느낌과 취향이 유의미한 콘텐츠로 마이셀럽스

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느낌과 취향이 유의미한 콘텐츠로 마이셀럽스

그야말로 데이터 전쟁이다. 소비자는 조각조각 흩어져 있는 유의미한 데이터를 찾기 위해
헤매고 마케팅 시장은 좀 더 유의미한 타깃팅을 위해 양질의 데이터 확보에 열을 올린다.
이에 사용자에겐 원하는 정보에서 더 나아가 자신도 모르는 취향을 찾아주고
마케터에겐 콘텐츠 질에 집중하도록 데이터 분석을 도맡아 해 줄 서비스가 등장했다.
대중의 느낌과 취향 데이터를 통해서 말이다. 이 데이터가 얼마나 유의미한 결과를 만들어낼 수 있을까.
신개념 취향 검색 서비스 ‘마이셀럽스(mycelebs)’를 통해 살펴보자.
글. 김신혜 기자 ksh@websmedia.co.kr





취향 검색 서비스, 마이셀럽스
마이셀럽스는 국내 최초 인공지능을 활용한 빅데이터 기반의 신개념 취향 검색 서비스다. 이용자의 현재 상황이나 취향, 감정을 기반으로 검색하는 서비스로 단순한 키워드 검색이 아니다. 스타, 영화, 웹툰, 아트, 와인, 비어로 버티컬을 나눠 검색을 제공한다. 검색부터 차원이 다르니 그에 따른 결과의 질도 다를 터. 결과는 머신러닝을 기반으로 소셜 상에 존재하는 무수한 데이터를 TPO(시간, 장소, 상황)에 따라 분류한 과정을 거쳐 나온다. ‘인공지능, 빅데이터, 취향’ 최근 핫한 키워드이지만 막상 설명하긴 쉽지 않은 개념인 만큼 서비스 설명과 함께 찬찬히 살펴보자. 먼저, 인공지능. 머신러닝이 데이터를 분류 기준에 따라 유의미한 데이터로 걸러준다. 예를 들어, 기존에 와인을 검색한다면 아마 포털 사이트에 ‘와인 추천’이라는 키워드를 검색할 것이다. 특정 상황에 어울리는 와인을 찾아야 한다면 와인을 잘 알거나 특정 와인 명을 검색하지 않는 이상 블로그나 광고 등의 글을 하나하나 찾아봐야 한다. 이 부분에서 마이셀럽스는 기존 키워드 검색과는 패러다임부터가 다르다. ‘우리가 소셜 상에서 걸러지지 않은 데이터를 잘 정리해줄 테니 당신이 원하는 대로 찾아봐라’라는 거다. 원하는 대로 찾아본다? 이름하여, ‘취향필터’를 통해서 말이다. 예를 들어, 웹툰을 검색할 때 스토리, 그림체 등의 기준에 ‘귀여운’, ‘아기자기한’과 같이 원하는 형용사를 선택하면 나도 모르는 내 취향의 웹툰을 큐레이션 받는 식이다.

취향 데이터가 유의미한 콘텐츠로
서비스도 신기하지만 마이셀럽스가 데이터를 다루는 관점도 주목할 만하다. 사실 소셜 상의 느낌 중심 데이터는 유의미한 정보로 다뤄지진 않았던 게 대부분. 흔히들 데이터를 찾는 과정에서 쓸모없는 데이터를 거르는 시간이 더 소요된다는 말은 이 때문에 나오는 것일 테다. 하지만 신지현 마이셀럽스 대표는 “계속 쌓이는 데이터를 단순히 가비지성으로 치부할 문제는 아니다.”라며 잘만 분류해 조합한다면 유의미한 콘텐츠가 될 수 있다고 말한다. 하지만 기준도 없이 흩어진 데이터를 유의미하게 만든다는 게 말처럼 쉬운 일은 아닐 거다. 데이터 처리 기술이나 툴이 많음에도 불구하고 이런 작업이 쉬이 일어날 수 없는 건 데이터를 조합해 콘텐츠를 어떤 식으로 모델링 할 것인가의 방법론은 사람의 손을 거칠 수밖에 없기 때문. 그러니까 데이터 관련 솔루션 기업에서 데이터를 처리하는 전문가가 부족하다는 말은 이런 문제에서 어려움을 겪고 있어서다. 이에 신 대표는 “빅데이터를 다룬다 했을 때 현재의 패러다임은 사용자, 제품 등의 데이터를 정형화해 수급하거나 기업 비즈니스 모델로 활용하는 경우가 많다”며, 마이셀럽스의 버티컬 별 콘텐츠 재가공 과정의 혁신을 강조했다. 물론 이 모든 게 가능했던 건 데이터업계에서 내로라 하는 전문가들로 모인 현재의 구성원이 있어서였다. 이들은 지난 2년간 취향 검색 서비스를 넘어서 데이터 수집, 시각화, 콘텐츠 제작, 분석 이 전 과정이 일어나는 빅데이터 스튜디오를 구축했다.


