취향 따라 다 맞춰드려요…콘텐츠 큐레이터 자처한 카카오엔터 AI

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취향 따라 다 맞춰드려요…콘텐츠 큐레이터 자처한 카카오엔터 AI

디지털데일리 발행일 2023-12-06 09:14:01

이나연 기자

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‘테크 에틱스’ 6호, 카카오엔터 AI 추천 기술 소개

카카오페이지에서 제공되는 헬릭스 푸시 서비스 예시 [ⓒ 카카오엔터테인먼트]

[디지털데일리 이나연 기자] 카카오엔터테인먼트가 올해 들어 인공지능(AI) 기술을 회사 서비스에 빠르게 적용하고 있다. 매일같이 쏟아지는 콘텐츠 홍수 속 작품 탐색과 선택에 피로감을 느끼는 이용자가 원하는 웹툰과 웹소설, 음악 등을 더 편하고 쉽게 찾게 돕는 ‘IP 큐레이터’를 자처한다는 전략이다.

6일 카카오에 따르면 최근 발간한 ‘테크 에틱스(Tech Ethics)’ 6호를 통해 카카오엔터가 제공하는 AI 추천 기술이 소개됐다. 테크 에틱스는 지난 6월부터 매달 카카오가 공개하는 매거진으로, 계열사(공동체) AI 기술과 정책이 어떻게 서비스에 적용되는 지를 다루고 있다. 지난해 7월 신설한 기술윤리 논의 기구인 카카오 공동체 기술윤리위원회가 달마다 새로운 주제를 선정해 발행한다.

◆새로운 작품 보고 싶지만 ‘찍먹’ 귀찮을 때…헬릭스 푸시가 이용자 취향 꿰뚫는 방법

카카오엔터는 지난 7월 비즈니스 전반에 적용할 자체 AI 브랜드 ‘헬릭스(Helix)’를 공개하고, 첫 서비스로 ‘헬릭스 푸시(Helix Push)’ 정식 서비스를 지난 9월 카카오페이지에서 시작했다. 헬릭스 푸시는 AI 기술을 활용해 독자에 최적화된 형태로 작품을 추천하는 기능이다. 헬릭스가 개별 이용자에게 언제, 어떤 콘텐츠를 추천할지 결정하는 것은 AI 추천 모델 설계에 달렸다.

이용자가 로그인 후 플랫폼을 방문하고 콘텐츠를 구매하면 AI가 자체적으로 개별 이용자 방문·열람·구매 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 이용자가 가장 선호할 것으로 여겨지는 작품과 시간대를 결정한다. 헬릭스는 이 결과를 바탕으로 이용자에게 해당 작품과 혜택을 포함한 푸시를 보낸다.

헬릭스가 서비스를 반복해 최적화하는 과정은 크게 3단계로 구성된다. 먼저 1단계인 ‘고객 및 콘텐츠 분석’에서 이용자와 콘텐츠에 대한 다양한 분석을 통해 이용자 서비스 이용 패턴 및 취향을 추정한다. 이 과정을 통해 얻어진 결과값은 ‘언제’, ‘누구에게’, ‘어떤 혜택’을 줄 것인지 결정하는 지표와 기준이 된다.

2단계는 ‘상태 변화 탐지와 활동 추적’이다. 이용자 서비스 이용량·시간과 이용자 충성도, 이용자 생애주기, 작품 선호도 등 상태 변화를 지속 관찰하며 변화에 따라 적절한 마케팅 전략을 실행한다. 예컨대, 이용자가 새로운 작품을 탐색하는 패턴이 관찰될 경우, 작품 열람 이용권을 제공하는 형태 작품 추천을 통해 이용자 취향에 맞는 작품을 찾을 수 있게 지원한다.

마지막 3단계에선 ‘정책 최적화’가 이뤄진다. 1·2단계 이후 이용자 서비스 이용 패턴에 따라 제공했던 추천 서비스를 평가한 후 분석 모델을 보완하거나 제공 혜택을 수정하는 최적화 작업을 수행한다. 이렇듯 다양한 모델과 접근을 통해 작동하는 헬릭스 푸시는 카카오페이지를 시작으로, 국내 카카오웹툰뿐만 아니라 글로벌 플랫폼에도 순차 도입될 예정이다.

◆뭐 들을까 고민될 때…‘믹스업’으로 원하는 분위기 음악 무한 재생

고도화한 AI 기술로 이용자에게 최적화된 콘텐츠를 추천하는 방식에 대한 고민은 음원 플랫폼인 멜론으로 이어졌다. 카카오엔터는 지난 9월 선곡 고민을 덜어줄 음악 감상 서비스 ‘믹스업(MIX UP)’을 출시했다. 기존 멜론 서비스 재생 방식은 그대로 유지하되, 이용자가 더 다양한 음악을 탐색하고 비슷한 분위기(무드) 음악을 끊김 없이 들을 수 있게 한다는 취지다.

믹스업은 다양한 추천 기준을 통해 추천곡을 만들기 때문에 곡을 기반으로 이어지는 유사곡 믹스업뿐만 아니라, 아티스트 믹스업·DJ플레이리스트 믹스업·장르 믹스업처럼 다채로운 콘셉트로 구성된 믹스업을 즐길 수 있다.

믹스업이 작동하려면 가장 먼저 이용자 ‘최근 재생 이력’을 믹스업 AI 모델에 입력값으로 넣고, 최근 재생 이력과 중복되지 않는 추천 리스트를 생성한다. 이용자가 ‘AI 추천 리스트 재생 여부’를 결정하면 최근 재생 이력이 업데이트되는데, 해당 이력이 다시 믹스업 AI 모델 입력값으로 들어가 AI 추천 리스트가 업데이트된다.

이 과정이 반복적으로 수행되면서 이용자는 자기 취향을 반영하고, 끊이지 않는 음악 추천을 받을 수 있다. 카카오엔터는 믹스업 AI 모델이 이용자 만족도를 높이는 한편, 한 세션 안에서 최대한 많은 곡을 재생하기 위해 여러 콘셉트 AI 모델을 각각 학습하고 조합하는 방식을 택했다.

가령 ▲장르, 아티스트와 같은 음악에 대한 ‘메타정보’ ▲음원정보, 가사정보 등 곡 ‘콘텐츠’ ▲여러 이용자가 곡 A와 B를 같이 재생한 기록 ▲DJ플레이리스트 안에 함께 포함된 음악들 모두 비슷한 무드를 공유한다고 볼 수 있다.

김기범 카카오엔터 최고기술책임자(CTO)는 “창작물이 더 많은 이용자 선택을 효과적으로 받을 수 있는 기술을 지속적으로 개발할 것”이라며 “플랫폼뿐만 아니라 창작자들 생태계 역시 발전할 수 있도록 기술 윤리적인 측면 고민도 끊임없이 이어가며 이를 서비스에 반영하겠다”고 전했다.