"AI가 골라주니 더 보고 더 샀다”...Btv 에이닷 2년 성적표

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 9월 17일AI 산업

SK브로드밴드의 Btv 에이닷이 출시 2년 만에 MAU 170만 명을 돌파하며, 생성형 AI를 통한 콘텐츠 탐색이 실제 시청과 구매로 이어지는 강력한 전환 효과를 입증하며 미디어 커머스의 새로운 가능성을 보여주고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1Btv 에이닷 출시 2년 만에 월간 활성 이용자 수(MAU) 170만 명 달성
2미디어 관련 대화 고객 중 55%가 AI 답변을 통해 실제 콘텐츠를 선택
35개월 이상 장기 이용 고객은 미이용 고객 대비 VOD 시청 시간이 1.6배 높음
4Btv 에이닷 이용자의 유튜브/OTT 등 스트리밍 이용률은 80.4%로 미이용자 대비 3.3배 높음
5AI 대화형 탐색이 VOD 구매율을 전체 고객 대비 5%포인트 상승시키는 효과를 보임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

단순한 챗봇 도입을 넘어, AI가 사용자의 의도를 파악해 실제 결제와 시청이라는 '액션'을 이끌어내는 비즈니스 모델의 유효성을 증명했기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

콘텐츠 과잉 시대(Content Overload)에 사용자는 검색의 피로도를 느끼며, 이를 해결하기 위해 자연어 기반의 개인화된 큐레이션 기술이 미디어 산업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

미디어 플랫폼이 단순한 송출 채널에서 AI 기반의 '미디어 허재'로 진화하고 있으며, 이는 OTT와 IPTV 간의 경계를 허물고 통합 구독 모델을 가속화할 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

국내 스타트업들은 단순 기능 제공을 넘어, 사용자의 라이프스타일 데이터와 연계하여 실제 구매 전환(Conversion)을 일으킬 수 있는 '실행 가능한 AI(Actionable AI)' 구현에 집중해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Btv 에이닷의 성과는 생성형 AI가 단순한 '정보 제공자'를 넘어 '구매 결정자'로서의 역할을 수행할 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. 특히 검색어 입력이라는 수고를 덜어주는 자연어 인터페이스가 콘텐츠 발견(Discovery)의 허들을 낮추고, 이것이 VOD 구매와 스트리밍 이용률 상승이라는 실질적인 매출 지표로 연결되었다는 점은 주목할 만합니다.

다만, 이러한 성공이 지속되려면 AI 추천의 정확도뿐만 아니라 데이터 프라이버시와 추천 알고리즘의 편향성 문제를 해결해야 합니다. AI가 사용자의 취향을 너무 강력하게 규정할 경우, '필터 버블(Filter Bubble)' 현상으로 인해 사용자의 콘텐츠 경험이 고착화되어 플랫폼의 확장성을 저해할 위험이 있습니다.

따라서 스타트업 창업자들은 AI를 통한 '편의성 증대'와 '새로운 발견의 즐거움' 사이의 균형을 맞추는 데 집중해야 합니다. 사용자의 과거 데이터를 활용한 정교한 타겟팅과 동시에, 의외의 발견(Serendipity)을 제공할 수 있는 알고리즘 설계가 미디어 커머스 AI의 핵심 차별화 포인트가 될 것입니다.

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