근거 있는 마케팅: Threads API로 확인한 약 2주간의 데이터
개발자가 스레드 마케팅을 시작하면 생기는 일
최근 강강박스 브랜드 홍보를 위해 스레드(Threads)를 시작했습니다. SNS 마케팅이라는 영역은 개발자에게 꽤 낯선 세계죠. "이 시간대에 올리면 반응이 좋아요", "이런 말투가 먹혀요" 같은 조언을 들을 때마다 의문이 생겼습니다. 근거가 뭔가요? 데이터는 있나요?
스레드는 반말과 친근함이 기본인 플랫폼입니다. 그건 시작하기 전부터 알고 있었고, 처음부터 그에 맞춰 글을 쓰고 있었습니다. 문제는 다른 곳에 있었죠. 내 글이 잘 되고 있는 건지, 어떤 주제가 반응이 좋은지 감으로만 판단하고 있다는 점이었습니다.
데이터로 확인하면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 문제는 손으로 일일이 기록하기엔 너무 번거롭다는 것. 그때 함께 일하는 20년차 시니어 개발자분이 조언을 해주셨습니다. "손으로 모으는 건 한계가 있어요. 스레드도 API가 있을 테니, 자동으로 데이터를 긁어오는 파이프라인을 구성하시죠. 그래야 지속 가능한 분석이 되니까요." 그 말에 바로 조사를 시작했고, 실제로 Threads API가 존재한다는 걸 확인했습니다.
구축기: Threads API에서 Google Sheets까지
Step 1. Threads API 접근 권한 획득
Meta의 Threads API는 Instagram Graph API 기반입니다. 앱을 등록하고 액세스 토큰을 발급받는 과정은 익숙한 OAuth 흐름이죠. 다만 Threads 전용 권한 스코프(threads_basic, threads_manage_insights)를 추가로 요청해야 합니다.
Step 2. Apps Script로 API 호출 및 시트 적재
Google Apps Script(GAS)를 선택한 이유는 단순합니다. 무료고, 트리거로 자동 실행이 가능하며, Google Sheets와의 연동이 기본 내장이죠. 별도 서버 없이 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
핵심 로직은 다음과 같습니다.
function fetchThreadsInsights() {
const accessToken = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('THREADS_ACCESS_TOKEN');
const userId = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('THREADS_USER_ID');
// 최근 게시글 목록 조회
const mediaUrl = `https://graph.threads.net/v1.0/me/threads?fields=id,text,timestamp,permalink&access_token=${accessToken}`;
const mediaResponse = UrlFetchApp.fetch(mediaUrl);
const posts = JSON.parse(mediaResponse.getContentText()).data;
// 각 게시글의 인사이트 조회
posts.forEach(post => {
const insightsUrl = `https://graph.threads.net/v1.0/${post.id}/insights?metric=views,likes,replies,reposts&access_token=${accessToken}`;
const insightsResponse = UrlFetchApp.fetch(insightsUrl);
const insights = JSON.parse(insightsResponse.getContentText()).data;
// 시트에 기록
writeToSheet(post, insights);
});
}
트리거는 매일 오전 9시~10시 사이에 실행되도록 설정했습니다. Threads API의 호출 제한(Rate Limit)을 고려해 데이터 수집 주기를 보수적으로 잡았습니다. 하루에 한 번이면 추이를 파악하기에 충분하고, API 안정성도 확보할 수 있습니다.
수집 중인 지표와 그 이유
현재 수집하는 데이터는 다음과 같습니다.
- 조회수(views): 도달 범위 측정. 콘텐츠가 얼마나 노출되는지 확인합니다.
- 답글(replies): 참여도 측정. 대화를 이끌어내는 글인지 파악합니다.
- 좋아요(likes): 공감도 측정. 가볍게라도 반응을 이끌어냈는지 확인합니다.
- 리포스트(reposts): 확산력 측정. 공유할 만한 가치가 있는지 봅니다.
약 2주간의 데이터가 보여준 것들 (n=14)
2주간 14개의 게시글 데이터를 수집했습니다. 통계적으로 유의미한 결론을 내리기엔 표본이 부족합니다. 그럼에도 몇 가지 경향성은 관찰되었고, 이를 기반으로 가설을 세워봤습니다.
| 관찰 지표 | 관찰된 경향성 | 빌더의 가설 |
|---|---|---|
| 주제 명확성 | "오늘도 출근~" vs "우리 팀은 이렇게 일해요" → 후자의 참여율이 높음 | 사람들은 얻어갈 게 있는 콘텐츠에 반응한다 |
| 연결 요청 글 | "이런 사람들과 연결되게 해줘" 형태의 글이 압도적 반응 | 스레드는 '연결'을 핵심 가치로 여기는 커뮤니티다 |
| 글 길이 | 현재 데이터(n=14) 내에서 길이와 반응 간 유의미한 상관관계 미관찰 | 길이보다 주제와 형식이 더 중요할 가능성 (추가 검증 필요) |
주의: 위 관찰은 n=14라는 극히 제한된 표본에서 도출된 것입니다. 표본이 늘어남에 따라 결과는 얼마든지 뒤집힐 수 있습니다. 현 시점에서는 '가설'로만 취급해야 합니다.
앞으로의 계획
이 데이터 파이프라인은 완성된 시스템이 아니라 실험의 시작입니다.
앞으로는 어떤 글이 더 공감을 불러일으킬 수 있는지 고민하는 게 중요할 것 같습니다. 데이터는 결과를 보여줄 뿐, 방향은 결국 사람이 정해야 하니까요.
중기적으로는 콘텐츠 유형별 성과를 체계적으로 분류할 것입니다. 개발 이야기, 팀 문화, 사이드 프로젝트 등 카테고리를 나누고 어떤 유형이 강강박스 브랜드에 실질적인 도움이 되는지 파악하려고 합니다.
핵심 요약
- 스레드 마케팅에서 '감'이 아닌 '데이터' 기반 의사결정을 위해 파이프라인 구축
- 기술 스택: Threads API + Google Apps Script + Google Sheets
- 수집 지표: 조회수, 답글, 좋아요, 리포스트
- 약 2주간(n=14) 관찰 결과: 주제가 명확한 글, 특히 '연결' 형태의 글이 높은 반응 (단, 통계적 유의성은 미검증)
- 현재 상태: 실험 초기 단계. 표본 축적 중
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