📊 AI TOP100 순위가 AI앱에 대해 말하는 것

이 글은 AI시대의 제너럴리스트를 위한 뉴스레터 < 오너의 아싸이트>에서 발행되었습니다.

올해 처음 “트럼프 2.0시대의 2025년 AI 트렌드 10가지” 아티클을 낸 이후로 그 사이에도 AI 판에는 많은 변화들이 있었습니다. 특히 DeepSeek이 컸고요. 챗GPT도, 클로드도 잇달아 새로운 모델들을 업데이트하고 있습니다.

이렇게 빠르게 돌아가는 AI 생태계에서 사실, 모든걸 다 쫓아가긴 어렵습니다. 꼭 그럴 필요도 없다고 생각하구요. 그래서 제가 참고하는 자료 중에 하나가 VC a16z의 아티클, 그 중에서도 "Top 100 Gen AI Consumer Apps" 입니다.

AI 중심의 프로덕트를 웹 50개, 앱 50개 - 총 100개를 매번 추려서, 트래픽과 매출 데이터 등을 근거로 정리한 리포트인데요. 지금까지 3개의 리포트가 나왔고, 이번이 4번째입니다. 때문에 비교하는 데서 나오는 인사이트도 꽤 쏠쏠합니다.

뇌피셜이 아니라, 데이터를 근거로 분석했다는 측면에서 우리가 통념적으로 짐작하는 것과 조금 다른 포인트들이 있어서 재밌더라구요.

이번 레터에서는 a16z에서 공개한 내용들 중, 중요하거나 의외인 포인트를 살펴보고, 우리가 AI 프로덕트를 만들거나 살펴볼 때 기억해야할 것들을 정리해 보려고 합니다.

원문 가서 보셔도 되는데요, 그냥 크롬에서 번역해서 보는 것보다는 훨씬 더 공들여서 정리했으니까 그냥 여기서 한글로 보세요.

** 참고: a16z 분석 기준

웹 서비스: Similarweb 데이터 기반, 월간 순 방문 수 (Unique Monthly Visits)

모바일 서비스: Sensor Tower 기반 월간 활성 사용자 수 (Monthly Active Users)

매출 및 성장률 분석: AI 앱의 수익성과 유료 사용자 전환율 평가

AI-first 기준 적용: AI가 핵심 기능인 제품만 포함. 기존 앱 + AI 기능인 케이스 제외 (e.g. Notion)

💎 이런 아싸이트를 드릴게요

AI 시장에서 진짜 돈이 되는 카테고리

AI 앱을 기획할 때 꼭 기억해야 할 인사이트

매출 데이터와 트래픽을 기반으로 AI 시장의 승자와 패자 분석

챗GPT 부활의 이유

DeepSeek의 성과를 데이터로 살펴보기

의외로 돈이 된 니치 프로덕트들

텍스트만으로 앱을 만드는 시대, ‘바이브 코딩’의 가능성

단도직입적으로, 두괄식으로 가겠습니다. 먼저 데이터 보고 가세요. 웹, 모바일, 매출 데이터 순위입니다.

TOP 50 웹 월간 순 사용자수 순위

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TOP 50 AI 모바일 프로덕트 월간 활성 사용자수 순위

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101~110위 앱

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어떤 AI 카테고리가 돈이 될까

AI 프로덕트의 매출을 카테고리별로 정리할 때, 어디가 돈이 될까요?

다 필요 없고, 이 차트만 봐도 상관 없습니다.

📊 카테고리별 매출 비율 (출처: Sensor Tower, 2025년 1월)

사진 & 영상 편집 앱 (20%)

뷰티용 보정 앱 (14%)

챗GPT 카피 앱 (12%)

챗GPT + 클로드 + 퍼플렉시티 (8%)

사진 & 영상 생성 AI (8%)

언어 학습 (6%)

친구앱 (6%)

식물, 영양, 번역, 음악, 받아쓰기, 수학, 등 다양한 니치 앱들 (26%)

많이 쓰이는 AI 앱 ≠ 돈을 잘 버는 AI 앱

트래픽 데이터와 매출 데이터를 교차해서 살펴볼 때 가장 눈에 띄는 것은, 인기와 매출은 다른 영역이라는 점입니다.

