현상이 이동했습니다.

2. 모두가 똑같은 곳에서 출시합니다

Product Hunt.

Reddit.

LinkedIn.

X.

Show HN.

출시 영상 (Launch videos).

모두가 동일한 플레이북을 따른다면, 주의력 (attention)은 희소해집니다.

3. 유통이 제품 개발처럼 다뤄지지 않습니다

창업자들은 다음을 측정합니다:

커밋 (commits)

기능 (features)

버그 (bugs)

업타임 (uptime)

하지만 다음은 거의 측정하지 않습니다:

오디언스 성장 (audience growth)

창업자 가시성 (founder visibility)

추천 루프 (referral loops)

커뮤니티 참여 (community engagement)

콘텐츠 도달 범위 (content reach)

실제 사례에서의 패턴

유통 격차는 이론적인 것이 아닙니다. AI 스타트업이 성장에 접근하는 방식에서 이를 확인할 수 있습니다.

어떤 제품들은 유통을 제품 개발의 일부로 취급하기 때문에 견인력 (traction)을 얻습니다. 반면 다른 제품들은 출시만으로 지속적인 수요가 창출될 것이라고 가정하기 때문에 어려움을 겪습니다.

두 가지 사례가 이 차이를 설명합니다.

사례 1, Perplexity AI

유통은 단순한 마케팅이 아니라, 제품의 일부가 되었습니다.

많은 AI 스타트업이 더 나은 채팅 인터페이스를 구축하는 데 집중할 때, Perplexity AI는 하나의 명확한 약속을 중심으로 포지셔닝했습니다: 인용된 출처를 바탕으로 답변을 제공하는 것.

그러한 포지셔닝 덕분에 사용자들은 왜 대안보다 이 제품을 선호하는지 설명하기가 더 쉬워졌습니다.

하지만 이 회사의 성장은 제품 개선만으로 추진된 것이 아니었습니다.

그들의 창업자와 팀은 지속적으로 제품 업데이트를 공유하고, 새로운 기능을 공개적으로 시연하며, X(구 트위터)에서 사용자와 소통하고, 사람들이 경쟁 AI 도구들과 결과를 비교하도록 권장했습니다.

각각의 제품 개선은 사용자들이 다시 돌아오고, 스크린샷을 공유하며, 플랫폼을 다른 이들에게 추천해야 할 이유가 되었습니다.

이 교훈은 Perplexity가 최고의 기술을 가졌다는 것이 아닙니다.

그들이 제품을 만드는 것(building)과 발견되는 것(being discovered) 사이의 격차를 줄였다는 점입니다.

사례 2, Lovable

공개적으로 제품을 만드는 것(Building in public)이 채택(adoption)을 가속화했습니다.

Lovable은 AI 코딩 어시스턴트(AI coding assistants)라는 혼잡한 시장에 진입했습니다.

팀은 유료 마케팅이나 출시 당일의 관심에만 의존하는 대신, 사용자들이 제품으로 무엇을 만들고 있는지를 지속적으로 보여주었습니다.

소셜 피드는 짧은 시연 영상, 사용자가 생성한 프로젝트, 창업자의 업데이트, 그리고 커뮤니티 토론으로 가득 찼습니다.

이는 다음과 같은 피드백 루프(feedback loop)를 생성했습니다:

사용자들이 프로젝트를 만듭니다.

그들은 그것을 온라인에 공유합니다.

그 게시물들이 새로운 사용자를 끌어들입니다.

새로운 사용자들이 더 많은 프로젝트를 만듭니다.

Lovable은 사용자를 단순히 고객으로 취급하는 대신, 그들을 유통 시스템(distribution system)의 일부로 만들었습니다.

사람들이 자신이 만든 것을 보여주는 것을 즐겼기 때문에 제품이 퍼져 나갔습니다.

이 교훈은 제품이 자연스럽게 공유를 유도할 때 유통(distribution)이 훨씬 더 효과적이 된다는 것입니다.

이 기업들은 제품, 타겟 관객, 그리고 전략 면에서 서로 다릅니다.

하지만 한 가지 중요한 공통점을 공유합니다:

유통을 하나의 캠페인으로 취급하지 않았다는 점입니다.

그것은 지속적인 역량(ongoing capability)으로 취급되었습니다.

그것이 바로 많은 초기 단계 AI 스타트업들이 여전히 간과하고 있는 사고방식입니다.

간단한 프레임워크: Richie 4D 프레임워크

1. 발견 가능성 (Discoverability)
   사람들이 당신을 찾을 수 있습니까?

2. 차별화 (Differentiation)
   사람들이 당신이 왜 다른지 즉각적으로 이해합니까?

3. 유통 (Distribution)
   출시 당일에 의존하지 않는 반복 가능한 채널을 보유하고 있습니까?

4. 방어력 (Defensibility)
   초기 열기가 가라앉은 후에도 사용자들이 당신을 계속 추천할 것입니까?

나의 관찰

많은 AI 스타트업 출시 사례를 분석한 결과, 창업자들이 제품 기능(product features)을 개선하는 데는 수개월을 소비하면서도 유통(distribution)에 대해서는 출시를 불과 몇 주 앞두고서야 고민하기 시작한다는 점을 발견했습니다. 그 시점이 되면, 그들은 점점 더 혼잡해지는 시장에서 아무런 기반 없이 인지도를 구축하려 애쓰게 됩니다.

모멘텀(momentum)을 유지하는 스타트업들은 훨씬 더 일찍 시작하는 경향이 있습니다. 이들은 제품이 출시되기 훨씬 전부터 오디언스(audience)를 구축하고, 잠재적 사용자들을 교육하며, 공개적으로 피드백을 수집하고, 기대감을 조성합니다.

다시 말해, 이들은 오디언스를 향해 출시하는 것이 아니라, 오디언스와 함께 출시합니다.

결론:

AI는 소프트웨어를 구축하는 데 걸리는 시간을 극적으로 단축했습니다.

하지만 관심을 얻는 데 걸리는 시간은 단축하지 못했습니다.

사실, 출시가 쉬워질수록 눈에 띄는 것은 더 어려워집니다.

다음 10년 동안 승리할 스타트업은 단순히 더 빠르게 만드는 기업이 아닐 것입니다.

그들은 더 잘 유통할 것입니다.