1인출판 꿈꾸는 책공장

AI 실험은 60%의 정확도를 달성했습니다. 완벽하지는 않지만 시장 조사에 대한 우리의 생각을 바꾸기에 충분합니다.

AI가 온라인에서 어떤 콘텐츠가 입소문을 낼지 예측할 수 있을까요? 마이클 테일러 의 최근 실험 의 핵심 질문은 바로 이것입니다 . 실제 해커 뉴스 댓글 작성자를 기반으로 한 약 2,000개의 AI 페르소나를 활용하여 어떤 헤드라인이 인기를 끌지 예측하는 과제를 수행했습니다. 그 결과 60%의 정확도를 기록했는데, 이는 우연의 일치보다 훨씬 높았지만, 몇 가지 한계가 있었습니다. 바이럴 마케팅을 결정하는 사회적 역학(기세를 만들어내는 초기 좋아요)은 AI 모델이 완전히 포착할 수 없는 혼돈의 요소를 야기합니다. 마이클은 시장 조사에 AI를 활용하는 실질적인 요령과 이러한 접근법을 직접 시도해 볼 수 있는 간단한 템플릿을 통해 기술적 통찰력을 균형 있게 제시합니다. — 케이트 리

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실제 해커 뉴스 댓글 작성자를 기반으로 1,903개의 AI 페르소나를 만들고 어떤 헤드라인이 입소문을 탈지 예측해 보라고 했습니다. 예측 정확도는 60%로, 동전 던지기보다 20% 더 높았습니다.

의미 있는 결과입니다. 최고 마케팅 책임자들은 AI 시장 조사가 인간의 반응과 70%만 일치하더라도 활용할 것이라고 말합니다. 60%의 정확도는 충분히 유의미한 수준이지만, 제 실험은 AI를 훨씬 더 잘 활용하기 어려운 이유도 보여주었습니다.

제가 처음 게시한 해커 뉴스 시뮬레이터 게시물에 대한 기대감은 이해할 만했습니다. AI가 바이럴 헤드라인을 정확하게 예측할 수 있다면, 대박을 터뜨릴 헤드라인을 찾을 때까지 계속 테스트할 수 있을 테니까요. AI를 활용하면 기존 시장 조사보다 훨씬 빠르고 저렴할 것입니다. 하지만 제 게시물 이후 연락을 주신 100명이 넘는 분들은 기계가 실제 포커스 그룹과 동일한 결과를 낼 수 있을지 회의적이었습니다. 마케팅은 숫자로 승부하는 게임이고, 마케터들은 정교하게 조정된 헛소리 탐지기입니다. 그들은 증거를 원했습니다.

그래서 실험을 해봤습니다. 하루 동안 1,147개의 헤드라인을 뽑아 거의 2,000명에 달하는 페르소나들에게 인기 기사와 실패 기사들을 섞어서 승자를 고르도록 했습니다. 60%의 정확도는 고무적이었지만, AI가 어떤 헤드라인을 잘못 짚었는지 분석해 보니 성공률 그 자체보다 더 중요한 사실을 발견했습니다. 문제는 단순히 개인의 행동을 예측하는 것이 아닙니다. 바이럴 콘텐츠는 예측할 수 없는 방식으로 복합적으로 작용하는 사회적 역학에 의존한다는 것입니다. 제가 여러분의 선택을 완벽하게 모델링할 수 있다고 해도, 여러분은 헤드라인을 볼 때 이미 얼마나 많은 좋아요를 받았는지에 영향을 받습니다. 한 번의 추가 조기 투표가 모든 것을 바꿀 수 있습니다. 동일한 콘텐츠가 평행 우주에서 완전히 다른 경로로 전송될 수 있습니다.

AI 시장 조사의 가능성과 한계에 대해 제가 알게 된 점과, 바이럴 헤드라인 예측에서 유용하지만 완벽하지는 않은 수준의 정확도를 달성하는 것이 우리가 할 수 있는 최선일 수 있는 이유를 소개합니다. 또한 ChatGPT나 Claude에서 직접 시도해 볼 수 있는 프롬프트 템플릿도 안내해 드리겠습니다.

실험: ChatGPT는 Oracle인가?
해커 뉴스 시뮬레이션 은 ChatGPT에 81개의 서로 다른 페르소나로 역할극을 하도록 요청하고 , 각 페르소나의 답변 결과를 집계합니다. 이를 통해 아직 게시되지 않은 헤드라인에 사람들이 어떻게 반응할지 예측하고, 게시 전에 아이디어를 구체화하는 데 도움이 됩니다.

제가 한 일은 다음과 같습니다. Hacker News API를 통해 2025년 3월 12일에 게시된 헤드라인 1,147개를 추출했습니다. 그날 댓글을 단 사람들의 프로필을 더 많이 추출하여 (같은 스크립트를 더 오래 실행하여) 대상을 1,903개의 AI 페르소나로 확장하고, 그날 1면에 실린 기사와 실리지 않은 기사가 50:50으로 섞인 헤드라인에 찬성 투표할지 여부를 결정하도록 했습니다. (이 연구는 수천 개의 AI 페르소나를 한 번에 처리할 수 있도록 Jupyter Notebook에서 실행했습니다.)

