AI비서와 함께하는 경쟁작 분석

게임 사업 실무자를 위한 도구, AI 활용 법

게임 업계에서 게임 사업 '실무자'로 일한다는 것은 매일 전장에 나서는 것과 같습니다. 게임 PM, 사업 기획자, 운영자, 마케터... 우리가 해야 할 일의 공통점은 분명합니다.

빠르게 시장을 읽고, 시장 트렌드를 놓치지 않고, 우리 게임을 잘 설명하는 것

그러나, 현실은 어떤가요? "경쟁작 분석", "비즈니스 모델 (BM) 구조 파악", "보고서 작성", "개발팀과의 소통" 등의 작업들은 기본적이면서도 누구에게 맡기기도 애매하고, 결국 혼자서 밤늦게까지 해야 하는 일이 되기 일쑤입니다.

하지만, 이제 AI 기술이 이러한 실무 작업을 실제로 도와줄 수 있는 단계에 이르렀습니다.

경쟁작 분석부터 실시간 트렌드 감지까지, 조금만 구조를 이해하면 AI를 조금 더 실용적으로 활용할 수 있습니다.

ℹ️ 경쟁작 분석 – AI를 활용하여 ‘속도’와 ‘깊이’, 두 가지를 한꺼번에

예를 들어, MMORPG 신작을 글로벌 출시한다고 가정해 보겠습니다. 성공적인 경쟁작을 분석해야 하는 상황에서 대상 게임에 대해 이런 기준을 잡곤 하죠.

"최근 1년 이내에 글로벌 출시된 MMORPG 중 100만 다운로드 이상을 기록한 게임"

그리고, 센서타워(Sensor Tower), data.ai, 트렌드 유튜브, 스팀 DB 등을 활용해 관련 정보와 데이터를 수집하지만, 정말 궁금한 것은 이런 것입니다.

"유저들은 왜 이 게임을 좋아했을까?"

"어떤 사용자 경험 (UX)과 BM 구조가 유저를 붙잡았을까?"

해당 질문에 답하기 위해 직접 게임을 플레이하고, 조사하고, 보고서를 작성하는 일은 쉽지 않죠. 이때 AI를 활용하면 큰 도움이 됩니다.

1️⃣ 신뢰할 수 있는 AI 비서 찾기

퍼플렉시티 (Perplexity.ai) 같은 "AI 검색 비서"를 사용하면 실시간으로 웹 리서치와 인사이트를 얻을 수 있습니다. 특정 상황에 맞는 프롬프트를 입력하면, 출시일, 주요 특징, 유저 반응, 주요 지표 등을 요약 정리해 줍니다. 또한, 출처와 인용을 제공하여 신뢰성을 높이며, 연관 질문들도 제시해 전체적인 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다.

Perplexity에서는 회색 숫자 1과 같은 형식으로 모든 답변의 정보 출처를 제시합니다

ChatGPT는 사전 학습된 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 반면, Perplexity는 실시간 웹 검색을 통해 최신 정보를 제공합니다. 따라서, 정보의 시의성과 정확성 측면에서 차이가 큽니다.

그러나, 생성형 AI 특성상 환각 현상 (Hallucination)이 발생할 수 있으므로 반드시 교차 검증이 필요합니다.

2️⃣ 실시간 트렌드 감지, 분석 - 타이밍은 곧 경쟁력

게임 시장은 타이밍이 곧 경쟁력입니다.
따라서, 경쟁사의 광고 캠페인이나 신규 업데이트 이후 인한 변화에 대해서도 게임 사업 실무자는 신속하게 대응해야 합니다. 이런 변화, 센서타워나 data.ai를 통해서도 감지하고 분석할 수 있지만, 시간차가 존재하는 것이 사실입니다.

이 문제를 해결하기 위해 Google Trends의 데이터를 활용하는 방법이 있습니다. 간단한 도구인 "pytrends"를 활용하여 자동화해 둔다면, 현재 어떤 검색어가 뜨고 있는지 빠르게 감지할 수 있습니다.

"pytrends"는 별도의 API키가 필요 없이 간단히 설치할 수 있는 Python 도구로, 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있습니다. 이 도구를 통해 Google Trends의 실시간 트렌드, 키워드 검색량, 연관 검색어 등과 같은 데이터를 자동으로 가져올 수 있으며, 복잡한 설치 없이 특정 키워드의 급등 시점을 쉽게 확인할 수 있습니다.

해당 트렌드 분석을 통해 게임 사업 실무자들은 유저의 관심도가 실시간으로 어떻게 움직이는지 분석이 가능합니다. 예를 들어 "○○게임 시즌패스 출시" 이후 검색량 급증이나, "△△게임 과금 논란"으로 인한 부정적 키워드 확산 현황 파악 같은 것을 의미합니다. 이를 통해 BM 구조의 설계나 유저 대응 전략 수립에 참고 자료로 활용하기 좋습니다.

만약 사내에 데이터 팀이 있다면, pytrends와의 연동을 통해 트렌드와 연계된 더욱 정교한 분석 시스템 구축도 가능할 것입니다.

3️⃣ 경쟁작 인게임 콘텐츠 분석은 어떻게 해야 할까요?

경쟁작 분석은 결국 직접 플레이해 보는 것이 가장 효과적입니다.

그러나, 시간이 부족하다면 어떻게 해야 할까요?

이런 상황에서 지난해 콘퍼런스에서 발표된 HUDstats 사례가 떠올랐습니다.

HUDstats는 본래 실제 스포츠인 축구 경기 분석 및 해당 선수의 움직임 분석에서 시작되었지만, 팬데믹 이후 빠르게 e스포츠 분야로 사업 영역을 확장한 기업입니다. 해당 기술의 핵심은 간단합니다: 게임 플레이 영상만 있으면 AI가 자동으로 분석을 수행합니다.

