초창기 서비스의 *콜드 스타트 단계는 모든 스타트업에게 난제일 것이다.
이직 시기에 면접을 볼 때면, PM으로서 커뮤니티 혹은 커머스의 콜드 스타트 단계를 어떻게 돌파하고, 액티브 유저를 어떻게 수집할 것인지에 대한 가설 수립을 굉장히 많이 질문 받았었다. (이런 질문은 CSO, CPO 등 제품 쪽 리더보다는 CTO 분들이 많이 물어보시곤 했다.)
사실 이 영역은 운도 많이 따라줘야되고, 테크니컬한 방법론이 뚜렷하게 없는 영역이다.
그래서 말로는 설명할 수 없지만, 이 과정을 여러 번 경험한 PM, PO들을 조직에서 많이 찾는다.
(초창기 서비스에 드라이브를 만들어 본 '경험'이 있는 사람들, 방법론 보다 경험을 우대했다.)
나는 이 콜드 스타트 문제를 적지 않게 경험해 본 바,
(대학생 창업 시기, NHN 재직 시기, 현재 회사, 해커톤, 사이드플젝 등등)
초기 고객 부재 상황을 돌파해봤던 경험도 있고 (크레센트, 금융캘린더, 티키타카, 맡길랩 등등)
고객이 아무리 노력해도 쌓이지 않고 실패했던 경험도 정말 많다.
(예적금 비교, 스카이브릿지, 못해솔로, 포커스... 이건 셀 수도 없다.)
서론이 길었는데,
내가 새로 만든 '비하인드(가칭)' 서비스의 콜드 스타트 문제를 돌파하기 위해,
나는 이번엔 한번, '테크니컬한 해결 방안'을 고안해봤다.
그것이 바로 AI 댓글 부대.
지금부터 그 계획에 대해서 정리해보려 한다.
What : 무엇을 하는 것인가?
워딩이 좀 자극적이긴 하지만..
댓글 부대
다시 말해서, 서비스 초창기 사용자 활동이 필요한 시기에
결혼식의 하객 알바처럼
음식점의 손님 알바처럼
서비스의 '사용자 알바'를 해주는 AI를 만드는 것이다.
2026년 1월 현재, 우리는 AI 자동화나 n8n 같은 오토플로우 도구를 통해서
내 웹사이트에 조회수를 일정하게 늘리도록 너무 쉽게, 무료로 세팅이 가능하다.
그 방식은 다양하지만, 쉽게 생각해보면 -> 서비스에 세팅한 보안 장벽을 우회하고, DB에 직접적으로 명령어(DML)를 삽입하는 것.
이를 비정기적으로 정의해서 미리 세팅해두고 실행하는 형태로 조회수와 댓글 자동작성을 구현하는 것이다.
레딧 초기버전에서 커뮤니티 활성화를 위해서 레딧 창업자들이 자신들이 직접 레딧에서 활동하면서
댓글, 조회수, 좋아요 등등을 늘렸던 것이 조금 가까운 방식일 것이다.
"레딧 탄생설화"
How : 어떻게 할 것인가?
이는, 2026년 1월 현재 출시된 여러 기능을 조합해서 기술적으로 쉽게 구현 가능하며, 오히려 과거보다 훨씬 더 정교하고 인간적인 방식으로 자동화가 가능해졌다.
레딧 창업자들이 초기 사용자가 없을 때 여러 개의 가짜 계정으로 직접 콘텐츠를 올리고 댓글을 달아 '북적이는 느낌'을 주었던 전략은 이른바 "Fake it till you make it" 전략의 전형이다. 참고로.. 현재는 이를 수동이 아닌 AI와 자동화 도구로 훨씬 고도화하여 구현할 수 있다.
구체적인 방법론과 2026년 기준의 기술 스택을 다음과 같이 잡아보았다.
1. 전체 아키텍처 (n8n + AI + DB)
n8n과 같은 워크플로우 도구를 중심으로 다음과 같은 구조를 설계할 수 있다.
- Trigger (트리거): 일정 시간 간격 또는 무작위 간격으로 워크플로우 실행
- Logic (비정기적 규칙): n8n의 Code Node(JavaScript/Python)를 사용하여 실행 확률(예: 30% 확률로 실행)이나 가변적인 대기 시간을 설정
- AI Content Generation: [프론티어 LLM] OpenAI(GPT-5급), Claude, 또는 로컬 LLM(Llama 계열) API를 연결하여 게시물 내용에 맞는 자연스러운 댓글 생성
- Database DML: 생성된 데이터를 DB(MySQL, PostgreSQL 등)의 comments 테이블에 삽입하거나, posts 테이블의 view_count를 UPDATE 함
2. 세부 구현
① 조회수 자동화
단순히 DB의 숫자를 올리는 것은 쉽지만, 통계의 자연스러움을 위해 다음과 같은 로직을 적용한다.
