네이버, 美특화 SNS '싱스북' 출시 추진

영화·여행 등 책장 넘기듯 보여줘

블로그 옮긴 듯한 UX로 MZ 겨냥

중고거래 포시마크·크림 등과 연계

피규어·車·명품 마니아 본격 공략

검색·결제 한번에 'AI비서'도 접목

“네이버는 사용자제작콘텐츠(UGC)와 검색·상거래 연계를 통해 구글과 차별화해 살아남을 수 있었습니다. 인공지능(AI)에서도 네이버만이 지닌 UGC·상거래 데이터의 힘을 믿습니다.”

지난달 실리콘밸리 특파원단과 만난 이해진 네이버 의장은 “북미에서 가장 하고 싶은 것도 사용자 데이터와 상거래”라고 강조했다. 챗GPT 등 기초 AI 모델로 빅테크와 경쟁하기는 힘들더라도 UGC·상거래 빅데이터만 확보한다면 네이버가 26년간 쌓아온 노하우를 더해 특화 AI로 승부할 수 있다는 자신감이다.

네이버가 준비 중인 북미 특화 소셜네트워크서비스(SNS) ‘싱스북(ThingsBook)’은 현지 UGC 데이터 확보를 위한 무기다. 19일(현지 시간) 실리콘밸리 테크계에 따르면 네이버는 싱스북을 “화려한 사진과 팔로어 숫자에 집중하는 기존 SNS와는 다른 진정성 있는 이야기를 나누고 싶은 이들을 위한 ‘개인 박물관’”이라며 “물건과 경험을 수집하고 정리해 블로그처럼 기록하고 시각적으로 매력적인 방식으로 공유할 수 있다”고 설명한다.

네이버 블로그처럼 ‘깊이 있는 콘텐츠’를 나눌 수 있는 SNS라는 의미다. 실제 싱스북은 네이버 블로그를 인스타그램 같은 시각 특화 모바일 애플리케이션으로 전환한듯한 사용자경험(UX)을 보여준다. 팔로·팔로어 수 대신 게시물·좋아요·댓글 수가 나타나는 점도 블로그를 연상하게 하는 요소다.

싱스북은 각 계정에 책·영화·달력과 가로·세로 콘텐츠 등 5개 화면을 제공한다. 여행기, 요리법, 체험기, 각종 후기 등을 나누는 카테고리를 마치 책장 속 책처럼 보여주고 영화 리뷰는 DVD 케이스처럼 정리해 시각적으로 보여주는 식이다. 달력 페이지에서는 각 일자별 포스트를 달력 속 일정처럼 확인할 수 있어 여행기 등을 일정대로 따라가기 좋아 보인다. 가로·세로는 전체 콘텐츠를 카드처럼 정리해 ‘스와이프’로 손쉽게 훑어볼 수 있는 기능이다.

색감과 디자인은 Z세대가 열광하는 틱톡·스냅챗을 떠올리게 한다. 싱스북은 북미 Z세대를 주 사용자층으로 겨냥하고 있다. 한국 Z세대에 블로그가 인기인 만큼 북미에서도 통할 수 있다는 판단이다. 당시 이 의장은 “블로그가 오래됐지만 10~20대에게는 생소하고 처음 보는 서비스”라며 “SNS도 패션처럼 모두가 사용하면 쓰기 싫어지는 유행 사이클이 있다”고 말하기도 했다.

싱스북의 '무비 리스트 뷰'. 영화 후기나 관람기를 DVD 케이스처럼 정리해 시각적으로 보여준다. 사진=네이버

외향은 Z세대 특화 SNS이지만 내부는 네이버 블로그처럼 사용자 스스로 작성한 질 높고 진솔한 콘텐츠로 차 있다. 이는 싱스북이 수집할 데이터의 가치가 높음을 의미한다. 최근 AI계는 학습 데이터 고갈로 고민이 크다. 인터넷에 공개된 ‘정형화’ 데이터를 모두 학습해 AI 합성 데이터로 AI를 훈련시키는 형편이다.

이 때문에 이용자들이 자발적으로 활발히 콘텐츠를 올리는 UGC 데이터 가치가 재평가되고 있다. 구글·오픈AI 등이 북미 최대 인터넷 커뮤니티 ‘레딧’과 거액의 데이터 라이선스 계약을 맺은 이유이기도 하다. 이 의장은 레딧의 위상이 높아졌다며 “과거에는 UGC가 신뢰하기 힘든 질 낮은 데이터라 봤지만 이제는 AI 학습에 굉장히 유용한 데이터로 인식된다”고 강조한 바 있다.

싱스북이 노리는 콘텐츠 방향성에서는 상거래화 의도가 느껴진다. 출시와 함께 활동할 앰배서더로 ‘피규어·레고·트레이딩카드·스니커즈·LP·와인·자동차·스타워즈·마블 등에 열정 있는 자’를 원했다. 모두 마니아층이 확고한 동시에 중고 거래가 활발한 영역이라는 공통점을 지닌다. 2023년 인수한 북미 중고 거래 플랫폼 포시마크, 최근 미국 스톡엑스와 합병한 한정판 리셀 플랫폼 크림 등과 연계가 예상되는 지점이다. 싱스북 포스트와 상거래 플랫폼을 광고·직링크 등으로 직결하는 방식 등이 떠오른다. 이 의장은 “네이버가 왜 중고 거래 플랫폼을 인수하냐는 의문이 있지만 상거래 데이터 확보를 위함”이라고 했다. 이미 확보한 북미 상거래 데이터에 싱스북의 UGC 데이터를 더하겠다는 구상이다.

UGC·상거래 빅데이터는 궁극적으로 AI 개발을 뒷받침한다. 이 의장은 “검색 엔진도 초기에는 알고리즘 경쟁이었으나 상향평준화 이후 차별화 데이터 싸움이 됐고 AI도 그럴 것”이라며 “한국 AI 기술력이 미국·중국보다 부족하지만 UGC와 상거래 등 특정 분야 소버린 AI로는 충분한 승산이 있다”고 강조했다.

네이버는 이미 AI 개발에 UGC를 적극 활용 중이다. AI 에이전트가 대표적이다. 네이버는 2027년까지 검색부터 예약·결제까지 모두 가능한 통합 AI 에이전트를 선보일 방침이다. “제주도에서 세 살 아이와 함께 갈 식당 추천해줘”라고 명령하면 AI가 블로그 내 제주도 식당 후기를 종합 분석해 맥락·취향에 맞는 장소를 추천해주는 식이다. UGC 콘텐츠를 영상으로 변환하는 AI도 연내 공개할 예정이다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004511318?sid=105