미스터비스트가 전하는 유튜브 성장 비결

예를 들어 촬영 중 특정 대사를 까먹거나 동선이 꼬이는 등의 문제가 발생하면 그 자리에서 즉시 메모하여 다음 촬영에 반영할 수 있다. 이 피드백 방식은 AI를 활용해 대본 프롬프트를 개선하는 데도 유용하며, 촬영 시간을 단축시키는 효과를 가져온다.

클릭률, 초반 이탈률, 구독 전환율 등 핵심 지표를 확인하며 문제점을 도출하고, 이에 대한 가설을 수립해 개선 계획을 세운다. 예를 들어 특정 구간에서 시청자들이 많이 이탈했다면, 해당 구간의 편집이나 내용에 문제가 있을 것이라는 가설을 세우고 다음 영상에 적용한다. 이러한 피드백은 결과 기반으로 이루어져 긍정적인 개선 효과를 가져온다.

영상 제작 직후에는 편집에 몰입한 상태이기 때문에 자신의 영상에 대한 객관적인 평가가 어렵다. 따라서 영상 업로드 후 3~5일 정도 시간이 지난 뒤 다시 영상을 보는 것이 중요하다고 조언한다. 일정 시간이 지난 후 영상을 재검토하면 부족한 점이나 개선이 필요한 부분을 더욱 명확하게 파악할 수 있다.

촬영, 편집, 기획, 썸네일, 제목 등 세분화된 카테고리로 분류하면 더 많은 피드백을 수집하고 체계적으로 관리할 수 있다. 이러한 분류는 감에 의존하는 피드백이 아닌 데이터에 기반한 객관적인 피드백을 가능하게 한다.

유튜브는 본질적으로 데이터 싸움이며, 데이터가 많을수록 성공 확률을 높일 수 있다. 혼자서 영상을 많이 만드는 것은 현실적으로 한계가 있으며, 다양한 데이터를 분석하고 해석하는 데 어려움이 따른다. 미스터비스트 역시 초기에는 동료들과 매일 토론하며 데이터를 분석하고 아이디어를 발전시켰다.

미스터비스트는 초기 대학 자퇴생, 고교 자퇴생, 직장인 등 다양한 배경을 가진 동료들과 연합하여 유튜브 채널 성장에 몰두했다. 이들은 1,000일 연속으로 매일 토론하며 어떤 요소가 좋은 영상을 만드는지 집요하게 분석했다. 특히 영상의 구성, 썸네일 디자인, 페이싱(영상 진행 속도) 등 세부적인 요소들을 하이퍼 스터디하며 시청자의 반응을 예측하고 개선하는 데 집중했다.