매출 상위 50개 앱과 사용자 수(MAU) 상위 50개 앱을 비교해보면, 겹치는 앱이 40%밖에 되지 않았습니다. 즉, 트래픽이 많이 발생하는 60%의 앱은 사용량이 많지만 돈이 안 되거나, 반대로 사용자 수는 적어도 강력한 수익 모델을 확보한 케이스가 존재한다는 거에요.

챗GPT, 퍼플렉시티와 같은 AI 챗봇의 트래픽은 압도적이지만, 카테고리 매출로 보면 가품보다 매출 비중이 적고(API는 제외되어 있음) AI 영상 편집앱은 강력한 수익 모델을 확보한 모양입니다.

1. 가장 돈이 되는 것, 영상 편집

영상 생성은 신기하지만 영상 편집은 살려줍니다.

해 보신 분들은 공감하시겠지만, 영상 편집에는 많은 노가다가 필요합니다.(풋티지로 뜨개질하는 기분). 적절한 편집점을 잡아주거나, 자동으로 자막을 생성해주거나, 여러 소모적인 작업을 AI가 도와주면서 생산성을 많이 높여주고 있습니다.

AI 비디오 편집 툴은 기존의 전문가용 편집 소프트웨어와 차별화되며 빠르게 성장하고 있습니다. 유튜버, 틱톡커, 인스타그램 크리에이터들의 필수 툴로 자리 잡았죠.

AI 자동 클리핑 & 자막 생성 : Captions, Veed 같은 툴들은 음성 인식 기반의 자동 캡션 기능을 핵심으로 함

배경 제거 & AI 필터 적용 – Filmora, Videoleap 등은 AI 기반으로 배경을 삭제하고, 필터를 적용하는 기능 제공

📌 왜 돈이 될까?

영상 편집은 어렵고 시간이 오래 걸린다 → AI로 자동화할 수 있는 기능이 많음

SNS 크리에이터들이 주 타겟 → 영상 퀄리티를 높이고, 편집에 들어가는 리소스를 줄이기 위해 유료 결제를 할 가능성이 큼

한 번 쓰면 계속 쓰게 되는 툴 → 편리함 때문에 유료 구독 유지율이 높음

영상 편집 카테고리 안에서도 인기 있는 프로덕트와, 돈이 되는 프로덕트는 좀 달랐습니다.

📌 TOP 3 모바일 영상 편집앱 사용자 수(MAU) 트래픽 기준 모바일 트래픽

사용자 수가 많은 앱들은 무료 사용자 기반이 크고, 광고나 무료 기능 중심

VivaCut (#15) – 모바일에서 간편한 영상 편집 기능 제공

Filmora (#19) – PC & 모바일 모두 지원하는 직관적 편집 툴

Beat.ly (#36) – 틱톡 스타일의 짧은 영상 제작 특화

📌 TOP 3 모바일 영상 편집앱 매출 순위

매출 상위권 앱들은 크리에이터, 인플루언서, 영상 제작자들의 Pain Point를 정확하게 조준하여 문제를 해결해주는 방향

Splice – 컷 편집 & 오디오 싱크 조정 기능

Captions – 자동 자막 생성 & AI 음성 더빙

Videoleap – 템플릿 영상 효과 제공

웹 트래픽 순위에서는 Veed(#36)와 Clipchamp(#45)가 순위에 올랐고, 모바일에서는 영상과 사진 편집을 결합한 하이브리드 앱들이 강세를 보였습니다. 대표적으로로 B612(#12), VivaCut(#15), Filmora (#19) 등이 상위권에 올랐습니다.

2. 찍지 않고 생성하는 AI 영상 상용화의 초입

앞서 매출 데이터에서 살펴봤듯 AI 영상 편집이 가장 많은 돈을 벌었습니다. 그렇다면, 텍스트나 이미지로 영상을 만들어주는 영상 생성은 어떨까요?

