퇴근 후 3년간 솔로 게임 3편 개발… Steam 순매출 $162,757 회고
한 솔로 개발자가 하루 평균 2~5시간씩 3년간 node 기반 게임 3편을 만들었다. 출시된 Node Farm과 Node Math의 Steam 순매출은 합계 $162,757, 판매량은 29,165장이다.
원문: 3 years, 3 finished games, +$150k net revenue. Postmortem of my solo developed, self-published, node-based games 원문 보기 →
솔로 개발자 ByerN이 퇴근 후 하루 평균 2~5시간을 들여 3년간 node 기반 상업 게임 3편을 만들었다. 출시된 Node Farm과 Node Math의 Steam 순매출 합계는 $162,757이며 판매량은 29,165장이다. 세 번째 게임 Node Crown은 개발을 마쳤고 올해 Steam Next Fest 이후 출시를 준비한다.
개발자는 Java 게임 개발 프레임워크 libGDX와 Scala를 사용했다. 본업에서 쌓은 Java 백엔드 경험을 활용했고, 그래픽은 직접 배운 vector 작업으로 만들었다. 음악과 음향은 범위가 커지는 일을 막기 위해 외주로 돌렸다. 세 작품은 같은 코드 기반을 공유해 기능 수정과 이전 작업에 드는 시간을 줄였다.
Node Farm: 12개월, 순매출 $102,222
Node Farm은 약 12개월 동안 개발해 2024년 11월 19일 출시했다. 현재 가격은 지역별 조정을 적용한 $12이며, 처음에는 지역별 가격 없이 $15로 판매했다. 누적 Steam 순매출은 $102,222, 판매량은 16,504장이다. 출시 당시 찜 수는 31,853개였고 현재는 28,574개다.
공장 운영과 incremental 요소를 농장 주제에 묶은 작품이다. 영상만으로 구조를 설명하기 쉬웠고 Steam 테마 행사, influencer 영상, Reddit 게시물이 유입에 도움이 됐다. 반면 편안한 공장 게임을 목표로 했지만 실제 규칙과 UI가 복잡해 초반 이탈이 발생했다. 개발자는 출시 후 편의 기능을 추가했지만 핵심 구조를 바꾸려면 대규모 재작업이 필요했다고 적었다.
초기 $15 가격도 실수로 꼽았다. 나중에 $12로 내리고 지역별 가격을 적용했지만, 지금 다시 결정한다면 기본 가격을 낮추기보다 할인 폭을 조정하겠다고 설명했다. 전문 번역 업체를 썼으나 일부 언어에서 node가 매듭이라는 뜻으로 번역되는 등 품질 문제가 있었다.
Node Math: 8개월, 순매출 $60,535
Node Math는 약 8개월 동안 개발해 2025년 10월 27일 $7에 출시했다. 누적 순매출은 $60,535, 판매량은 12,661장이다. 출시 당시 찜 수는 12,380개였지만 현재 18,208개로 늘었다. 한 influencer가 우연히 게임을 다룬 뒤 Discord와 다른 영상 채널로 관심이 이어졌다는 설명이다.
이 작품은 문자 없이 숫자와 기호만으로 플레이할 수 있게 설계했지만, 실제로는 번역 없는 UI를 이해시키기 어려웠다. 개발자는 출시 뒤 커뮤니티 번역 저장소를 열고 선택형 번역을 추가했다. Node Farm과 묶음 판매를 구성하자 두 게임을 함께 사는 이용자가 늘었고, 공유 코드 덕분에 한 작품의 수정 사항을 다른 작품으로 되돌려 적용할 수 있었다.
Node Crown의 작은 찜 수가 보여 준 차이
Node Crown은 8~9개월 동안 개발한 roguelite다. 예정 가격은 지역별 조정을 포함해 $8~15이며 현재 찜 수는 676개다. 앞선 두 게임보다 콘텐츠는 많지만 장르와 규칙을 짧은 영상으로 설명하기 어렵고, 경쟁이 많은 deckbuilder 행사에서 관심을 얻지 못했다. 약 500개 node 조합의 균형 조정도 큰 작업으로 남았다.
회고의 결론은 재사용 가능한 코드, 출시 전 반복 시험, 명확한 짧은 영상, 플레이어 피드백 창구가 서로 연결돼야 한다는 것이다. r/gamedev 댓글에서는 성공한 수치만이 아니라 Node Crown의 낮은 찜 수까지 공개한 점을 높게 평가했고, 공통 코드를 별도 모듈로 관리하는지 묻는 질문도 나왔다. 세 작품의 결과는 같은 제작 방식이라도 장르와 설명 가능성에 따라 찜 수와 판매 전환이 크게 달라진다는 사례다.
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