결과: 불완전하지만 유용함
해커 뉴스 출연자들은 어떤 헤드라인이 1면을 장식할지 예측했는데, 정확도는 60%였습니다.

최고 득표수와 최저 득표수를 기록한 여러 기사의 실제 결과와 예측 결과를 보여주는 막대 그래프입니다. 출처: Google 스프레드시트, 스크린샷은 작성자 제공.
최고 득표수와 최저 득표수를 기록한 여러 기사의 실제 결과와 예측 결과를 보여주는 막대 그래프입니다. 출처: Google 스프레드시트, 스크린샷은 작성자 제공.

잘못된 헤드라인을 구체적으로 살펴보니, 왜 이 문제가 그렇게 어려운지 이해가 되기 시작했습니다. 예를 들어, 시스템에서 가장 큰 실수 중 하나는 "젬마 3: 구글의 새로운 멀티모달 모델"이라는 헤드라인이었습니다. 페르소나들은 이 헤드라인이 좋은 성적을 거둘 것이라고 예상했지만, 단 4개의 좋아요만 받았습니다. 반면, 정확히 같은 내용을 다룬 "젬마 3 기술 보고서[pdf]"라는 헤드라인은 같은 주제로 1,324개의 투표를 받았습니다. 이 헤드라인이 정말 1,000배 이상 더 나았을까요? 마찬가지로, 페르소나들은 TSA가 남성 바지 속에 숨겨진 살아있는 거북이를 발견했다는 게시물이 좋은 성적을 거둘 것이라고 예상했습니다. 하지만 실제로는 실패했습니다. 참 신기하네요.

연구: 내 AI가 왜 틀렸는지
저는 이러한 실패 사례를 자세히 살펴보고, 바이럴 콘텐츠가 작동하는 방식에 대한 중요한 사실을 깨달았습니다.

젬마 3에 대한 두 가지 헤드라인을 예로 들어 보겠습니다. 두 헤드라인의 차이는 주제의 질이 아니라 타이밍, 행운, 그리고 사회적 모멘텀이었습니다.

제 실험에서 AI 페르소나는 무작위로 선택된 헤드라인을 보았고, 다른 에이전트의 의견은 전혀 고려하지 않았습니다. 하지만 실제 Hacker News 사용자는 헤드라인을 맥락에 맞춰 봅니다. 기존 투표 수, 페이지에서의 위치, 그리고 그날의 다른 트렌드에 영향을 받습니다. 페이지에서 투표를 많이 받은 기사는 더 많이 조회되고 추천을 받을 가능성이 높습니다.

프린스턴 대학의 한 연구 에서 이를 완벽하게 입증했습니다. 연구진은 14,341명의 참가자들에게 알려지지 않은 밴드의 노래 목록을 똑같이 나눠주었습니다. 참가자들에게 다른 사람들의 선택을 볼 수 있게 했을 때, 같은 노래가 한 그룹에서는 엄청난 성공을 거두었지만 다른 그룹에서는 실패했습니다. 사람들이 노래를 평가할 때보다 성공 여부가 두 배에서 다섯 배 더 예측 불가능해졌습니다. (독립적으로 평가한) 최고의 노래가 나쁜 성적을 거두는 경우는 드물었고, 최악의 노래가 좋은 성적을 거두는 경우는 드물었지만, 성공의 70~80%는 초기의 단순한 운에 기인했습니다.

"부자가 더 부자가 되는" 이 역학이 제 시뮬레이터가 왜 고전했는지 설명해 줍니다. 운 좋게 초반에 몇 개의 좋아요를 받은 헤드라인은 순위가 올라가면서 객관적인 품질과는 상관없이 더 많은 관심과 더 많은 좋아요를 끌어냅니다. 개인 선호도에 대한 완벽한 모델을 구축할 수는 있겠지만, 무엇이 입소문을 내는지 결정하는 사회적 물리학은 여전히 ​​부족할 것입니다.

통찰력: 60% 정확도가 비즈니스에 미치는 영향
AI 시장 조사를 고려하고 있다면, 진짜 문제는 그것이 완벽한지 여부가 아니라, 의사결정 방식을 바꿀 만큼 유용한지 여부입니다.

제 60% 정확도는 AI 페르소나를 흥미로운 최적의 위치에 올려놓았습니다. 단 하나의 예측에 회사를 걸 만큼은 아니지만, 성공 확률을 높이기에는 충분히 유의미합니다.

여러 AI 시장 조사 회사들은 훨씬 더 높은 수치를 주장합니다. Aaru는 소비자 선호도 예측에서 93%의 상관관계를 , Evidenza는 기존 연구 결과와의 유사성을 88% , Electric Twin은 92%의 정확도를 보고합니다 . 하지만 여기서 한 가지 함정이 있습니다. 이 수치는 AI 응답과 설문 데이터를 비교한 결과입니다. 사람들이 어떤 행동을 할지 예측하는 것은 실제로 어떤 결과가 나올지 예측하는 것보다 훨씬 쉽습니다.

