성과 수집과 되먹임
숫자를 규칙 파일로 바꾸기
발행 일주일 뒤 채널별 성과를 모아 리포트를 만들고, 잘 된 후크·시간·형식을 channels.json과 VOICE.md에 반영합니다.
예상 소요 시간 약 40분
측정하지 않으면 매번 처음입니다
자동화의 진짜 이득은 시간 절약이 아니라 같은 실험을 매주 반복해서 규칙을 개선할 수 있다는 점입니다. 이번 강의는 그 순환의 뒷부분입니다.
데이터가 있는 곳
| 데이터 | 어디서 | 가져오는 법 |
|---|---|---|
| 노출·좋아요·댓글·공유·저장 | 스케줄러 분석 또는 각 채널 인사이트 | 스케줄러 API / CSV 내보내기 / 화면 캡처 |
| 링크 클릭 | 짧은 링크 서비스, 또는 목적지의 UTM 통계 | API / CSV |
| 팔로워 변화 | 각 채널 | 주 1회 손으로 기록 |
전부 API로 되진 않습니다. CSV와 캡처도 데이터입니다. Claude는 캡처 속 숫자를 읽습니다.
따라하기 1: 수집
posts/2025-01-camping-chair/schedule.json의 예약 ID로 스케줄러 API에서 성과를 가져올 수 있으면 가져오고, 안 되는 채널은 내가 캡처를 줄게. 결과를 posts/…/metrics.json에 채널별로: impressions, likes, comments, shares, saves, link_clicks, 수집 시각.
캡처를 붙여넣으며:
이건 인스타 인사이트 캡처야. metrics.json의 instagram에 넣어줘.
🧪 실습
-
metrics.json을 열어 채널마다 impressions/likes 등 숫자가 들어 있는 것을 확인했다 - 발행한 지 최소 72시간이 지난 글로 수집했다
따라하기 2: 리포트
metrics.json과 variants.json으로 report.md를 만들어줘.
- 채널별 표: 노출 / 반응률(반응÷노출) / 클릭률
- 후크별 비교: 같은 원본의 채널별 후크와 반응률을 나란히
- 시간대: 발행 시각과 반응
- 한 줄 결론 3개: 잘 된 것, 안 된 것, 다음에 시험할 것
- 판단 근거가 약하면(노출 100 미만) "표본 부족"으로 표시
한 편으로는 결론이 안 나옵니다. 4주치가 쌓이면 패턴이 보입니다.
하지 말 것
- 하루 만에 판단하기 — 최소 72시간
- 팔로워 수로 판단하기 — 클릭·저장·공유가 목적에 가깝습니다
- 잘 된 후크를 매번 똑같이 — 두 번째부터 반응이 떨어집니다. "패턴"을 규칙에 넣고 문장은 새로
Code 탭에서는 이렇게 시키세요.
바뀐 파일을 "camping-chair: 성과 리포트, 규칙 갱신"라는 메시지로 커밋해줘.
권한 요청에 뜬 명령(git add, git commit)을 읽고 수락합니다.
터미널로도 할 수 있어요
git add .
git commit -m "camping-chair: 성과 리포트, 규칙 갱신"
🧪 실습
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report.md에 채널별 표와 한 줄 결론 3개(잘 된 것·안 된 것·다음에 시험할 것)가 있다 - "표본 부족"으로 표시된 곳이 있으면, 그 채널은 결론을 미뤘다
- "camping-chair: 성과 리포트, 규칙 갱신" 커밋을 했다 (규칙 변경은 diff를 읽고 동의한 것만)
더 해보기(선택, 4주 뒤): 월 1회 되먹임과 재활용 실험
글이 4편 이상 쌓인 뒤에 하세요. 첫 주에는 건너뛰어도 됩니다.
되먹임 — 월 1회
4편 이상 쌓였을 때:
posts/*/report.md를 전부 읽고 종합해줘.
- 채널별로 반응률 상위 후크 5개의 공통점 (숫자로 시작? 질문? 실패담?)
- 채널별 실제 최적 시간대 (표본 충분한 것만)
- 클릭을 만든 CTA 문구
- 반응 없는 채널이 있으면 "줄이거나 접기" 제안 이걸 바탕으로 channels.json의 best_times, cta, structure와 VOICE.md에 제안할 변경을 diff로 보여줘. 아직 적용하지 마.
diff를 읽고 동의하는 것만:
스레드 best_times와 인스타 structure 변경은 적용. 링크드인 접기는 보류.
이렇게 규칙 파일이 내 데이터로 다듬어집니다. 3강에서 "일반적인 시작점"이었던 값이 한 달 뒤엔 내 채널의 값이 됩니다.
재활용 실험
5강에서 넣은 "3일 뒤 재게시" 슬롯이 여기서 빛납니다. 같은 원본, 다른 후크의 성과를 비교하면 원본이 아니라 후크가 문제인지 알 수 있습니다.
camping-chair의 스레드 1차(후크 2번)와 재게시(후크 1번) 반응률을 비교해줘.
오늘의 체크리스트
- metrics.json에 채널별 숫자가 있다
- report.md에 결론 3개가 있다
- (4편 이상일 때) channels.json/VOICE.md를 데이터로 한 번 갱신했다
- 커밋했다
다음 강의
마지막 7강. 3~6강을 스킬 하나로 저장해 "이 글 배포해줘"로 실행하고, 주간 루틴을 정합니다.