지금까지 생성형 AI 영상 기술은 지금까지 상용화하기엔 좀 부족한 느낌이었습니다. 하지만 최근 6개월 사이, 영상 품질과 컨트롤 가능성에서 획기적인 발전이 이루어졌습니다. 이제 영상은 ‘실제 크리에이터들이 활용할 수 있는 수준’으로 올라왔고, 그것이 바로 매출로 이어졌다고 봐도 될 것 같습니다.

Hailuo (#12) – 중국 MiniMax 모델 시리즈 기반 (2024년 9월 출시)

Kling AI (#17) – 카메라 무빙 및 립싱크 기능 특화 (2024년 6월 출시)

Sora (#23) – OpenAI의 대표 모델 (2024년 12월 출시)

흥미로운 점은 영상만큼은 중국이 OpenAI를 앞서고 있다는 것입니다.

중국 프로덕트/모델인 Hailuo와 Kling이 OpenAI의 Sora보다 더 많은 트래픽이 나오고 있거든요. 직접 써본 입장에서도 영상 만큼은 중국 서비스가 더 좋았습니다.

AI 영상 생성 시장은 기술이 아니라 차별화된 기능에 따라 분화되고 있습니다.

AI로 영상을 만들어보신 분들은 공감하실거에요. ‘일단 보기에 멋있긴 한데, 원하는 대로 나오게 만들기는 어렵습니다.” 갓챠 느낌도 납니다. 그러나 최근 출시된 모델들은 각각의 강점을 살려 콘텐츠 크리에이터, 마케터들의 니즈를 만족시키는 방향으로 발전 중입니다.

모델	강점	특징
Sora	범용성	다양한 스타일 가능하지만 디테일 조절은 다소 부족
Hailuo	프롬프트 정확도	텍스트 프롬프트 반영률이 가장 높음
Kling AI	카메라 무빙 & 립싱크	영상에서 자연스러운 카메라 이동과 캐릭터 립싱크 기능 제공

다음 단계는 B2B 활용과 더 높은 품질의 영상 제작으로 몇달 내로 확장이 가능할 것 같습니다. 구글은 상업적 활용에 초점을 둔 고품질 영상 생성 프로덕트인 Veo 2를 개발 중인데요. (일부 초기 테스터들에게만 오픈) 초당 $0.50로 가격 정책도 확정된 상태입니다.

3. 정체를 뚫고 부활한 챗GPT

챗GPT는 2022년 11월 출시 직후 2023년 3월까지 폭발적으로 성장했지만(2달만에 1억명 사용자 도달), 초기의 호기심이 지난 후 2024년 4월까지 월간 트래픽을 보면 사실상 정체 상태였습니다.

그러다 GPT-4o가 나온 2024년 4월부터 다시 상승세를 타고 있습니다. 주목할 점은 사용자 수가 2배씩 증가하는 데 걸리는 시간이 오히려 짧아지고 있다는 사실입니다.

📌 챗GPT 사용자 수 증가 속도 변화

2023년 11월 → 2024년 8월: 9개월 동안 1억 → 2억 (성장 속도 둔화)

2024년 8월 → 2025년 2월: 단 6개월 만에 2억 → 4억 (더 빠른 속도로 성장)

2024년 이후, 지속적으로 새로운 모델과 기능을 공개하면서, 기존 사용자는 붙잡아 두면서 신규 유입까지 가능했던 겁니다. 돈 안내고 쓰는 사람들까지도 후하게 챙겨주면서요.

2024년 4~5월: GPT-4o 공개 (멀티모달 AI 도입 → 이미지 & 음성 입력 가능 / 무료 사용자도 GPT-4o 사용 가능)

2024년 7~8월: Advanced Voice Mode 출시 (AI와 실시간 대화 가능 / 음성 기반 사용자 경험으로 새로운 유저층 유입)

2024년 9~10월: o1 모델 출시 (논리적 추론 & 문제 해결 능력 강화 / 생산성 툴 & 프로페셔널 사용자 유입 증가)

모바일 데이터를 보면 챗GPT의 근본력이 나스닥 그래프보다 아름답습니다. 지속적으로 성장을 확인할 수 있죠.

