기획자가 이미 보던 것을 안으로 옮긴 AIDRA 트렌드 허브

문제 정의

나가는 문이 없으니, 사람이 창문으로 나가고 있었다

AIDRA는 후발주자다. 경쟁 숏드라마 사업자들은 모회사의 웹소설 지식재산을 영상화하며 이미 검증된 수요 위에서 출발하는데, 우리에겐 그 자산이 없다. 소재 결정이 감에 의존하면 매 회차가 도박이 된다. 그래서 외부 시장 신호를 모아 소재 방향을 정당화하는 트렌드 허브를 만들었고, 여름 무렵에는 커넥터 열다섯 개가 매일 신호 수백 건을 쌓고 있었다.

데이터는 충분한데 기획이 달라지지 않았다. 제품 책임자로서 세 가지를 문제로 제기했다. 급격한 변화량이나 과거에 없던 신규 동향이 발견되는가, 사용자가 능동적으로 해석하지 않아도 해야 할 일을 직관적으로 알게 되는가, 우리가 타깃하는 작품에 실제로 해당하는가. 이 셋 중 두 번째가 이 프로젝트의 축이 됐다.

그리고 파트너팀 두 사람이 어떻게 일하는지를 직접 보고 들으면서 문제의 실체를 알게 됐다. 그들은 인사이트 카드를 읽고, 소재와 가설을 머리에 담은 채 기획안 탭으로 옮겨가서, 설명란에 그 내용을 손으로 다시 타이핑하고 있었다. 다섯에서 여섯 단계짜리 수동 재입력이다. 왜 그렇게 하는지는 코드에 있었다. 인사이트 카드 파일 130줄 전체에 이벤트 리스너가 정확히 하나였고 그마저 접기와 펼치기였다.

그때는 행동 로그가 아직 없었으므로 이 경로를 데이터로 확인한 것이 아니다. 두 사람이 그렇게 하는 것을 직접 보고 들은 뒤, 왜 그럴 수밖에 없는지를 코드에서 물리적 원인으로 환원한 것이다. 진단이 정확했던 덕분에 나중에 나온 수정은 아주 작았다.

가설 수립

AI가 요약해주는 것보다, 그들이 이미 보던 것을 안으로 옮긴다

가설은 두 갈래였다. 하나는 관찰을 지시로 바꾸는 것이다. 카드가 무엇을 관찰했는지만 말하고 그래서 무엇을 하라는 말을 하지 않으니, 행동 필드를 계약에 넣고 카드에서 바로 기획을 시작할 수 있게 하면 여섯 단계가 한 번의 클릭으로 접힌다. 다른 하나는 기획자가 원래 정보를 얻던 경로 자체를 제품 안으로 옮기는 것이다. 그들은 유료 광고 분석 툴에서 경쟁 크리에이티브를 보고, 중국 업계 기사를 읽고, 플랫폼 장르 순위를 확인하고 있었다.

제안을 열여덟 개로 정리한 뒤 읽기 전용 에이전트 열다섯 개를 붙여 전건을 이중 검증했다. 코드 현실성 렌즈는 이 제안이 주장하는 코드 사실이 실제로 맞는지를 물었고, 제약과 실효성 렌즈는 맞다 해도 불만이 실제로 풀리는지를 물었다. 두 렌즈가 갈리는 지점이 곧 교정 지점이었다. 결과는 채택 열 건, 교정 후 채택 일곱 건, 폐기 한 건이었다.

솔루션 도출

네 개의 탭은 각각 다른 판단 방식을 담았다

인사이트 탭에는 행동 지시를 카드 계약의 1급 필드로 넣었다. 옵셔널이 아니라 분석 네 필드와 동등한 지위를 줬고, 모델이 형식을 어기면 카드를 버리는 대신 분류 기반 결정론 폴백을 주입하게 했다. 카드에서 바로 기획을 시작하는 버튼도 붙였는데, 모드가 어긋나면 파이프라인이 잘못 라우팅되는 과거 버그가 있어 모드 전환은 반드시 정본 경로를 경유하게 했다. 여섯 단계를 한 번의 클릭으로 접은 이 기능의 전체 변경량은 네 파일에 82줄이었다.

