실무자가 챙겨야 할 런칭 AI 전략.2
몰입도, 이상 탐지, 리텐션까지 책임지는 AI 실무 가이드
ℹ️ 구조 자체를 바꿔 이탈을 줄이는 AI 전략
앞서 소개한 이탈 예측과 보상 자동화는 떠나기 직전의 유저를 붙잡는 방법이었습니다.
하지만, 때로는 그런 유저가 생기지 않도록 게임 구조 자체를 바꾸는 선택이 더 효과적일 수 있습니다.
Supercell은 <브롤스타즈>에서 2023년, 기존의 루트박스 시스템을 완전히 제거했습니다. 이 결정은 단순한 수익 모델 변경이 아니라, 데이터와 ML 기반 시뮬레이션을 거쳐 준비된 전략적 설계였습니다.
이런 큰 결정을 한 것은 세 가지 이유가 있었습니다. 원하는 브롤러를 얻지 못하는 유저들의 불만이 누적되며 유저들에게 실망감을 안겨주었고, 규제 당국의 눈초리까지 받으며 사업 모델로써 장기적인 지속 가능성에 의문이 제기되던 상황이었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 도입된 ‘스타드롭(Starr Drops)’ 시스템은 유저들이 게임 플레이를 통해 얻은 포인트로 원하는 브롤러를 직접 선택해 해금할 수 있게 되었습니다. 더 이상 무작위로 상자를 열어야 할 필요가 없어면서, 유저들에게 명확한 목표와 보상을 제공함으로써 게임에 대한 신뢰를 회복시키는 데 큰 역할을 했습니다. 또한, 프리미엄 재화의 사용 방식도 운에 의존하는 뽑기에서 시간 단축, 한정 스킨 구매, 배틀패스 해금 등으로 전환되며 유저들이 예측 가능한 가치에 돈을 쓰는 방식으로 구조가 바뀌었습니다.
게임 경제도 전면적으로 조정되었습니다.
성장 속도, 브롤러 해금 간격, 보상 루프까지 모든 지표를 시뮬레이션하고 수십 차례 A/B 테스트를 반복하며 조정했습니다. 이 과정에서 ML기반의 리텐션 및 과금 예측 모델을 사전 적용해 구조 전환이 가져올 영향을 정량적으로 분석하고 준비했습니다.
그 결과는 긍정적이었습니다.
무엇보다도 유저들은 “이제는 내가 플레이한 만큼 보상을 받는다”는 확신을 갖게 되었고, 신규 유저의 진입 장벽은 낮아졌고, 기존 유저의 이탈률도 줄었습니다. 초기에는 루트박스 기대감 부재로 과금률이 일시적으로 하락하기도 했지만, 이후 명확한 가치를 제공하는 상품 중심으로 과금 유저당 평균 수익(ARPPU)은 오히려 상승했습니다. 운영 측면에서도 유저 피드백을 예측하기 쉬워졌고, 법적 리스크가 감소하며, 글로벌 시장 대응이 한층 유연해졌습니다.
Supercell의 사례는 이탈 방지 전략이 단순한 보상 제공을 넘어, AI를 활용해 게임의 핵심 구조를 어떻게 설계하느냐에 달려 있음을 보여줍니다. 초기 성장은 빠르지만 유저 이탈이 반복되거나, 랜덤형 과금 구조로 유저 피로도가 누적된 게임, 또는 과금/비과금 유저 간 격차로 커뮤니티 내 갈등이 커지는 게임이라면 이 사례에서 실질적인 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
데이터와 AI를 활용한 구조적 혁신이야말로 게임 사업의 지속 가능성을 높이는 가장 효과적인 방법임을 증명한 사례라 할 수 있습니다.
ℹ️공정함을 지키는 감시자: AI 이상 행위 탐지
게임 서비스의 기반은 ‘공정성’입니다. 런칭 직후 빠르게 유입되는 핵, 매크로, 작업장 계정은 초기 유저 신뢰를 무너뜨리는 주요 요인중 하나입니다. 문제는 이런 계정이 사람이 보기에는 매우 정상"처럼" 보이게 행동한다는 점입니다.
예를 들어, 하루 종일 접속하는 VIP 유저와 매크로를 돌리는 봇은 겉으로 보면 크게 다르지 않습니다. 하지만 AI는 이런 ‘정상처럼 보이는 비정상’을 패턴 분석으로 구별해 냅니다.
AI 기반 이상 행위 탐지 시스템은 주로 두 가지 방식으로 작동합니다.
하나는 비지도 학습 모델로 다수의 정상 유저와 확연히 다른 행동을 보이는 계정을 자동 탐지하게 됩니다.
