04 · CineVerse

AI 영화 추천 서비스

무엇을 볼지 헤매는 시간에서,
보고 싶은 한 편을 고르는 경험으로

01 · PRODUCT HYPOTHESIS제품 가설

콘텐츠 선택 피로가 높은 사용자에게 빠른 첫 응답을 제공하고, 이후 대화에서 조건을 좁히면 기다림과 비교 부담을 줄일 수 있다고 가정했습니다.

첫 응답부터 모든 취향을 파악하기보다 사용자가 기다리지 않고 탐색을 시작하도록 합니다.

현재 감정과 선호 조건을 확인하며 후보를 조정하고, 구독 OTT와 시청 이력을 반영하는 방향으로 개인화를 확장합니다.

탐색 속도를 먼저 개선하고, 대화로 개인화를 이어갑니다.

기존의 추천 방식을 사용하면서 대화형 추천도 함께 사용할 수 있도록 설계했습니다.

첫 응답부터 완벽한 개인화를 제공하기보다, 응답 속도를 우선하고 대화가 이어질수록 추천을 정교하게 만드는 방식을 선택했습니다. 개인화 질문이 늘어나면 콘텐츠 선택 시간도 길어질 수 있기 때문입니다.

추천 정확도 고도화의 우선순위를 낮추고 탐색 속도 개선에 먼저 집중했습니다. 다만 사용자가 볼 수 있는 OTT 작품이라는 조건은 중요하게 다뤘습니다.

캐릭터와의 대화 자체를 탐색 경험으로 구성했습니다. 50개 캐릭터의 성격과 말투를 반영한 AI와 1~5명의 캐릭터가 참여하는 멀티턴 대화 구조를 구성했습니다.

감정과 조건 입력
사용자가 기분이나 원하는 영화를 이야기합니다. 30가지 이상의 감정과 장르·배우·감독·연도·관객수 조건을 탐색에 활용합니다.
후보 추천과 조건 조정
AI가 후보를 제시하고 후속 대화에서 사용자의 반응과 조건을 반영해 추천 범위를 좁힙니다.
영화 확인과 선택
후보를 확인하며 선택을 이어갑니다. 이미 본 작품과 구독하지 않은 OTT의 작품을 제외하는 개인화 구조를 후속 개선 과제로 삼았습니다.

대화가 길어질수록 개인화가 정교해질 수 있지만, 선택까지 걸리는 시간도 늘어날 수 있습니다. 추가 질문은 후보를 좁히는 데 필요한 정보에 집중하고 응답 속도와 탐색 부담을 함께 고려합니다.

프로젝트를 돌아보며 한 번의 대화뿐 아니라 시청 이력·취향·구독 OTT를 기억하는 추천 구조가 필요하다고 판단했습니다. 이 구조는 후속 개선 방향으로 구분합니다.