10분 이상 검색하는 구독자들
닐슨의 조사결과에 의하면 소비자들이 시청할 콘텐츠를 찾는데 10분 이상을 소비한다고 합니다. 이는 2019년 대비 40% 증가한 수치입니다. 특히 콘텐츠를 검색하고 찾는 과정에 피로를 느낀 구독자들 중 20%는 시청을 포기하고 이런 스트리밍 경험이 늘면 해지로 이어집니다.
따라서 OTT 사업자들에게 콘텐츠 검색은 가장 중요한 플랫폼 운영 능력 중 하나입니다.
Tivo의 설문조사 결과를 보면 콘텐츠 탐색 과정에 소비자 행동을 이해할 수 있습니다. 응답자의 18%는 TV나 앱을 켯을 떄 “무엇을 보고 싶은지 미리 결정” 했다고 합니다. 81%의 고객은 시청할 콘텐츠를 탐색하기 시작하는 것이죠.
43.2% 지인 추천
고객들이 검색을 위해 사용하는 방법에 대한 설문 조사 결과는 매우 흥미롭습니다. 응답자 중 43.2%는 “친구나 지인을 통해 들었던 콘텐츠”를 가장 먼저 찾습니다.
스트리머들이 홈화면과 광고 배너등에 배치하는 영화, 드라마를 선택한다는 비율은 28.9%에 불과합니다. OTT 플랫폼이 고객들에게 추천하는 콘텐츠를 선택하는 비율은 25.4%로 높지 않습니다.
스트리머들이 시청자들의 콘텐츠 선택을 어떻게 도울 것인지 고민이 클 수 밖에 없습니다. ‘친구나 지인이 추천’할 수 있도록 소셜 마케팅을 강화하는 것은 당연한 과제입니다.
그리고 넷플릭스의 강점으로 꼽고 있는 ‘고객 시청데이터에 기반한 추천’과 유사 성향의 구독자 간의 데이터를 분석하여 연관도가 높은 콘텐츠를 제시하는 것도 필수적 기술입니다.
AI가 바꾸는 검색
AI를 사용하면 콘텐츠 검색에 어떤 변화가 가능할까요?
미국을 기반으로 한 스트리밍 기술 개발회사인 Cineverse는 AI 기반 영화 검색 플랫폼 Cinesearch 및 챗봇 서비스를 개발중입니다.
<AVA> 로 명칭하는 AI 챗봇을 OTT 플랫폼에 설치 하면 고객들의 어떤 질문이라도 영화 콘텐츠를 탐색하는데 도움을 줍니다.
“아바~ 호주가 배경인 액션이 화려한 로맨틱 코미디 영화 추천해조~”
사실 음성 명령으로 콘텐츠를 찾는 광경은 우리에게 익숙합니다. 통신회사들이 앞다투어 음성 검색 스피커를 출시한 적이 있었죠.
방대한 메타데이터과 LLM 연결
과거의 기술과 무엇이 다를까요?
Cineverse는 닐슨의 자회사로 메타데이터 솔루션을 보유한 Gracenote 와 제휴하여 수백만편의 영화 데이터베이스와 키워드, 테마, 분위기, 톤앤매너 등 메타데이터와 연결합니다.
Cineserch는 구글클라우드의 Vertex AI 의 LLM (대규모 언어모델) 을 활용하여 개발되고 Gracenote의 메타데이터 시스템와 수백만개 데이터들을 검색 증강 (RAG) 기술로 학습 시켜 챗봇으로 응답하는 서비스로 구현됩니다. 그리고 그 결과값들은 60여개의 대부분 OTT들의 콘텐츠 좌표 값들과 연결됩니다.
이런 방식의 AI 챗봇 개발은 미디어 산업에서 처음 있는 일이 아닙니다.
아마존과 IMBD
아마존은 자신들의 보유한 IMDB 사이트를 활용하여 거의 유사한 방식의 개발을 추진해왔습니다.
사용자 평가 기반의 IMDB의 데이터 세트는 무려 16억개 이고 1,300만개 이상의 영화, 드라마 출연진 및 제작진 정보, 60개국 이상의 글로벌 박스오피스 결과 데이터를 포함합니다.
이 데이터를 기반으로 LLM 을 활용한 자연어 검색 로직과 검색 증강 생성 (RAG) 기술을 통해 검색된 정보의 정확도를 높이는 결과물을 출력합니다.
아래 기술 개념도를 통해 아마존이 보유한 알렉사 등 음성 검색을 받아낼 AI 출력 장치와 연결하고 AI챗봇 등 소프트웨어 레벌의 UX 요소들이 개발 되고 있습니다.
메타데이터 + AI
두 사례의 공통점은 영화, 시리즈 등 콘텐츠의 핵심 데이터 인프라를 제휴나 직접 보유하고 있다는 점 입니다. 특정 OTT가 자사의 콘텐츠만으로 콘텐츠 검색용 AI 챗봇을 개발하는 것은 콘텐츠 제공 범위에 한계가 많죠. 이런 점에서 헐리우드 전체를 아우르는 메타데이터를 보유한 아마존의 위치가 대단히 위력적입니다.
이런 AI챗봇을 고객들이 제대로 사용할 수 있을지는 의문입니다. 영화 콘텐츠 탐색을 공부하듯이 찾는 구독자들이 그리 많지는 않습니다.
다만 시청자들이 친숙한 인기 작품 뿐 아니라 숨겨진 보석 같은 작품들을 탐색하는 유의미한 도구라는 점은 분명합니다.
콘텐츠에 핵심적 구성요소인 메타데이터가 AI를 만나 어떻게 콘텐츠 탐색 도구로 재탄생 하여 고객들의 ‘탐색 조언자’로 발전 하는지 궁금해집니다.
jeremy797@gmail.com
