머신러닝 활용한 일본의 뉴스 추천 서비스 ‘스마트뉴스’, 110억 원 투자의 비결은?
2015년 04월 02일

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일본의 뉴스 추천 서비스인 스마트뉴스(SmartNews)가 1천만 달러(한화 약 110억 원)를 투자받았다. 이번 투자에서 스마트뉴스는 기업가치 3억2천만 달러(한화 약 3천5백억 원)를 인정받았다.

이번 투자금은 미국에서 서비스를 확장하고, 샌프란시스코 사무실의 직원 수를 늘리는 데에 쓰일 예정이다.

스마트뉴스는 플립보드(Flipboard)와 너즐(Nuzzle)과 같은 회사와 경쟁하고 있는 앱이다.

스마트뉴스는 미국에 1천만 건의 다운로드를 기록하고 있으며 한 달에 1백만 명의 액티브 유저를 보유하고 있으며 이 중 50%는 매일 스마트뉴스를 보고 있다. 이러한 수치를 참고해서 3천5백억 원의 기업가치를 평가받은 것이다. 경쟁 업체인 플립보드는 지난 2013년 12월 있었던 투자에서 8억 달러(한화 약 8천80억 원)의 가치를 인정받았다. 스마트뉴스도 지난해 8월 스스로를 1억 달러(한화 약 1천100억 원)의 가치를 가진 기업이라 평가했지만 이 수치가 6개월 만에 3배 정도 증가한 것이다.

이번 투자라운드는 시리즈 B와 C를 잇는 브릿지 라운드(Bridge Round)다. 스마트뉴스는 바로 더 큰 투자를 준비하고 있다. 스마트뉴스의 공동설립자 카이세이 하마모토(Kaisei Hamamoto )와 켄 스즈키(Ken Suzuki)는 현재 미국에서 새로운 사무공간의 세부사항을 검토하는 동시에 시리즈 C 투자를 모집하고 있다.

일반 대중을 타깃으로 개발된 머신러닝

회사의 공동 설립자들이 말하는 스마트뉴스의 성장 이유 중 하나는 앱에서 사용하는 머신러닝이다. 스마트뉴스에서 사용하는 머신러닝 기반의 추천은 사용자가 어떤 기사를 선택하는지를 트래킹할 뿐만 아니라 앱을 사용하는 동안 어느 부분을 보고 어디에서 멈춰서 얼마의 시간 동안 글을 읽는지 등을 모두 수집한다. 그 결과 사용자들이 읽고 싶어 할 것에 대한 깔끔한 인터페이스를 제공하는 것이다.

스마트뉴스에 투자한 니클라스 젠스트롬(Niklas Zennstrom)은 “스마트뉴스의 머신러닝은 일반 소비자와 떠오르는 개발도상국 모바일에서도 혁신의 열쇠”라고 평가했다. 또한 그는 “스마트뉴스 알고리즘은 다른 나라와 지역에서 무엇이 유행인지, 문화적 상관성이 있는지 잡아낸다”며 “이것은 10억의 모바일에 뉴스 전달을 조절하는데 필요한 혁신”이라고 말했다.

스마트뉴스의 또 다른 차별점은 타 SNS를 통한 로그인이 없다는 것이다. 트위터나 페이스북으로 로그인하지 않아서 SNS가 개인의 데이터를 수집하는 것을 좋아하지 않는 사람의 걱정을 덜어준다. 이 타 SNS와 연계되지 않는 특징 때문에 구글도 스마트뉴스를 선택했다. 구글은 구글나우에 뉴스를 공급하는데 스마트뉴스를 사용하고 있다.

출판사와 수익구조

미디어의 가장 큰 문제는 바로 수익구조다. 대부분의 미디어가 광고에 의존하고 있으며 다양한 비즈니스 모델을 시도하고 있지만 괜찮은 수익을 만드는 곳은 손에 꼽는다. 스마트뉴스는 ‘출판’을 통해 수익을 만들 것이라고 밝혔다. 스마트뉴스는 엠에스엔피씨(MSNBC), 타임(TIME), 허핑턴포스트(HuffingtonPost) 등과 파트너쉽을 맺었으며 세계적으로 150개 이상의 출판사와 함께 일하고 있다.

하지만 현재 스마트뉴스의 수익은 대부분이 일본 서비스의 광고에서 발생하고 있다. 하지만 타 미디어와 달리 스마트뉴스는 맞춤 광고를 지향한다. 예를 들어 식생활 관련 기사에 음식 광고를 넣는 식이다.

또 스마트뉴스는 유료 구독도 고려 중이다. 카이세이 하마모토는 유료 구독에 대해 “많은 출판사가 구독에 관심을 갖고 있지만 스스로 개발하기는 힘들어하고 있다”고 말했다. 또한 그는 “우리도 유료 서비스를 위해 다양하게 준비를 하고 있다"며 “유료 서비스는 사용자가 특정 채널에 지급하게 하고, 또한 어떤 주제나 특정 출판사에 몰입하게 한다”고 덧붙였다.

한편 스마트뉴스는 미국에서 한 달 동안 활발하게 사용한 사용자가 더 많아지기 전까지는 광고를 시작하지 않을 것이라고 밝혔다. 또한 유료 서비스는 올해 말경에 시작할 계획이다.

자료 및 사진 출처 : TC

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