어마한 확장성, 빅데이터 스튜디오
데이터가 시각화돼 하나의 콘텐츠로 만들어지기까지 전 과정은 이 빅데이터 스튜디오 안에서 일어난다.
스튜디오를 통해 생산된 모듈, 즉 데이터 기반의 콘텐츠는 API 연동을 통해 제휴 사이트와 서비스에 자유롭게 탑재가 가능해진다. 이 모듈을 통해서 실시간으로 정보가 업데이트되며, 제휴 사이트 내 실시간 검색 현황이나 랭킹, 연관어 정보를 보여주며, 제휴사 제공 콘텐츠를 풍부하게 한다. 예를 들어 마이셀럽스의 데이터 기반의 인물정보 모듈이 탑재된 국내 공중파 방송3사, 그래택과 함께 구축한 한류포털 ‘코코와(KOCOWA)’는 한국의 스타에 대한 관심이 높은 해외 유저로 하여금 데이터 기반의 정보와 랭킹을 제공한다. 모듈의 확장성이 거의 무한하다고 볼 수 있는 첫 번째 이유는 위와 같이 서비스 그 자체로 콘텐츠가 되기 때문이다. 예를 들어, 현재 제휴한 업체인 커뮤니티 사이트 ‘디시인사이드(Dcinside)’는 마이셀럽스 엔진을 장착한 ‘익사이팅 디시’를 오픈했다. 디시인사이드 내의 각 갤러리 데이터를 분석해 랭킹, 연관어 및 취향 검색 콘텐츠로 재가공한 것이다. 두 번째는, 모듈 탑재를 통해 광고 인벤토리 확보가 가능하다는 것이다. 서비스 내 페이지 특성을 고려해 맞춤형 콘텐츠를 제공한다는 점에서 네이티브 광고판 역할을 한다. 이에 신 대표는 “모듈을 쉽게 이야기하면 레고 블록에 비유할 수 있다. 어느 매체나 플랫폼에서도 유연하게 부착하여 사용될 수 있다.”며 그 확장성을 다시금 강조했다.


마케팅도 데이터로
마이셀럽스가 제공하는 취향(비정형) 기반 데이터는 두 가지 측면에서 데이터 마케팅 시장에서 주목할 만하다. 첫째, 세분화된 마케팅이 가능하다는 점에서 그렇다. 예를 들어, 기존에는 와인을 검색한 사용자에게 관련 와인 제품을 리타깃팅하는 차원에 머문다면 마이셀럽스는 버티컬을 넘나들며 연관성 있는 타깃팅이 가능하다. 이러한 와인의 취향을 가진 사용자는 이러한 운동화를 좋아하더라와 같이 말이다. 두 번째, 데이터로 처리해야 하는 마케팅에 유리하다. 광고는 브랜드를 소비자에게 전달하는 첫인상이자 중요한 요소다. 그러니 브랜드는 광고로서 자사가 소구하고자 하는 부분을 충분히 드러내야 한다. 하지만 이 모든 게 사람의 머리에서 나오기에는 한계가 있다. 예를 들어, 브랜드의 얼굴인 모델 캐스팅. 브랜드에 적합한 모델 선정이 중요한데 이게 마케터가 정확하게 매핑하기엔 쉽지 않은 일이다. 마이셀럽스가 생성해내는 대중 인식 데이터는 마케팅 목표 설정 과정에서 데이터 단에서 처리해야 할 요소를 해결해준다. 대중 여론(빅데이터) 기반의 브랜드 모델 캐스팅이 그 예다. 이에 신 대표는 “데이터를 갖고 브랜드가 소구하고자 하는 많은 요소를 광고주의 몫이라 생각했다면, 마이셀럽스는 이 부분을 해결해줄 효과적인 서비스가 될 것”이라 전했다. 이건 마이셀럽스의 비전과도 연결된다. 데이터로 해결해야 할 부분은 마이셀럽스에게 맡기고 마케터는 코어 업무에 집중하면 된다는 것. 단순히 보완해주는 마케팅 툴이 아닌 분명 데이터로 해야 했을 많은 부분들이 비로소 제대로 분석되는 것이다. 마이셀럽스는 앞으로 취향 데이터를 기반으로 어디까지의 확장성을 선보이게 될까.
분명한 건 데이터 시장은 데이터를 모으는 단계를 넘어서 어떻게 분류할 것인가의 차원을 고려해야 한다는 점이다.            
 

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