예를 들어, 일반 유저가 클릭하는 간격이 평균 300ms 이상인데, 특정 계정이 50ms 간격으로 수백 번 클릭했다면, 봇일 가능성이 높다고 판단하고 분류됩니다.
다른 하나는 지도 학습 기반의 행위 예측 모델로 과거에 적발된 핵 사용자나 작업장 계정의 데이터를 학습해, 현재 유저 행동이 그와 얼마나 유사한지 분류하는 방식입니다. 예를 들어, PvP 승률이 비정상적으로 높은 유저나, 동일 아이템을 수십 번 분해·조합하는 행동 패턴 등 다양한 로그 분석을 통해 탐지할 수 있습니다.
넥슨은 자사 게임에 AI 기반 트렌드 이상 탐지 시스템을 적용해 운영 리스크를 낮췄습니다. 예를 들어, 특정 맵에서 이상하게 높은 승률을 기록한 계정 군을 자동으로 클러스터링해, 핵·버그·어뷰징 여부를 운영팀이 사전에 확인할 수 있게 했습니다. 유저 제보 없이도 이상 징후를 조기에 포착하는 체계가 만들어졌고, 운영 리소스 효율도 높아졌습니다.
NCSOFT는 AI를 통해 작업장 계정을 실시간으로 탐지합니다. 특정 계정의 거래 패턴, 접속 디바이스, 이동 경로 등을 분석하고, 유사한 행동을 보이는 계정들 간의 연관성을 군집 분석합니다. 이를 통해 단일 계정 차단이 아니라, 네트워크 단위의 작업장 운영을 조기에 차단할 수 있도록 자동화했습니다.
AI 이상 탐지 시스템은 기술보다도, 공정한 게임 환경을 유지하려는 게임 사업 운영 전략의 핵심입니다. 유저들이 “이 게임은 공정하다”라고 느끼는 순간, 신뢰는 콘텐츠보다 더 큰 힘을 발휘합니다.
ℹ️ NPC가 말을 걸어오는 시대: 생성형 AI 기반 자동 콘텐츠 생성
예전의 게임 속 NPC는 늘 같은 말만 반복하는 존재였습니다. 하지만 지금은 유저의 행동과 상황 —레벨, 최근 퀘스트 성공률, 접속 여부, 감정 반응 로그—에 따라 말투와 내용이 바뀌는 NPC가 등장하고 있습니다. 그리고 이 변화의 중심에는 생성형 AI (GenAI)가 있습니다.
Ubisoft는 Ghostwriter 프로젝트를 통해, 상황과 감정 맥락에 맞는 NPC 대사를 자동으로 생성합니다.
작가가 수십 가지 패턴을 직접 작성하지 않아도, 프롬프트 조건만 주면 대사 스타일과 내용을 자동 생성할 수 있게 되었고, 그 결과, 콘텐츠 제작 시간은 절반 이하로 줄었고, 작가들은 창의적인 설정에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
NCSOFT는 자체 개발한 LLM인 VARCO를 활용해 유저의 접속 패턴, 플레이 성향, 길드 활동 등을 종합한 개인화 메시지를 생성하는 실험을 진행했습니다. 그 결과, 동일한 이벤트 메시지를 보냈을 때보다 클릭률과 퀘스트 수락률이 두 배 이상 높게 측정되었습니다.
생성형 AI가 작가나 게임 운영자의 역할을 대체한다는 의미는 아닙니다.
오히려 반복되는 콘텐츠 생성 업무를 덜어주고, 감정 기반 메시지를 실시간으로 생성함으로써 유저가 느끼는 ‘나를 위한 경험’을 자연스럽게 확대해 줍니다.
♻️ 마치며: AI는 기술이 아니라 실무 전략이다
게임 서비스의 성공은 결국 유저 경험에서 판가름 납니다. 그리고 그 경험은 ‘어떻게 보이고, 어떻게 대응하며, 얼마나 개인화되어 있는지’에 달려 있습니다.
데이터를 해석하고, 행동을 예측하고, 콘텐츠를 자동 생성하는 기술은 이제 SaaS 형태로 바로 도입 가능한 수준에 도달하고 있습니다. 개발자나 엔지니어가 아닌 게임 사업 실무자, PM, 사업 기획자와 마케터, 게임 운영자가 직접 ‘어떤 유저에게 어떤 경험을 줄지’를 설계할 수 있는 시대가 도래한 것입니다. 그리고, 그 중심에 AI가 있습니다.
다음 글에서는 게임 런칭 이후, 안정성과 품질을 높이기 위해 AI가 어떤 실시간 대응 자동화를 가능하게 만드는지 이야기해 보겠습니다.
* 글이 길어져 읽기 편하게 두 편으로 나누어 올립니다. 독자 여러분의 양해 부탁드립니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다.
