[마케터에서 기획자로] 콘텐츠 도메인 PM이 하는 일

근데 이제 AI를 곁들인

Mar 17. 2026

열쩡 넘치는 팀플!

안녕하세요. 부트캠프 2주 차 화요일입니다. 어제부터 팀 프로젝트로 <직무 스터디>를 시작했는데요. 팀원분들과 금요일에 있을 발표를 위해 달리다 보니, 회의도 많이 하고 몰입해서 스터디하는 시간을 가지고 있어요. 덕분에(?) 오전/오후 스크럼에서의 모습이 달라지고 있답니다.. 껄껄

그래도 배경과 경험이 다른 팀원분들이 모여서, 같은 PM이 되려고 모였다보니.. 스터디를 한다는 느낌이 확 느껴졌던 날이었어요. 저는 사전캠프 참여를 하지 못했는데, 사전캠프를 진행했던 멤버분들이 주시는 인사이트가 도움이 많이 되기도 했고요. 무엇보다 목표를 잃으면 무슨 일이든 산으로 가기 쉽다고 생각하는데, 다들 목표를 기준으로 이야기하고 소통해서 발표 준비는 순조롭게 진행되고 있답니다.

오늘은 발표 흐름 정리를 위해, 각 세부 도메인 별로 담당해서 직무 스터디를 진행했고 저는 'AI 인터랙티브' 분야를 선택해서 조사했어요. 아는 사람은 다 안다는(?) 서비스 '제타'를 소개합니다.

AI 인터랙티브 서비스: 제타

* 제타 서비스 둘러보기: https://zeta-ai.io/ko

* 스캐터랩: https://www.scatterlab.co.kr/ko/intro

간단히 이 서비스를 소개하자면, 아래 이미지처럼 AI 캐릭터와 채팅을 통해 상황극을 플레이하는 인터랙티브 콘텐츠 서비스입니다. LLM API를 활용하지 않고, 자체 모델을 개발해 사용하고 있습니다. GPT처럼 이성/분석적인 특징보다는 사용자가 '재미/즐거움'에만 온전히 몰입할 수 있도록 개발하고 있다고 합니다.

출처: 스캐터랩 블로그

1️⃣ 주요 사용자 여정

저는 한 번도 사용해 본 적이 없는 서비스기에, 먼저 직접 사용자가 되어 이용해 봤습니다. 예전 인소 보던 시절이 떠올라.. 그때 이런 앱서비스를 알았다면 저도 활성화 유저가 되지 않았을까 싶네요. 아래는 간략하게 정리한 내용입니다.

서비스 경험 단계

시작) 어떤 AI 캐릭터와 대화할지 고른다

전반) 선택한 AI와 첫 대화를 나누며 서비스를 탐색한다

중반) 대화를 통해 몰입한다

후반) 캐릭터를 직접 만들거나 공유한다

사용자 플로우

로그인/회원가입

좋아하는 장르 선택 (일상, 로맨스, 학원물, 현대 판타지 등등)

장르별 인기 플롯 추천 따로 찾는 플롯이 있다면 → 검색하기 플롯 선택 후 → 대화하기

선택한 캐릭터와 대화 진행

내 캐릭터 프로필 선택

더 많은 대화를 원한다면 → 결제 및 구독

그 외 더 많은 기능

홈 화면: 유저가 만든 캐릭터 선택 후 대화 가능

랭킹 화면: 트렌딩, 베스트, 신작, 장르별, 인기순으로 캐릭터 선택 후 대화 가능

AI 모델 선택 가능 (유료)

플롯 제작 가능 (프롬프트, 로어북, 스타일, 인트로, 소개 등)

2️⃣ 서비스 및 데이터 흐름

PM에게 비즈니스 모델이란 떼려야 뗼 수 없는 것 아니겠습니까? 또, 서비스에서 주요하게 봐야 할 지표/데이터가 무엇일지도 생각해 보고 정리해 봤습니다.

비즈니스 모델 (BM)

피스 충전 (인앱결제): 더 많은 대화를 위해 사용

패스 구독 (구독형): 광고 제거, 매달 200피스 보너스, 더 빠른 답변 속도, 비공개 제작 횟수 무제한, 대화방 배경 이미지 자동 생성

1) 서비스 몰입 지표

세션당 대화 턴 수: 한 번 접속했을 때 AI와 몇 번이나 말을 주고받는가? (가장 직접적인 몰입 지표)

생성 vs 소비 비율: 직접 캐릭터를 만드는 '크리에이터 유저'와 대화만 즐기는 '플레이어 유저'의 비중 (적절한 균형 = 서비스 건강)

재방문 주기

2) 비즈니스 성장 지표

피스(인앱 재화) 소진 속도: 유저가 충전한 유료 재화를 얼마나 빨리 쓰는가? (콘텐츠의 매력도와 직결)

첫 결제 전환 지점: 유저가 대화의 어느 단계에서, 어떤 기능을 위해 처음으로 지갑을 여는가?