나머지 세 탭은 성격이 달랐다. 중국 동향 탭은 업계 기사를 수집해 한국어로 완역하는 파이프라인을 붙였고, 광고 인텔리전스 탭은 유료 분석 툴에서 급등 크리에이티브를 가져왔으며, 장르 랭킹 탭은 다섯 개 플랫폼의 장르별 순위를 모았다. 여기서 제품 방향이 한 번 크게 꺾였다.

① 중국 동향

② 광고 인텔리전스

③ 장르 랭킹

광고 인텔리전스를 처음에는 AI가 요약한 텍스트 다이제스트로 만들었다. 그런데 그게 인사이트로 느껴지지 않았다. 기획자에게 필요한 것은 정리된 결론이 아니라 지금 뜨는 광고를 직접 보는 것이었다. 그래서 개별 크리에이티브를 영속시키고 포스터와 영상을 앱 안에서 재생할 수 있게 바꿨다. 추상 카드는 삭제하지 않고 보조로 강등했다. 유료 분석 툴을 열지 않고도 같은 판단을 할 수 있게 된 것이 이 탭의 실제 가치였다.

이전 · 외부 유료 툴을 직접 열어본다

이후 · 같은 소재를 제품 안에서 본다

결과 & 배운 점

덜 쓰인 탭이 가장 많은 것을 알려줬다

열여덟 개 PR을 하루에 병합해 프로덕션에 배포했고 세 축이 전부 라이브에 올랐다. 배포 후 실측에서 행동 지시는 드라마 아홉 장, 애니 여섯 장 카드 전부에 채워졌고 순위 델타도 실제 전일 대비로 표시됐다. 파이프라인이 확장되면서 인제스트가 60초 예산을 넘겨 신호 371건을 저장한 직후 강제 종료되던 문제도 이때 드러나 시간 상한을 올렸다. 데이터는 들어갔는데 다이제스트가 만들어지지 않는 조용한 부분 실패였다.

그런데 실제로 가장 많이 쓰인 것은 중국 동향과 광고 인텔리전스, 장르 랭킹 순이었고 AI가 정리한 인사이트 탭은 상대적으로 덜 쓰였다. 원클릭 기획 시작은 여섯 단계를 한 번으로 접었지만, 기획자들이 더 자주 연 것은 경쟁 광고 영상과 중국 업계 기사와 플랫폼 순위였다. 이 결과가 이 프로젝트에서 가장 값진 정보였다.

돌아보면 두 방향이 한 허브 안에서 동시에 실험된 셈이다. AI가 무엇을 하라고 말해주는 쪽과, 사용자가 원래 보던 것을 더 가깝게 가져다주는 쪽이었다. 후자가 이겼다. 그렇다고 전자가 무의미했던 것은 아니다. 관찰만 있고 지시가 없던 카드에 행동 필드를 넣은 판단은 여전히 옳았고, 다만 그것이 이 팀에게 가장 큰 가치는 아니었을 뿐이다. 추상화의 값어치는 도메인마다 다르다.

기능을 만드는 것과 사용자가 거기 도달하는 것이 다른 문제라는 것도 배웠다. 경로를 만든 뒤에도 기본 진입 탭이 엉뚱한 데를 가리키고, 진짜 인사이트가 모드 이름 탭 안에 숨어 있고, 버튼을 눌러도 다른 탭에 착지하는 문제를 차례로 고쳐야 했다. 한 단계가 끊기면 앞 단계의 투자가 통째로 무효가 된다. 그리고 이 전체를 관통하는 교훈은 하나였다. 사용자가 이미 하고 있는 방식을 제품으로 옮기는 것이, 우리가 더 나은 방식을 설계해 제안하는 것보다 대체로 강하다.