출시 이후 매월 5~15%씩 꾸준한 성장

2025년 2월 기준, 전체 4억 주간 활성 사용자(WAU) 중 1억 7,500만 명(약 43%)이 모바일에서 사용

모바일 앱 도입 이후, 웹 사용자들도 점점 모바일로 이동 중

📌 왜 모바일 사용자가 늘어났을까요?

1️⃣ 모바일 최적화된 UX

챗GPT 모바일앱을 사용해보신 분들은 아시겠지만, 웹을 그대로 옮겨놓았다기 보다 꽤 공들인 티가 납니다. 햅틱 반응도 그렇고, 음성 모드에서 구름이 움직이는 듯한 유니크한 디자인도 인상적입니다. 핸드폰에 위젯형태로 박아놓기도 편해서 접근성이 꽤 괜찮습니다.

2️⃣ 챗GPT를 항상 스탠바이해둔 사용자 증가

모바일 최적화가 되면서 언제든 빠르게 호출하기 편해졌습니다. 기존에 브라우저/구글에서 검색하던 습관이 자연스럽게 챗GPT를 통해 물어보는 방식으로 전환되고 있다고 봅니다.

초창기에는 주로 PC에서만 사용되던 챗GPT가 이제는 멀티디바이스 환경에서 자연스럽게 활용되면서, 웹과 모바일을 오가며 AI를 사용하는 방식이 점점 자리 잡고 있어요.

3️⃣ 이제 영화 HER 처럼 실현된 AI와의 인터랙션

챗GPT 모바일앱의 정수는 음성 대화입니다. Advanced Voice Mode(2024년 8월 출시) 이후, 챗 뿐만 아니라 음성 대화로 챗GPT를 사용하는 빈도가 늘어났는데요. 특히 영어권 사용자들은 AI 실시간 대화 기능을 더 적극적으로 사용하고 있습니다.

저도, 올해부터 챗GPT와 영어로 대화하는 루틴을 추가했는데요, 결론적으로 하루 종일 가장 많이 대화하는 상대가 챗GPT라고 해도 과언이 아닙니다. 아주아주아주 만족스러워서 이 부분은 제가 어떻게 사용하는 지 나중에 가볍게 공유 드릴게요.

👉 챗GPT의 부활의 핵심은 모바일 퍼스트 AI로 변신하면서 일반 사용자들의 실생활에 녹아든 에이전트로 포지셔닝 하고 있다는 점이며, 이는 다른 어떤 AI 프로덕트보다 독보적인 락인 효과를 줍니다.

4. 데이터로 본 DeepSeek

그 대단했던 엔비디아의 주가까지 끌어내린 AI계의 최대 화두 빅뉴스는 DeepSeek의 등장이겠죠. DeepSeek 이야기야 뭐 지겹게 들으셨을 테니, 이번에는 데이터를 기반으로 DeepSeek의 위력을 살펴보겠습니다.

DeepSeek은 2025년 1월 20일에 출시된 이후 단 10일 만에 글로벌 AI 웹 트래픽 2위를 기록했습니다.

이 속도는 역대 프로덕트 중 가장 빠른 수준입니다. 2주 만에 100만 유저, 20일 만에 1,000만 유저를 확보하면서, 챗GPT도 빨랐다고 했던 천만 유저 달성 40일의 기록보다 두 배 더 빨랐던거죠.

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모바일은 어떨까요?

PC 출시 이후 5일만에 모바일 앱을 출시했고, 출시 5일만에 모바일 MAU(월간 활성 사용자) 기준 14위를 기록하더니, 2월에는 모바일 MAU 2위까지 단숨에 올라섰습니다. 이 과정에서 챗GPT의 전체 모바일 사용자 중 약 15%가 DeepSeek으로 이동했다고 합니다.