3) AI 모델 품질 및 리스크 지표

답변 재생성률: AI의 답변이 맘에 안 들어서 같은 내용을 반복 입력하는 수

세이프티 오검출률: 정상적인 상황극인데 시스템이 부적절하다고 판단해 대화를 끊어버리는 경우

3️⃣ PM의 역할

1. 프롬프트 및 페르소나 가이드라인 수립

: 캐릭터가 선을 넘지 않으면서도, 유저의 덕질 포인트를 저격하는 프롬프트 기획해야 함.

2. 몰입을 방해하지 않는 수익 모델(BM) 배치

: 광고와 구독이 주요 수익원. 광고를 어디에 배치해야 유저의 대화 흐름을 방해하지 않으면서, 매출을 낼 수 있을지 결정해야 함.

콘텐츠 세이프티 및 윤리적 가이드라인 수립

: 자유도가 높은 AI 챗봇 특성상 발생할 수 있는 비윤리적 발화를 방지. 어떤 단어가 '차단'되어야 하는지, 유저의 부적절한 유도에 AI가 어떻게 현명하게 대처해야 하는지에 대한 정책을 수립하고 모니터링해야 함.

* 스캐터랩(제타 제작사) 제품팀 리드 인터뷰 중

Q. 스캐터랩에 필요한 PO의 '이상형'은 어떤 모습인가요? 어떤 분과 함께 이 문제들을 풀어나가고 싶으신가요?

A. 제가 생각하는 PO의 가장 중요한 역할은 딱 두 가지예요. 첫 번째는 'Why(왜)'에 대해 정말 깊이 고민하고 통찰하는 능력이에요. 두 번째는 그렇게 찾아낸 'Why'를 기반으로 팀원들을 설득하고 동기를 부여하는 능력이에요.

4️⃣ 문제 정의

사용자 관점: 이 단계에서 사용자가 느낄 수 있는 불편함은?

비즈니스 관점: 비효율이나 비용이 증가하는 지점은?

데이터 관점: 어떤 데이터를 활용해 이 문제를 해결할 수 있을까?

문제 1. 대화가 길어지면 AI가 맥락을 잃어버린다.

* 사용자 관점

: AI가 이전의 중요한 사건이나 설정을 잊어버려, 유저가 쌓아온 서사적 몰입감이 사라지는 불편함을 느낌

* 비즈니스 관점

: 유저가 같은 내용을 재작성하면서 불필요한 AI 추론 비용이 중복 발생 → 서버 운영비의 비효율적 증가

* 데이터 관점

: 과거 대화 내용을 주기적으로 요약해서 모델의 입력값에 함께 넣어줌

*스캐터랩 ML 리서처 인터뷰 중
: 이 문제를 해결하기 위한 가장 직접적인 방법은, 과거 대화 내용을 주기적으로 요약해서 모델의 입력값에 함께 넣어주는 것이에요. 마치 긴 스토리를 중간중간 요약해 주듯이요. 이걸 통해 모델이 이전 대화의 맥락을 놓치지 않도록 하는 연구를 진행하고 있습니다.

문제 2. 초기 유저는 첫 대화를 어려워한다.

* 사용자 관점

: 캐릭터를 선택한 직후, 높은 자유도로 인해 첫마디를 어떻게 시작해야 할지 몰라 막막함을 느낌. 상당수 유저 이탈 가능성 up → 답변 추천 기능: 하루 50회 이용 가능 (이후 유료 결제로 이어짐)

* 비즈니스 관점

: 신규 유저 유입을 위해 마케팅 비용을 태웠으나, 첫 대화도 나누지 못한 채 이탈함으로써 획득 비용 대비 수익률이 떨어질 수 있음

* 데이터 관점

: 첫 대화까지의 소요 시간'과 '첫 대화 성공률' 데이터를 분석하여, 유저가 고민하는 구간을 확인하고 개입 지점을 설정

문제 3. 윤리적인 문제 (저작권, 성인 검열 등)

* 사용자 관점

: 유저는 본인의 창작물(캐릭터 설정)이나 대화가 어떤 기준에 의해 차단되는지 명확히 알기 어려움

* 비즈니스 관점

: 저작권 침해나 유해 콘텐츠가 방치될 경우, 서비스 정지(퇴출)를 당할 수 있는 비즈니스 리스크 존재

* 데이터 관점

: 유저가 직접 신고한 대화 내용과 사유 데이터를 분석하여 '유저들이 체감하는 유해성'의 기준을 정교화. 단순히 단어 단위의 차단을 넘어, 문맥적으로 부적절한 대화 패턴을 데이터화하여 세이프티 모델 학습에 활용

5️⃣ 문제 해결 접근 방식

문제 1. 대화가 길어지면 AI가 맥락을 잃어버린다.