- 비정기적 규칙: n8n에서 Wait 노드를 사용하되, 시간을 고정하지 않고 {{ Math.floor(Math.random() * 60) }} 분과 같이 난수를 사용해본다.
- 가중치 설정: 특정 게시물이 업로드된 직후에는 조회수가 빠르게 오르고, 시간이 지날수록 증가 속도가 완만해지도록 로그 함수를 적용한 DML을 실행한다. (탄력적 성장, 점진적 축소)
- DML 예시: UPDATE posts SET view_count = view_count + FLOOR(RAND() * 5) + 1 WHERE id = :id;
② AI 댓글 자동 작성 (Persona 적용)
-> 기술이 매 분기마다 급격하게 성장한 덕에, 2026년의 LLM은 페르소나(인격) 주입이 매우 정교해졌다.
- 멀티 페르소나: n8n 내에 10~20개의 가상 유저 DB를 만들고 각 유저마다 말투(비판적, 우호적 등)를 다르게 설정
- 문맥 이해: LLM이 게시글의 본문뿐만 아니라, 기존에 달린 다른 AI 댓글들까지 읽게 하여 서로 대화하는 듯한 댓글을 생성 (중요)
- 실행: INSERT INTO comments (user_id, content, post_id, created_at) VALUES (...)
③ 비정기적 규칙 정의 (n8n 노드 구성)
- Schedule Node: 10분마다 실행
- IF Node (Probability): "현재 실행 시점에서 실제로 액션을 취할 확률이 40%인가?"를 체크하여 무작위성 부여
- Human-like Delay: n8n의 2026년 버전에서는 사용자 행동 패턴을 시뮬레이션하는 노드가 더 강화되어 있을 것이므로, 이를 활용해 실제 사람이 접속하는 시간대(점심시간, 퇴근시간 등)에 가중치를 부여
3. 레딧(Reddit) 사례를 재해석 한다면?
- 과거: 창업자가 수동으로 아이디를 바꿔가며 글을 씀 (운영자 직접 노동)
- 현재: AI 에이전트(Agentic Workflow)가 스스로 게시판의 분위기를 파악하고, 논쟁이 필요한 곳에 댓글을 달아 사용자 참여를 유도함 (자율형 커뮤니티 관리)
4. 주의사항 -> 중요
- SEO 및 어뷰징 감지: 구글이나 네이버 같은 검색 엔진은 단순 DB 숫자 조작보다 실제 트래픽(IP, 머무는 시간 등)을 본다.
- 단순히 DB만 수정하면 외부 검색 엔진 점수에는 영향이 적을 수 있으므로, 실제 브라우저를 띄우는 Puppeteer/Playwright 노드를 n8n에 연결해 가짜 트래픽을 발생시키는 방향
- 데이터 무결성: 직접 DB에 DML을 날릴 때는 updated_at 타임스탬프나 통계 테이블과의 동기화를 신경 써야 할 것.
- 웹사이트 프레임워크(예: Django, Next.js)의 API를 통해 데이터를 넣는 것이 비즈니스 로직을 해치지 않고 안전한 방법.
- Legal 측면: 초기 커뮤니티 활성화를 위한 시드 용도로는 괜찮지만, 실제 사용자가 유입된 이후에도 AI가 여론을 주도하게 되면 커뮤니티 자체가 훼손될 수 있음 (사람들이 전부 AI면 무슨 재미?)
5. 결론
충분히 가능할듯
n8n의 HTTP Request 노드나 Database 연결 노드를 활용하고,
최신 LLM API를 연동하면 혼자서도 수천 명이 활동하는 듯한 커뮤니티 외형을 24시간 자동화로 구축할 수 있음.
2026년의 기술은 이 과정을 노코드로 대부분 구현할 수 있는 수준
다음 게시글은 이를 직접 구현해보는 시간.
구현해버렸다.
https://imjaden.tistory.com/77
AI로 진짜 '댓글 부대' 를 만들어 버렸다.
AI로 진짜 사람 같은 '댓글 부대' 를 만들어보자.초창기 서비스의 *콜드 스타트 단계는 모든 스타트업에게 난제일 것이다.이직 시기에 면접을 볼 때면, PM으로서 커뮤니티 혹은 커머스의 콜드 스
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*콜드 스타트 : 신규 사용자가 부재한 데이터 부족 상황
참고 : https://imjaden.tistory.com/31
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