주요 기능들을 살펴보면 다음과 같습니다.

실시간 플레이어 위치, 움직임, 교전, 스킬 사용 분석

주요 전환점 (킬, 오브젝트 획득, 승리 이벤트 등) 자동 감지

히트맵, 행동 패턴, 팀 전략 흐름까지 시각화

그리고 해당 데이터를 바탕으로 다양한 콘텐츠가 자동으로 생성됩니다.

하이라이트 요약 영상: 경기 중 가장 중요한 순간들을 모아 하이라이트 영상 생성

타임라인 형태의 사건 정리: 경기의 주요 사건들을 타임라인 형태로 정리하여 쉽게 참고 가능

순위, 통계: 플레이어의 이동 경로와 전투 위치를 시각화하고, 각종 통계 데이터 제공

주요 경기 순간 해설 텍스트와 이미지 자동 생성으로 소셜미디어 활용 가능

HUDstats는 생성형 AI를 활용하여 라이브 콘텐츠 생성 자동화와 실시간 해설을 구현하고 있습니다

그런데, e스포츠 영상 해설과 경쟁작 분석은 어떤 연관이 있을까요?

일반적으로 경쟁작 게임 콘텐츠 분석의 목표는 크게 다음의 세 가지입니다.

경쟁작 파악: 경쟁작 핵심 플레이 구조, UX 흐름, 과금 지점(BM 포인트), UI/UX 전환 타이밍 파악

반복 패턴: 퀘스트/미션 루프, 광고 유도 타이밍, 보상 지급 등 자동 탐지

유저 감정/행동 변화 예측: 게임 플레이 포기 구간, 흥미 상승 포인트 등 예측

전체적인 영상 분석이라는 맥락에서 보면, 경쟁작 분석도 해당 플레이 영상만 있다면 자동화가 충분히 가능하다는 의미입니다. 그리고, 해당 영상 분석을 통해 "경쟁작 유저 리텐션 포인트", "경쟁작의 과금 유도 UX 흐름 자동 추출" 혹은 "하이라이트 장면을 요약하여 유저 몰입 구간 파악"등의 내용을 정의할 수 있습니다.

더 나아가, 운영팀이나 PM은 우리 게임의 업데이트 영상을 통해 밸런싱 이슈를 플레이 흐름에서 조기에 감지하거나, 유저 클레임 이전에 판단하는 것도 가능할 것입니다.

ℹ️ 영상 플레이 만으로 분석... 그거 어떻게 하는 건데요?

여기서 약간의 기술적 포인트가 있습니다. 영상 분석은 도대체 어떻게 하는 것이고, 해당 데이터를 기반으로 콘텐츠 생성까지 가능한 건가요?

우선 AVA(Ascendent Video Analytics, 영상 분석)를 통해 객관적인 경기 데이터를 수집합니다. 이후 LLM과 RAG 기술을 활용해 이 데이터를 콘텐츠와 내러티브로 변환하면서 콘텐츠 생성 및 스토리텔링 자동화에 중요한 역할을 합니다.

잠깐 AVA에 대해 좀 더 자세히 설명드리겠습니다. 결론적으로, AI가 숫자와 위치 정보를 기반으로 화면 속 글자(킬 수, 시간 등), 아이콘, 색상, 움직임 등을 분석하여 판단하는 방식입니다. 쉽게 말해, 게임 방송을 보는 AI 카메라맨이 사람의 도움 없이도 자동으로 "오! 지금 A팀이 킬을 3개 했네요?"라고 인식하고 출력하는 것입니다. 이를 통해 "누가 어디서 배틀에 참전 중인지", "어떤 스킬이 주로 사용되는지", "맵의 어느 부분에 유저들이 많이 모여 있는지", "어느 콘텐츠에서 유저의 흐름이 끊기고 있는지" 등을 자동으로 파악할 수 있습니다.

이러한 분석 방법을 경쟁작 분석에 적용하면, 직접 게임을 플레이하거나 모든 영상을 일일이 확인할 필요 없이, 게임 플레이 영상만으로도 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, "어떤 스킬이 자주 사용되고 있는지", "어떤 캐릭터가 더 우세한 지", "특정 이벤트 구간에서 유저들이 몰리거나 이탈하는지" 등의 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.

마지막으로, 분석이 완료된 데이터를 바탕으로 AI가 자동으로 콘텐츠를 생성해 줍니다. 우리가 설정한 템플릿과 언어 스타일에 맞춰 보고서가 완성되므로, 업무를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다

♻️ 마무리 – 혼자 끌어안고 있던 업무, 이제는 나의 AI 비서와 나눌 때입니다

이제 AI는 단순한 '기술'이 아니라, 실무자의 시간을 절약해 주는 '도구'로 자리 잡았습니다.

AI는 분석, 콘텐츠 생성, 비교 작업을 대신 수행합니다.

그러나, 게임 비즈니스 실무자가 반드시 기술 전문가일 필요는 없습니다.

주요 게임 정보는 이미 Perplexity와 같은 오픈 AI 툴을 통해 분석하고 정리할 수 있으며, 게임 플레이 분석은 게임 영상만 있으면 가능한 도구나 AI 연동 기능들이 존재합니다.

AI는 복잡한 정보와 사용자 데이터를 정리해 주는 강력한 비서 역할을 하고, 게임 사업 기획자, PM, 마케터를 포함한 실무자는 이 데이터를 해석하고 결정을 내리는 일에 집중할 수 있습니다.

다음 편에서는 퍼블리싱 초기 단계에서의 반복적인 업무를 AI가 얼마나 효율적으로 줄여줄 수 있는지에 대한 구체적인 사례를 소개하겠습니다.

* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다