Landing Page Strategy

랜딩 전략
"누구의 이름으로 후킹하는가"

"뇌를 판다"는 결정은 끝났다. 이제 문제는 —
랜딩 페이지에 어떤 이름을 박느냐에 따라 전환율이 3배 달라진다.
컨택 성공/실패 모든 시나리오를 설계한다.

S0 컨택 성공
S-A 익명 크레덴셜
S-B 문제 후킹
S-C 프레임워크 브랜딩
조합 A+B / A+C / A+B+C

0. 이름이 하는 역할 — 딱 하나, "신뢰 신호"

핵심 전제

사용자는 "토스 파운더의 뇌"를 사는 게 아니다.
"내 판단력을 올려주는 도구"를 사는 건데, "토스 파운더"라는 이름이
"이건 진짜겠지"라는 신뢰를 만드는 것이다.

따라서 이름이 없으면 — 동일한 크기의 신뢰를 만드는 다른 장치가 필요하다.

신뢰 신호의 세 가지 유형

유형 후킹 방식 신뢰 근거 예시
사람 (Person) "누구"의 뇌를 빌린다 이름 자체가 신뢰 "토스 OOO의 판단 프레임"
결과 (Outcome) "무엇"을 해준다 결과물이 신뢰 "3년차 PM이 10년차처럼 판단"
방법 (Method) "어떻게"가 다르다 프레임워크가 신뢰 "Simplicity Filter로 기획서 리뷰"

컨택 성공하면 Person을 쓴다. 실패하면 Outcome 또는 Method로 대체한다.
아래 7개 시나리오는 이 세 유형의 단독 사용과 조합이다.

S0. 컨택 성공 — 실명 후킹

이상적인 시나리오. 이름을 쓸 수 있으면 다른 모든 전략이 필요 없다.
이름이 곧 후킹이고, 이름이 곧 차별화다.

랜딩 카피 예시

Hero Section

"토스 OOO의 판단 프레임으로
당신의 기획서를 다시 봅니다"

10년간 MAU 2,000만 서비스를 만든 판단 체계.
14시간의 인터뷰에서 추출한 의사결정 프레임이
당신의 상황에 맞는 판단을 내려줍니다.

필요 조건

  • 본인 동의: 이름 + 경력 사용 라이선스 확보
  • 14시간 인터뷰: 6-Layer 지식 추출 완료
  • 본인 검증: 7회차 역할극에서 "이건 내 답이 맞다" 확인
  • 블라인드 테스트: 60% 오인율 합격

기대 효과

이름만으로 유입 → 체험 → 전환의 전 과정이 자연스럽다.
마케팅 비용이 가장 낮은 시나리오. 이름 자체가 SEO 키워드이자 바이럴 소재.
"토스 PM의 뇌를 AI로 빌릴 수 있다고?" → 입소문 확산.

S-A. 컨택 실패 — 익명 크레덴셜 후킹

이름은 못 쓰지만, 스펙은 쓸 수 있다.
"토스 OOO"는 안 되지만, "MAU 2,000만 서비스 PM 출신"은 된다.

랜딩 카피 예시

Hero Section

"유니콘 스타트업 CPO 출신의
판단 프레임을 빌려드립니다"

시리즈C 300억 유치, MAU 1,000만 달성.
이 숫자를 만든 사람의 의사결정 체계를
14시간 인터뷰로 추출해서 AI에 심었습니다.

후킹 포인트 변형

  • "유니콘 스타트업 CPO 출신의 판단 프레임"
  • "MAU 1,000만 서비스를 만든 PM의 사고법"
  • "시리즈C 300억 유치한 창업자의 의사결정 체계"
  • "10년간 100개 프로젝트를 성공시킨 시니어의 눈"

장단점

장점: 법적 리스크 제로. 본인 동의만 있으면 경력은 자유롭게 사용 가능. 숫자가 구체적일수록 신뢰 ↑
단점: "누구인지 모르는데 믿을 수 있나?" → 이름 대비 신뢰 약 60~70% 수준. 바이럴 약함

S-B. 컨택 실패 — 문제 후킹

사람이 아니라 "고통"으로 후킹한다.
"누구의 뇌"가 아니라 "당신의 문제를 푼다"가 메시지.