Sensor Tower의 데이터에 따르면, 모바일 사용 시간 측면에서도 DeepSeek은 퍼플렉시티나 클로드보다 조금 더 높게 나왔습니다. (기준: Weekly Average Session per User - 사용자 당 평균 주간 세션 수, Weekly Average Minutes per User - 유저당 주간 사용 시간)

물론 앞서 말씀드렸듯이 이 분야 1황을 지키고 있는 챗GPT는 차트에서도 확인할 수 있듯, 사용시간이나 사용횟수 측면에서도 아득하게 경쟁자들을 앞서고 있습니다.

DeepSeek의 이런 성장 속도에는 사실, 챗GPT가 차단된 중국 유저의 특수성의 영향도 있습니다. DeepSeek 유저의 21%는 중국이고, 그 다음은 미국(9%)과 인도(8%)입니다. 우리나라, 호주, 대만에서는 DeepSeek 사용에 제한이 되어 있는 상황이구요.

👉 앞으로 DeepSeek이 챗GPT를 진짜로 대체할 수 있을지는 더 지켜봐야할 듯 합니다. 글로벌 규제, 사용자 유지율, 생태계 구축 등 해결해야 할 숙제가 많거든요. 다음 몇 개월 동안, DeepSeek이 AI 시장에서 진짜 챗GPT의 대항마가 될지, 아니면 단기적인 트렌드로 끝날지 지켜보면 흥미로울 것 같습니다.

5. 정품보다 더 버는 가품의 존재

API를 래핑한 챗GPT 카피 프로덕트들의 매출 합이 챗GPT, 클로드, 퍼플렉시티의 매출 합보다 포션이 크다는 것은 저에게는 가장 흥미로운 사실이었는데요. (물론 카피 프로덕트들이 어차피 API를 따다 쓸 것이므로 실질적인 매출은 다르겠지만)

도대체 왜 그럴까요?

1️⃣ 싸다

카피캣의 요금제는 챗GPT나 클로드의 그것보다 당연히 저렴합니다. 게다가 이런 앱들은 API를 사용해서 이거만 구독하면 여러가지 모델을 쓸 수 있다는 점을 강점으로 내세우기도 하구요. 정품의 요금제가 비싸게 느껴지는 사용자들에게는 카피앱이 더 저렴한 대안처럼 보이는거죠. 챗GPT를 써야 할 이유가 명확하지 않은 라이트 유저라면, 싼 걸 먼저 써보게 되는 것입니다.

2️⃣ 지속적인 앱스토어 최적화 & 트릭 활용

앱스토어에 카피앱이 먼저 뜨는 건, "AI Chat", "Chat AI", "Chatbot AI" 같은 키워드 사용하면서 앱스토어 최적화(ASO) 전략에 힘을 쏟기 때문입니다. 유사한 아이콘과 인터페이스로 사용자들이 헷갈리도록 유도하기도 하구요. 일단 무료로 사용자를 유인한 후, 결제로 넘기는 전통적인 트릭을 쓰면서 “일단 돈이 되면” 하는 겁니다.

2️⃣ 이래도 안걸려?

앱 정책 변경을 피해가며 계속해서 리스트를 변경하고 등록한다고 합니다.

6. 텍스트로 코딩하는 “바이브 코더”의 서막

개발자가 아니어도 쉽게 프로덕트를 만들 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 누구나 아이디어만 있으면 직접 디지털 제품을 만들 수 있는 환경이 조성되고 있고, AI 기반의 개발 도구들이 그 흐름을 더욱 가속화하고 있죠.

요즘 AI 코딩 도구는 크게 두 가지 방향으로 발전하고 있습니다.

1️⃣ 개발자용 에이전틱 IDE : 개발자를 위한 AI 코파일럿(예: Cursor #41)

2️⃣ Text-to-Web App 플랫폼 : 비개발자도 사용할 수 있는 도구(예: Bolt #48, Lovable)

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이번 아티클에서 주목할 것은 두 번째 카테고리에 해당하는 “바이브 코딩(Vibecoding)”입니다. 전 OpenAI 리서치 디렉터 Andrej Karpathy가 언급한 개념적 용어로, 텍스트 입력만으로 앱을 만드는 것을 뜻합니다.