✔️ 문제의 원인

기술적 한계: AI 모델(LLM)이 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양이 제한적이기 때문. 대화가 길어지면 초기 설정값이 뒤로 밀려나며 우선순위에서 제외됨

비용 최적화: 서버 비용 절감을 위해 과거 대화 데이터를 생략하거나 압축하여 모델에 입력하는 과정에서 핵심 정보가 누락됨

✅ 해결 접근 방식

기획적 접근: 유저가 중요하다고 생각하는 대화나 설정을 별도로 고정하면, 모델이 항상 최우선으로 참고하도록 시스템 프롬프트에 주입

데이터적 접근: 대화가 일정량 쌓일 때마다 AI가 자동으로 지금까지의 서사를 요약하고, 최신 대화 맥락에 붙여주는 자동 요약 업데이트 로직을 설계

문제 2. 초기 유저는 첫 대화를 어려워한다.

✔️ 문제의 원인

심리적 허들: 무엇이든 할 수 있는 높은 자유도가 오히려 유저에게 심리적 허들이 됨

캐릭터 가이드 부족: 캐릭터의 외형은 보이지만, 구체적으로 어떤 상황에서 어떤 대화를 나누면 재미있을지에 대한 샘플 시나리오가 부족함

✅ 해결 접근 방식

캐릭터와의 대화 진입 시 선택지 제안: 예) 먼저 말을 걸어줘, 어색하게 인사하기 등 선택지 제안

맞춤형 첫 메시지 템플릿 제공: 유저 가입 시 관심 키워드를 바탕으로 AI가 먼저 생성하여 대화를 시작하게 유도

✔️ 문제의 원인

데이터 생성의 자율성: 유저가 직접 캐릭터를 생성(UGC)하는 구조상, 기존 IP (애니메이션, 실존 인물 등)를 무단 도용하거나 자극적인 성인용 설정을 입력하는 것을 사전에 차단하기 어려움

AI 모델의 편향성: 학습 데이터 자체에 포함된 부적절한 표현이나 편향된 가치관이 대화 중에 필터링 없이 튀어나올 수 있음

✅ 해결 접근 방식

정책적 접근: 특정 금칙어나 민감한 주제(성인, 혐오 표현 등)가 입력될 경우, AI가 대화를 거부하거나 화제를 전환하도록 정책 수립 및 실시간 모니터링

이렇게 정리를 해보았고요. 다른 팀원분이 같은 서비스를 분석해 보고, 회의에서 같이 이야길 나눴는데 서비스를 바라보는 관점이나 PM으로서 어떤 부분을 더 살펴봐야 할지 인사이트를 얻을 수 있어서 좋았어요. 제타는 무료인 데다, 유저 수도 많아서 플레이할 수 있는 플롯(캐릭터)도 많거든요.

그래서 10대 유저가 많다고 하는데, 수익 모델을 10대 타겟으로 무한정 확장할 수는 없으니 PM은 이런 점을 고려해서 어떻게 비즈니스 모델을 관리할 것인지 고민해야 하지 않을까- 하는 생각도 해볼 수 있었습니다.

무엇보다 팀원분들 모두 비슷한 서비스를 사용해 본 경험이 없어서, 신문물을 발견한 듯(?) 30분 넘게.. 1시간 가까이 제타에 대해서만 이야기했어요. 그것도 상당히 흥미로웠습니다. 여력이 된다면 이 얘기만 주야장천해도 반나절을 다 썼을 거예요.

그러나 새롭고 신선하고 흥미로운 만큼, 윤리적으로 우려되는 지점도 분명 있었습니다. 실제로 제타를 검색하면 '검열'이라는 연관검색어가 따라오고 있으니까요. 이 문제를 해결하고자 출시한 기능도 있고요. 발표가 끝난 후에, 이 서비스에 대해서만 PM의 관점으로 쭉- 경쟁사까지 분석해 보면 재밌을 것 같습니다.