제 실험에서 얻은 더 큰 통찰력은 우리가 사회적 예측의 이론적 한계에 다다르고 있다는 것입니다. AI가 모든 개인의 선호도를 완벽하게 모델링한다 하더라도, 바이럴 마케팅의 성공은 여전히 ​​예측 불가능한 사회적 역학, 즉 사전 투표 시점, 관심을 끌기 위해 경쟁하는 다른 요소들, 그리고 작은 차이를 엄청난 결과로 증폭시키는 연쇄 효과에 달려 있을 것입니다.

이는 AI 시장 조사를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 실질적인 의미를 갖습니다.

예측이 아닌 반복 작업에 활용하세요. 단 하나의 성공적인 헤드라인을 고르는 대신, AI 페르소나를 활용하여 10가지 변형 헤드라인을 테스트하여 뻔한 실패작을 제거하고 유망한 방향을 파악하세요. 그런 다음 실제 환경에서 최고의 후보자들을 테스트해 보세요.

여러 시뮬레이션을 실행해 보세요. 만약 당신의 아이디어가 AI 실험 8번 중 1번만 성공한다면, 그건 운이 좋았기 때문일 수 있습니다. 만약 8번 중 6번 성공한다면, 아마도 뭔가를 알아낸 것일 겁니다. LLM 비용이 낮아짐에 따라 이러한 대규모 시뮬레이션은 더욱 실용적이 될 것입니다.

절대적인 예측보다는 상대적인 순위에 집중하세요. 제 AI는 괜찮은 옵션들 중에서 승자를 골라내는 것보다, 명백히 좋은 헤드라인과 명백히 나쁜 헤드라인을 구분하는 데 더 능숙했습니다.

템플릿: Virtual Hacker News 프롬프트
Claude 또는 ChatGPT를 사용하여 비즈니스에서 이를 테스트하려면 먼저 복제할 Hacker News 사용자를 선택하세요. Hacker News의 모든 사용자는 자신이 댓글을 단 내용을 공개하는 페이지를 가지고 있으며 , 사람들은 공개 댓글을 통해 자신에 대해 많은 것을 드러냅니다. Hacker News 댓글 작성자를 기반으로 페르소나를 만들려면 댓글을 복사하여 붙여넣고(추가 페이지를 보려면 "더보기"를 계속 클릭하세요) 다음 프롬프트를 사용하여 ChatGPT 또는 Claude에 붙여넣으세요.

HackerNews 댓글 목록을 기반으로 특정 HackerNews 사용자를 나타내는 상세한 페르소나를 생성하는 유용한 도우미입니다. 저희가 복제하는 사용자의 댓글을 기반으로 동일한 답변을 제공할 고유한 페르소나를 생성하세요. HackerNews 댓글에서 가장 잘 추론된 내용을 바탕으로 관련 배경과 경험을 제공하세요. 설명은 사용자의 인생 이야기, 배경, 관심사, 그리고 이력을 풍부하게 담은 단락이어야 합니다. 통계학자가 정확성을 검증할 예정이므로, 설명에 포함된 인구 통계가 현실적이고 신뢰할 수 있는지 확인하세요. 에뮬레이션하는 HackerNews 사용자 ID는 {user_id}입니다. 이 사용자가 남긴 댓글에만 주의하고, 이 댓글에서 얻은 정보만 사용하여 프로필을 구성하세요.

해커 뉴스 사용자 복제 출처: 클로드, 스크린샷은 작성자 제공.
해커 뉴스 사용자 복제 출처: 클로드, 스크린샷은 작성자 제공.

이렇게 하면 "사람"에 대한 설명이 생성되지만, AI가 댓글에서 학습한 내용과 일관성이 있다고 판단되는 내용(예: "리처드 마틴-존스"라는 이름은 클로드가 지어낸 것입니다. 여기서는 아무도 개인 정보를 유출당하지 않습니다)을 기반으로 이름과 기타 세부 정보 등을 만들어낸다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 페르소나를 하나(또는 여러 개) 만들면 새 채팅 세션에 복사하여 붙여넣고 아이디어에 대한 의견을 물어보세요. 이 방법은 특정 기준에 맞춰 보정 되지 않았 으므로 정확도는 사용자가 직접 판단해야 합니다. 하지만 시장 조사를 하지 않고도 얻을 수 있는 매우 유용한 방법입니다.

AI 연구를 실험할 때, 이처럼 아이디어를 테스트하는 것은 전체 과정의 일부일 뿐이라는 점을 기억하세요. 사회적 역학은 본질적으로 예측할 수 없으며, 개인의 행동을 잘 모델링할 수 있다고 해도 마찬가지입니다. AI는 이전에는 막대한 연구 예산을 가진 기업들만 얻을 수 있었던 인사이트를 제공할 수 있지만, 마케팅 콘텐츠의 미래를 점칠 수 있는 수정 구슬은 아닙니다. 적어도 아직은 그렇습니다.

https://every.to/also-true-for-humans/i-cloned-2-000-hacker-news-users-to-predict-viral-posts

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