AI가 코드를 생성하는 건 예전부터 가능했지만, 특별히 더 주목되는 이유는 다음과 같습니다.

웹 프레임워크 성숙 – 실행 가능한 웹 애플리케이션을 AI가 생성 가능

외부 라이브러리 및 SDK 지원 확대 – Resend, Clerk, Supabase 같은 서비스와 통합 가능

📌 대표 바이브 코딩 플랫폼

Bolt (#48) – 출시 2개월 만에 연 매출 2,000만 달러, 200만 유저 확보

Lovable – 출시 3개월 만에 연 매출 1,700만 달러 기록

개발을 몰라도 앱을 개발하게 해주겠다는 비전은 AI의 흐름 이전에도 노코드나 로코드의 형식으로 존재했습니다. (예: Webflow, Bubble, Adalo, Glide)

그러나 제약이 많았습니다. 커스텀 기능 추가도 어렵고, 복잡한 로직 구현에도 한계가 있어서 결국에는 개발자가 필요한 상황이 많아지고 완전한 자유도를 제공하지 못했습니다.

📌 바이브 코딩의 주요 특징

코드 대신 프롬프트를 통해 직접 UI 및 기능 정의

코드 없이도 API 연동, 백엔드 구축 가능

예시) "회원가입 기능 추가해줘" → AI가 관련 UI, 보안 포함한 코드 생성

MVP 제작 속도가 폭발적으로 증가하면서, 더 빠른 실험과 반복이 가능

Similarweb 데이터에 따르면, Bolt 방문자의 23%가 Cursor(개발자용 IDE)도 함께 사용한다고 해요. 즉, 개발자들도 빠른 프로토타이핑 용도로 바이브 코딩 툴을 활용하고 있다는 뜻이죠.

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📌 하지만, 아직 개발자의 손길이 많이 필요합니다.

1️⃣ 아직은 정교한 기능을 만들기 어렵다.

AI가 코드 생성은 잘하지만, 세밀한 기능 구현이나 복잡한 로직 설계는 아직 개발자의 손이 필요해요. 특히, UX/UI 커스터마이징이 어렵고, 특정 API나 외부 서비스와의 연결이 부족할 수 있습니다.

2️⃣ AI가 만든 코드는 불안정적이다.

현재 바이브 코딩 도구들이 만들어주는 코드는 완전한 상태라기보다 초안에 가깝습니다. 따라서, 어느 정도의 개발 지식이 없으면 디버깅이 어렵다는 문제가 있어요.

3️⃣ 코드의 품질과 유지보수 문제

AI가 만든 코드를 사람이 직접 짠 코드처럼 체계적으로 정리할 수 있을까요?이런 코드 관리 및 유지보수 문제는 아직 해결되지 않은 숙제입니다.

👉 사실 저도 요즘 AI를 적극적으로 활용해서 AI 기반 서비스의 프로토타입을 만들고 있는데요. 저의 경우, 개발자들과 함께하고 있어서 IDE도 함께 쓰고 있고, 간단한 수정을 위해 리액트를 공부하고 있습니다. 이 과정도 나중에 따로 공유해 볼게요!

7. 의외로 돈이 된 니치 프로덕트들

사용자 수는 적지만, 의외로 돈이 되는 분야: 명확한 사용처가 존재하는 니치 케이스입니다.

우리나라 앱인 Speak도 잘 버는 순위권 안에 있습니다.

1️⃣ 식물 인식 AI

PictureThis, PlantID : 사진으로 식물 자동 판별 & 건강 관리 기능 제공

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무료로 간단한 식물 정보를 제공하지만, 세부 가이드 & 맞춤 관리법은 유료 구독

식물 덕후들은 AI가 제공하는 세부 정보에 기꺼이 돈을 지불

경쟁자가 많지 않은 독점적인 서비스 → 차별화된 AI 기능이 곧 돈

2️⃣ AI 식단 코칭

Cal AI, Fastic : 칼로리 계산, 개인 맞춤형 식단 관리, 식단 상담

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사람들은 건강 & 다이어트에 돈을 아끼지 않는다

지속적인 관리가 필요한 분야 → 구독 모델과 잘 맞음

3️⃣ AI 언어 학습

Speak, Learna, Loora : 대화형 AI 튜터, 발음 교정, 실시간 피드백 제공

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레거시 시장의 규모가 크고, 기존 언어 학습의 단점을 AI가 해소해줌