랜딩 카피 예시

Hero Section — 공감형

"기획서 쓰다가 막혔을 때,
ChatGPT에게 물어봤죠?"

교과서적인 답변. 뻔한 구조. 실전에서 안 먹히는 조언.
"10년차 PM이 3초 만에 찾는 문제"를 당신은 3시간 동안 못 찾습니다.
그 차이를 AI로 줄여드립니다.

Hero Section — Before/After형

"같은 기획서, 다른 판단"

ChatGPT: "핵심 기능에 집중하세요. 사용자 경험이 중요합니다."
우리 AI: "8개 기능 중 3개만 남기세요. 나머지 5개는 '당신이 만들고 싶어서 만든 것'입니다. 데이터로 보여드리겠습니다."

프롬프트로는 절대 나올 수 없는 판단. 직접 비교해 보세요.

장단점

장점: 이름이 전혀 필요 없다. 사용자의 고통에 직접 호소 → 공감 전환율 높음. Before/After 데모와 궁합 최상
단점: "누구의 판단인지" 신뢰가 약함. "이거 그냥 프롬프트 잘 짠 거 아니야?" 의심 가능. 데모 품질이 전부

S-C. 컨택 실패 — 프레임워크 브랜딩

사람 이름 대신 프레임워크 자체를 브랜드로 만든다.
OKR은 "앤디 그로브의 목표 설정법"이 아니다. 그냥 "OKR"이다.

랜딩 카피 예시

Hero Section

"Simplicity Filter로
당신의 기획서를 리뷰합니다"

"이 기능을 빼면 제품이 죽는가?" — Yes가 아니면 뺀다.
실리콘밸리 최고의 프로덕트 리더들이 사용하는 판단 프레임워크를
AI가 당신의 상황에 맞게 적용합니다.

프레임워크 네이밍 후보

프레임워크 원래 인물 핵심 질문 적용 영역
Simplicity Filter 잡스식 "빼면 죽는가?" 제품 기획, 기능 우선순위
10x Lens 머스크식 "10배 개선이 가능한 구조는?" 비용 구조, 스케일링
Day One Check 베조스식 "고객에서 역산했는가?" 사업 전략, 고객 중심
Moat Scanner 버핏식 "이 사업의 해자는 뭔가?" 투자 판단, 경쟁 분석
Purple Cow Test 고딘식 "친구에게 말하고 싶은 제품인가?" 마케팅, 브랜딩

장단점

장점: 장기적으로 가장 강력. 프레임워크가 업계 표준이 되면 이름 없이도 독점. OKR, JTBD처럼
단점: 브랜드 인지까지 시간이 오래 걸림. 초기에는 "이게 뭔데?" 반응. 교육 비용 필요

A+B. 익명 크레덴셜 + 문제 후킹

"누구인지는 모르지만 대단한 사람"의 신뢰와 "당신의 고통을 안다"의 공감을 결합.

랜딩 카피 예시

Hero Section

"기획서 앞에서 3시간째 멈춰 있나요?"

MAU 1,000만 서비스를 만든 PM은 같은 기획서를 보고
3초 만에 문제를 찾습니다.

그 PM의 판단 체계를 14시간 인터뷰로 추출했습니다.
당신의 기획서에 적용해 보세요.

구조

1행: 문제 공감 (B) — 사용자의 고통을 정확히 짚는다
2행: 크레덴셜 대비 (A) — "이 사람은 3초 만에 한다"
3행: 증거 (A) — "14시간 인터뷰로 추출"
4행: CTA — "직접 해보세요"

왜 이 조합이 강한가: 문제로 공감시키고, 크레덴셜로 신뢰를 준다. "이 사람이 누군지는 모르지만, 분명 대단한 사람이고, 내 문제를 풀어줄 수 있겠다."

A+C. 익명 크레덴셜 + 프레임워크 브랜딩

"대단한 사람"의 신뢰와 "이름 붙은 방법론"의 전문성을 결합.

랜딩 카피 예시

Hero Section

"Simplicity Filter —
유니콘 CPO가 매일 쓰는 판단법"

"이 기능을 빼면 제품이 죽는가?"
이 한 줄의 질문으로 시리즈C 300억을 만든 CPO의 판단 체계.

