[Beyond Tech] 앱 다운로드의 시대는 끝났다: Manus AI로 시작하는 '나만의 AI 앱' 전성시대 안녕하세요, 비욘드 그레이드(Beyond Grade)입니다. "이 기능만 있으면 완벽할 텐데…" 우리는 매일 수많은 앱을 쓰며 이런 아쉬움을 느낍니다. 하지만 지금까지는 어쩔 수 없이 이미 만들어진 SaaS(서비스형 소프트웨어)나 앱에 우리의 업무 방식을 맞춰야 했습니다. 그런데 Manus AI의 등장은 이 전제를 뒤집습니다. 이제는 앱을 다운로드하는 시대에서, 직접 만들어 쓰는 시대로 패러다임이 이동하고 있습니다. 오늘은 Manus가 보여준 사례를 바탕으로, 왜 비즈니스 리더와 마케터가 이 '노코드 AI 앱' 트렌드에 주목해야 하는지, 그리고 이것이 AEO(Answer Engine Optimization)·GEO(Generative Engine Optimization)와 어떻게 연결되는지 정리해봅니다. 1. SaaS 피로감의 끝: "나에게 딱 맞는 도구"의 탄생 요즘 사용자들은 거창한 슈퍼 앱보다, 내 상황과 워크플로우를 정확히 해결해 주는 '마이크로 도구'를 원합니다. Manus는 단순한 챗봇 빌더라기보다, 자연어로 요구사항을 말하면 웹앱/서비스 형태로 구현해주는 '빌더'에 가깝습니다. "코딩 없이, 대화로, 풀스택 웹앱을 만든다"는 메시지를 전면에 내세우고 있죠. 또 한 가지 중요한 포인트는 "확장성"입니다. 단순히 화면만 만드는 수준이 아니라, 외부 서비스와의 연동(서드파티 통합), API 엔드포인트/인증 정보 기반 연결 같은 실무 요소가 문서로 제공됩니다. 정리하면, "남이 만든 앱에 나를 맞추는" 대신 "내 방식이 곧 앱이 되는" 선택지가 생긴 겁니다. 2. Manus AI로 구현 가능한 5가지 "마법 같은" 현실 최근 공개된 Manus의 업데이트 흐름을 보면, 단순 제작을 넘어 실행형 에이전트 + 앱 빌더의 결합으로 진화하고 있습니다. (공식 블로그 기준) 1.6에서는 모바일 개발과 Design View 같은 변화가 핵심으로 소개됩니다. 이를 '사용자 체감 사례'로 번역하면 대략 이런 형태가 가능합니다. 나만의 영어 코치 텍스트/음성/이미지 입력을 바탕으로 개인 약점을 트래킹하는 형태. 이런 유형은 "사용자 행동 데이터가 쌓이는 구조"가 핵심입니다(오답/패턴/반복 학습 로그). Manus가 지향하는 에이전트형 자동화와도 결이 맞습니다.( Manus ) 원클릭 식단 관리 사진 입력 → 분석 → 기록 자동화 같은 플로우는 "앱 안에 데이터가 쌓이는 서비스"로 전환될 때 힘이 생깁니다(특히 개인 DB/대시보드가 붙는 순간). "풀스택 앱 생성"을 강조하는 릴리스 흐름과 연결됩니다. 크리에이티브 피드백 작업물 위에 시각적으로 피드백을 얹는 방식은, 1.6에서 강조한 Design View(인터랙티브 디자인) 같은 방향성과 닿아 있습니다. AI 여행 플래너 여행 정보 API + 예약/캠린더/메모 등을 묶는 건 결국 "외부 통합(Integrations)" 움입니다. Manus는 통합/연동을 제품·문서 레벨에서 다루고 있습니다. 홈 스튜디오 이미지 보정/생성 워크플로우는 "툴이 아니라 작업공간"으로 묶일 때 생산성이 폭발합니다. Manus도 디자인/비주얼 생성 도구를 별도 제품 페이지에서 '워크스페이스'로 설명합니다. 여기서 중요한 건 기능 나열이 아니라, 앱이 곧 워크플로우의 포장(패키징)이라는 점입니다. 즉, 사용자는 "툴 여러 개를 왔다 갔다" 하지 않아도 됩니다. 3. 마케터의 관점: 앱은 이제 '콘텐츠'이자 '데이터 광산'이다 비온드 그레이드가 이 변화를 주목하는 진짜 이유는 AEO/GEO 관점에서의 잠재력 때문입니다. 이제 브랜드는 고객에게 단순히 "글을 읽으세요"라고 하는 대신, "이 앱으로 문제를 해결하세요"라고 제안할 수 있습니다. 핵심은 3가지입니다. 마이크로 앱 전략 고객의 특정 고민(예: 피부 타입 자가 진단, 비용 계산기, 예약 전 체크리스트)를 해결하는 마이크로 앱을 빠르게 배포하면, '검색 콘텐츠'가 아니라 '문제 해결 경험'이 됩니다. 그리고 이런 흐름은 에이전트형 제품이 노리는 방향과도 맞물립니다. 데이터의 구조화 앱 사용 과정에서 생기는 질문, 선택, 오답, 행동 패턴은 그 자체로 구조화된 데이터가 됩니다. 콘텐츠는 "쓰기"로 만들지만, 데이터는 "사용"으로 쌓입니다. 그리고 AI 검색/답변 엔진은 결국, 신뢰할 수 있는 구조를 좋아합니다(일관된 Q&A, 반복되는 문제 유형, 검증 가능한 흐름). 신뢰도 상승 이 데이터를 바탕으로 FAQ/가이드/케이스스터디를 생산하면, 구글/ChatGPT 같은 답변형 인터페이스에서 "이 브랜드는 실제 사용 데이터를 가진 곳"으로 포지셔닝하기가 쉬워집니다. AEO/GEO는 '노출'이 아니라 '인용과 추천'의 게임이기 때문입니다. 마치며: 소비자를 넘어 창조자로 Manus AI가 던지는 메시지는 단순합니다. AI는 이제 "코드를 짜주는 도구"가 아니라 "제품 전체를 함께 설계하는 파트너"로 진화하고 있습니다. 기성복 같은 앱에 비즈니스를 억지로 맞추지 마십시오. 이제 당신의 비즈니스 로직이 곧 앱이 되는 시대입니다. 여러분의 워크플로우 중 "앱으로 만들면 대박이겠다" 싶은 부분은 무엇인가요? --- ### 관련 링크 - [Manus AI 공식 웹사이트]( https://manus.im ) - [Manus AI 기능 소개]( https://manus.im/features/webapp ) - [Manus AI 블로그]( https://manus.im/blog )
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