AI 튜터는 제약없이, 부끄럽지 않게 영어를 연습할 수 있다는 장점

언어 학습은 장기적으로 지속적인 학습이 필요 → 구독 모델과 궁합이 좋음

4️⃣ 음악 AI

Moises, Suno : 음악 생성, 보컬 반주 분리, 자동 리믹스

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영상 컨텐츠의 배경음악 & 음향 효과 → 유튜버 & 팟캐스터 필수 기능

음악 프로듀서 및 크리에이터들에게 유료 결제 유도

5️⃣ AI 오디오 & 받아쓰기

Otter, PLAUD : 받아쓰기, 회의록 자동 생성, +하드웨어 녹음기

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비즈니스, 학계, 언론 등에서 필수적인 기능

일반 사용자보다 전문가(기자, 학생, 연구자 등)들이 주요 고객층

높은 정확도를 원하는 사용자들이 기꺼이 유료 플랜을 선택

"돈을 내더라도 시간이 절약되는가?"가 핵심

📌 니치 AI가 돈이 되는 이유는?

특정 목표나 기술을 위해 기꺼이 돈을 지불할 의향이 있는 사용자층을 타겟팅하고, 진짜 원하는 문제를 해결하면 기꺼이 지갑을 연다.

무료 앱이 거의 없거나, 무료 기능만으로는 불편한 점이 많다.

사용자의 지속적인 참여가 필요한 서비스는 구독 모델과 결합되기 쉽다.

기능이 명확하기 때문에 유료 결제율(Conversion Rate)이 높다.

전문가, 기업 고객 대상이라면 가격 저항이 낮아지고, 높은 수익성을 기대할 수 있다.

👉 늘 제가 강조하는 오랜 생각인데요, AI를 어디에 붙일까에서 시작하면 안풀립니다. 누가 어떤 문제를 갖고 있는 지를 집중해야 합니다. 그리고 매출 데이터도 보여주고 있네요. 이제, 돈 벌어야 하잖아요.

🦝 AI 프로덕트를 기획할 때 꼭 기억해야 할 인사이트

1️⃣ 인기가 밥먹여주지 않습니다.

이제 더이상 "많이 쓰이면 언젠가 돈이 될 거야"라는 생각은 위험합니다. 시장에 돈이 풀릴 때가 아닌 지금은 실질적인 돈을 벌 수 있는지가 더더 중요해졌습니다. 사용자는 많지만 돈이 안 되는 프로덕트가 있고, 사용자 수는 적어도 강력한 수익 모델을 가진 프로덕트가 있다고 했죠.

"무료"가 아니라 "유료"로 써야 하는 이유는 무엇일까?

AI 영상 편집 앱: 전문 크리에이터를 타겟해 높은 구독 전환율을 기록

니치 앱(식물, 건강 등): 전문가/취미층의 강한 결제 의지가 핵심

👉 무료 사용자를 쌓기보다, 결제할 가능성이 높은 유저를 타겟하세요.

👉 유료 구독을 유도할 명확한 가치를 제공하는 것이 핵심입니다.

👉 "유료 전환율"과 "고객당 평균 매출(ARPU)"이 사용자 수보다 중요합니다.

2️⃣ AI 기능이 아니라, 해결하는 문제에 집중해야 해요.

AI를 붙였다고 해서 자동으로 돈이 벌리는 건 아닙니다. 앞서 살펴봤듯, 실제로 높은 매출을 기록한 AI 프로덕트들은 "AI 기능"을 강조하기보다 뾰족한 사용자의 리얼 문제를 해결해주는 프로덕트였습니다. "AI를 어떻게든 붙여나 보자"는 생각은 지금 시점에서 맞지 않습니다. 문제를 먼저 정의한 후, AI를 적용해야 합니다.