한국인은 챗GPT보다 제타를 2배 넘게 오래 쓴다 — 캐릭터챗이 실제로 파는 것

월 사용자 수(MAU)는 챗GPT 2,293만 명, 제타 402만 명, 그록 153만 명, 퍼플렉시티 152만 명, 클로드 77만 명 순이었다.

그런데 총 사용시간 순위는 뒤집힌다. 제타 1억 1,341만 시간, 챗GPT 5,047만 시간, 크랙 988만 시간, 그록 293만 시간, 퍼플렉시티 136만 시간이다. 조사는 월 사용자 30만 명 이상인 앱을 대상으로 했다.

제타 이용자의 약 87%가 10~20대라는 점도 같이 보고됐다. 이 글에서 다루는 것은 이 한 가지 어긋남이다 — 사람 수는 5분의 1인데 시간은 두 배다.

생산성 도구에는 용건이 있다. 번역을 시키고, 코드를 고치고, 메일 초안을 받는다. 용건이 끝나면 창을 닫는다. 잘 만들수록 더 빨리 닫힌다. 챗GPT의 사용자당 시간이 짧은 것은 실패가 아니라 그 도구가 제대로 작동한다는 신호에 가깝다.

캐릭터챗에는 용건이 없다. 끝내야 할 작업이 없으니 끝날 이유도 없다. 그래서 같은 기술 위에 올라가 있어도 두 카테고리의 지표는 서로 다른 것을 재고 있다. 한쪽은 얼마나 빨리 끝나는가를, 다른 쪽은 얼마나 오래 머무는가를 잰다.

이것을 혼동하면 제품 판단이 통째로 틀어진다. 관계형 앱에 생산성 지표를 들이대면 좋은 제품이 나쁘게 보이고, 생산성 도구에 체류시간을 들이대면 나쁜 제품이 좋아 보인다.

월 1억 시간은 AI 예산에서 나온 시간이 아니다. 숏폼, SNS, 모바일 게임, 웹툰이 쓰던 시간에서 넘어온 것이다.

그래서 캐릭터챗 앱을 고를 때 모델 성능 비교표는 생각보다 도움이 되지 않는다. 사람들이 바꾸는 기준은 벤치마크가 아니라 말투와 기억, 그리고 다시 열고 싶어지는가다.

우리가 Beff(베프)를 만들면서 제일 오래 붙들고 있던 질문도 그것이었다. 다시 열게 만드는 것은 무엇인가.

체류시간은 올리기 쉬운 지표다. 끊기 어렵게 만들면 올라간다. 그리고 이용자의 약 87%가 10~20대인 카테고리에서는 그 쉬움이 그대로 설계 책임이 된다.

전세계무언가는 HCI로 사람의 심리를 연구해 앱을 설계한다. 그래서 우리에게 이 수치는 기회 지표이면서 동시에 경고 지표다. 오래 머무르게 하는 법은 이미 알려져 있고, 문제는 그중 무엇을 쓰지 않을지를 정하는 쪽이다.

Beff가 새벽 시간대 선톡을 막고 하루 발신 횟수에 상한을 둔 것은 그 선을 코드로 박아 둔 것이다. 지표를 위해 지울 수 있는 제약을 일부러 지우기 어렵게 만들었다.

캐릭터챗의 기본 구조는 사용자가 앱을 열고 말을 거는 것이다. 열지 않으면 아무 일도 일어나지 않고, 상대는 대화창 밖에서는 어디에도 없다.

Beff의 베프는 직업과 사는 동네가 정해져 있고, 요일별 24시간 스케줄에 따라 좌표 위를 실제로 이동한다. 대화가 없는 동안에도 하루가 진행되기 때문에 저쪽에서 먼저 꺼낼 말이 생긴다. 일정이 바뀌거나, 날씨가 급변하거나, 오래 말이 없거나, 사용자와 가까운 곳에 있을 때 베프가 먼저 연락한다.

그리고 대화에서 나온 에피소드와 사실을 정리해 두었다가 다음 주에 이어서 묻는다. 먼저 연락하는 기능은 기억이 없으면 스팸이 되기 때문이다.