ㅣ데일리포스트=곽민구 기자ㅣ‘MZ세대’에 이어 새로운 소비 주체로 떠오른 '잘파세대'가 기존 디지털 트렌드를 재편하고 있다.
KT 밀리의서재, 마인드로직, 아이지에이웍스는 15일 오전 서울 서대문구 피알브릿지에서 '잘파세대가 바꾸는 새로운 일상' 세미나를 공동 개최했다. 이번 세미나를 통해 3사는 빅데이터와 생성형 AI 이용 기록을 바탕으로 도출한 잘파세대(1995년부터 2010년대 사이에 출생한 Z세대+알파 세대)의 세부 해동 분석 결과를 발표했다.
첫 발표자로 나선 KT 밀리의서재 이신형 무제한독서팀장은 ‘잘파세대’의 최신 지식 소비 지표를 '텍스트힙(TextHip)'으로 규정했다. ‘텍스트힙’은 글을 읽고 쓰는 일련의 행위를 개인의 독창적인 취향과 정체성을 투영하는 트렌디한 문화 코드로 수용하는 현상을 뜻한다.
이 팀장은 "감각의 보존과 자율성 회복, 정체성 탐색이라는 복합적인 요인 덕분에 잘파세대가 텍스트힙에 열광하고 있다"며 "이들에게 독서는 단순한 정보 습득 행위를 넘어 하나의 감각적인 문화적 표현 방식으로 진화했다"고 설명했다.
이어 디지털 네이티브 세대가 고전 등 텍스트의 본질적인 아날로그 가치에 다시금 집중하고 있다는 진단도 제시됐다. 밀리의서재가 서비스하는 '세계문화전집' 카테고리의 이용자 중 2030 여성 비중이 약 40%를 상회하는 것이 대표적인 예다.
이들의 독서 모델은 종이책이라는 단일 매체에만 귀속되지 않고 오디오북(음성형), 챗북(채팅형), 오브제북(영상형), 도슨트북(15분 요약본) 등 멀티미디어 포맷으로 다각화되어 소비되는 경향을 보였다. 특히 플랫폼이 제공하는 핵심 요약 콘텐츠는 완독률을 끌어올리는 마중물 역할을 수행하고 있으며, 종이책·전자책·오디오북 간 장벽을 없앤 '페어링' 기능이 끊김 없는 독서 경험을 구현해 호평을 얻고 있다.
마인드로직 김진욱 대표는 자체 생성형 AI 플랫폼 '팩트챗'의 데이터 유저 서베이를 토대로 잘파세대의 차별화된 AI 활용 방식을 진단했다. 가장 두드러진 특징은 특정 거대언어모델(LLM)에 정착하지 않고 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등 복수의 AI 툴을 목적에 따라 교차 제어하는 '분산 사용' 행태다.
김 대표는 “한 번에 입력하는 쿼리 정보량이 전년 대비 2.8배 늘어났으며, 전체 세션 중 25%가 10회 이상의 턴(Turn)이 오가는 심화형 고맥락 대화로 채워지고 있다”고 분석했다.
지난 6월 발생한 555만 74건의 대화 패턴을 분석한 결과 pure 텍스트 대화는 40%에 그쳤고, 문서 첨부(25%), 이미지 연동(25%), 복합 첨부(7%) 등 멀티모달 기능 활용이 60%를 점유했다.
김 대표는 "지금의 ‘잘파세대’는 AI를 하나의 독립된 운영체제(OS)로 체감하며 사람과의 대화보다 챗봇과의 지속적인 인터랙션을 더 직관적이고 편안하게 인식한다"고 설명했다.
아이지에이웍스 유경원 전사마케팅팀 팀장은 모바일인덱스의 대규모 행동 데이터 트래픽을 기반으로 이들의 시간 점유율 변화 추이를 공개했다. 아이지에이웍스는 국내 2600만 명 규모의 데이터 분석을 거쳐 잘파세대를 ▲투자 얼리어답터형(30%) ▲크리에이터 지망형(29%) ▲게이머·스트리머형(28%) ▲자기표현 쇼퍼형(20%) ▲콘텐츠 올인형(20%) 등 5가지 페르소나로 압축했다.
이들을 관통하는 핵심 줄기는 인터랙티브 전환과 AI 일상화로 귀결된다. 특히 잘파세대의 메인 영토였던 모바일 게임 영역의 점유 시간이 AI 채팅을 위시한 상호작용형 콘텐츠로 급격히 이동하는 데 관심이 쏠렸다. 실제로 모바일인덱스가 최근 1년간 추적한 조사에 따르면 모바일 게임의 MAU(월간 활성 사용자 수)는 6.3% 축소된 반면, AI 채팅 서비스의 MAU는 121만 명에서 219만 명으로 81% 폭발적으로 증가했다.
유 팀장은 "업무나 생산성 제고 측면에서는 챗GPT와 제미나이를 도구로 쓰고, 엔터테인먼트 소비에서는 제타나 크랩 등 인터랙티브 AI 플랫폼에 몰입하는 이중 구조가 정착됐다"며 "모바일 인프라와 함께 성장한 첫 플랫포머 세대인 만큼 이들의 누적된 소비 행동 시퀀스 데이터를 활용하면 향후 다음 행동 트렌드를 가장 고도화된 정밀도로 예측해 낼 수 있을 것"이라고 말했다.
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