프레임워크만 알면 안 됩니다. AI가 당신의 상황에 맞게 적용합니다.

구조

1행: 프레임워크 이름 (C) — 전문성과 차별화를 먼저 보여준다
2행: 크레덴셜 (A) — "이걸 실제로 쓴 사람의 결과"로 뒷받침
3행: CTA — "프레임워크를 체험하세요"

왜 이 조합이 강한가: 프레임워크가 구체적이라 "이게 뭔지" 바로 이해됨. 크레덴셜이 "진짜 먹히는 건지" 증명. SEO에도 유리 — "Simplicity Filter"가 검색 키워드가 됨.

A+B+C. 통합 — 최강 조합

크레덴셜(신뢰) + 문제 후킹(공감) + 프레임워크(전문성) — 세 가지를 전부 쓴다.
컨택 실패 시 가능한 최대 화력.

랜딩 카피 예시

Hero Section — 풀 콤보

"기획서 앞에서 멈춰 있는 당신에게,
유니콘 CPO의 Simplicity Filter를 드립니다"

ChatGPT는 "핵심에 집중하세요"라고 합니다.
우리 AI는 "8개 중 3개만 남기세요. 이유는 이렇습니다"라고 합니다.

MAU 1,000만 서비스를 만든 CPO의 판단 체계.
14시간 인터뷰 × 6-Layer 지식 추출 × 블라인드 테스트 검증.

무료로 기획서 하나를 리뷰해 보세요. ChatGPT와의 차이를 직접 확인하세요.

구조

1행: 문제 공감 (B) — "멈춰 있는 당신"
1행: 크레덴셜 + 프레임워크 (A+C) — "유니콘 CPO의 Simplicity Filter"
2~3행: Before/After (B) — ChatGPT vs 우리 AI 비교
4행: 증거 (A) — "14시간 인터뷰 × 6-Layer × 블라인드 테스트"
5행: CTA — 무료 체험 + 직접 비교

왜 이 조합이 최강인가:
- 고통으로 멈추게 하고 (B) → 이탈 방지
- 크레덴셜로 "진짜"를 증명하고 (A) → 신뢰 확보
- 프레임워크로 "뭘 해주는지"를 명확히 하고 (C) → 이해 확보
- Before/After로 "직접 봐라" (B) → 체험 유도
- 방법론 증거로 "대충 만든 게 아니다" (A) → 의심 해소

* 시나리오 선택 매트릭스

시나리오 후킹 방식 초기 신뢰 바이럴성 법적 리스크 준비 시간 추천 상황
S0. 컨택 성공 실명 최고 최고 없음 (허가) 인터뷰 14h 최우선. 이것만 되면 끝
S-A. 익명 크레덴셜 스펙/숫자 중상 중간 제로 인터뷰 14h 컨택 실패 시 기본값
S-B. 문제 후킹 고통/공감 중하 중간 제로 데모 제작 Before/After 데모가 강할 때
S-C. 프레임워크 방법론/브랜드 중하 낮음 (초기) 제로 브랜딩 시간 장기 관점, SEO 전략
A+B 조합 스펙+고통 상 중상 제로 인터뷰+데모 컨택 실패 시 가장 추천
A+C 조합 스펙+방법론 상 중간 제로 인터뷰+브랜딩 SEO + 전문성 강조할 때
A+B+C 통합 스펙+고통+방법론 최고 (실명 제외) 중상 제로 인터뷰+데모+브랜딩 준비 시간 있을 때 최강
실행 권고

1단계: 컨택을 시도한다. (S0 가능성 탐색)
2단계: 동시에 A+B 조합 랜딩을 만든다. (컨택 실패 대비 — 가장 현실적이고 강력)
3단계: 컨택 성공 시 → S0으로 교체 (이름만 바꾸면 됨, 구조는 동일)
3단계': 컨택 실패 확정 시 → A+B로 런칭. 이후 C(프레임워크 브랜딩)를 장기적으로 추가 → A+B+C 완성

핵심: 컨택 결과를 기다리면서 시간을 낭비하지 않는다. A+B를 먼저 만들고, 컨택 성공하면 업그레이드.