조회수는 홍보로 올릴 수 있지만 연독률은 글로만 오릅니다. Eigenlabs는 창작자가 이미 만들어 낸 숫자를 읽어, 감이 아니라 근거로 다음 회차를 판단하게 만드는 소프트웨어를 만듭니다.
원고를 읽지 않습니다. 플랫폼이 공개한 회차별 조회·구매·추천 수치만 읽습니다.
추측하지 않고 맞춰 봅니다. 감쇠 모델 넷을 실제로 피팅하고, 과거 구간으로 미래를 맞혀 승자를 고릅니다.
기기 밖으로 나가지 않습니다. 수집·분석·저장이 전부 사용자의 브라우저 안에서 끝납니다.
생성형 도구가 창작을 대신하는 방향에 서지 않습니다. 우리가 AI를 쓰는 자리는 창작자가 자기 작품을 더 정확히 아는 쪽입니다.
이야기를 대신 써 주는 도구는 이미 많습니다. 정작 작가가 새벽에 알고 싶은 것은 문장이 아니라 지금 이 전개가 독자를 붙들고 있는가입니다.
그래서 우리 제품은 원고를 읽지 않습니다. 플랫폼이 공개한 회차별 숫자만 읽고, 거기에 실제 곡선을 맞춥니다. 문장을 지어내는 모델이 아니라 관측을 설명하는 모델을 씁니다 — 멱법칙, 이동 멱법칙, 지수, 늘어난 지수 넷을 모두 피팅한 뒤 과거 구간만으로 뒷부분을 맞혀 보고 가장 잘 맞힌 것을 고릅니다.
그래서 확률을 단언하지 않습니다. 하나의 정답 대신 모델들이 합의한 범위를 내놓고, 표본이 모자라면 모자라다고 적습니다. 작가의 판단을 대신하는 것이 아니라 판단할 근거를 주는 것이 이 회사가 소프트웨어를 만드는 이유입니다.
— Eigenlabs · 제품 설계 원칙
초반 훅부터 독자 규모까지 열 개 항목을 가중 합산합니다. 등급 구간은 문피아 상위 90개 작품의 실측 점수 분포로 맞췄습니다.
누적 잔존이 아니라 직전 회차 대비 낙폭으로 봅니다. 1화에서 2화로 넘어갈 때의 보편적 이탈은 빼고, 감점은 100화당 빈도로 정규화해 장편이 길이만으로 불리해지지 않게 합니다.
| 시점 | 기대값 | 모델 범위 | 선택된 모델 | 검증 오차 |
|---|---|---|---|---|
| 60화 관측 | 4,180 | 실측값 | — | — |
| 80화 | 3,640 | 3,180 – 4,120 | 이동 멱법칙 | sMAPE 4.2% |
| 100화 | 3,290 | 2,710 – 3,980 | 이동 멱법칙 | sMAPE 4.2% |
| 150화 | 2,760 | 2,020 – 3,610 | 이동 멱법칙 | sMAPE 4.2% |
문피아·노벨피아 작품의 공개 회차 데이터로 연독률과 급락을 진단하고, 유료화 이후 예상 수익과 앞으로의 조회수 범위까지 계산합니다. 회차 목록에서 버튼 한 번이면 되고, 작품 링크만 붙여넣어도 됩니다.
같은 분석을 휴대폰에서. 문피아·노벨피아에 네이버시리즈를 더해 다루는 구독형 앱을 준비하고 있습니다. 서버 없이 기기 안에서만 도는 구조는 그대로입니다.
준비 중쇼츠·릴스·틱톡을 손대지 않고 자동으로 넘겨 보는 앱입니다. 한 손이 자유롭지 않은 상황과 두 개를 한 화면에서 보는 듀얼 모드를 위해 만들고 있습니다.
준비 중