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Spotify, 북미에서 AI 'Prompted Playlists' 출시로 음악 탐색을 재정의하다

Spotify는 공식적으로 자사의 생성형 AI (generative AI) 기능을 최대 시장으로 확장하여 미국과 캐나다의 Premium 가입자에게 "Prompted Playlists"를 제공하기 시작했습니다. 2026년 1월 22일 발표된 이 전략적 조치는 사용자가 정적인 키워드 검색과 수동 큐레이션을 넘어서, 대화형이고 의도 기반 인터페이스로 스트리밍 플랫폼과 상호작용하는 방식에 중요한 변화를 의미합니다.

스트리밍 우위를 위한 경쟁이 치열해지는 가운데, 핵심 사용자 경험에 Large Language Models (LLMs)을 통합한 Spotify의 결정은 소비자 앱이 맥락, 기분, 추상적 개념을 이해하는 지능형 에이전트로 변모하고 있음을 보여주는 보다 넓은 업계 동향을 시사합니다.

키워드에서 대화로: 검색의 진화

지난 수십 년 동안 스트리밍 플랫폼에서 음악 발견은 주로 두 가지 메커니즘에 크게 의존해 왔습니다: 직접 검색(정확히 원하는 것을 아는 경우)과 알고리즘 추천(예: "Discover Weekly"와 같은 수동적 소비). "Prompted Playlists"는 이 간극을 메우며, 사용자가 특정 아티스트 대신 분위기를 설명하는 적극적인 발견 모드를 만듭니다.

이 기능은 사용자가 전용 인터페이스에 자연어 프롬프트를 입력할 수 있게 합니다. 사용자가 "An indie-folk playlist for a rainy afternoon in a coffee shop that makes me feel nostalgic but productive."라고 입력하는 대신, AI는 요청의 의미적 뉘앙스를 해석합니다—템포, 악기 구성, 가사 감성, 시대와 같은 속성을 식별하고, 사용자의 청취 기록과 교차참조하여 맞춤형 트랙리스트를 생성합니다.

Prompted Playlists의 핵심 기능:

  • 문맥 인식: AI는 장르, 분위기, 활동, 브랜드, 심지어 이모지까지 포함하는 요청을 처리할 수 있습니다.
  • 반복적 정제: 사용자는 "좀 더 경쾌하게 해줘" 또는 "연주곡은 빼줘"와 같은 후속 명령으로 결과를 다듬을 수 있습니다.
  • 개인화된 큐레이션: 동일한 프롬프트를 입력한 두 사용자도 각자의 취향 프로필에 맞춘 서로 다른 재생목록을 받게 됩니다.

기술적 구현과 사용자 경험

미국과 캐나다에서의 롤아웃은 영국과 호주에서의 성공적인 베타 테스트 단계를 따른 것이며, 해당 기능은 사용자 참여 데이터에 기반해 다듬어졌습니다. "Your Library" 탭에서 "+" 버튼을 눌러 접근할 수 있으며, 현재 iOS와 Android 기기의 Premium 가입자에게만 제공됩니다.

기반 기술은 고급 생성형 AI와 Spotify의 독점 개인화 기술을 결합합니다. LLMs가 사용자의 프롬프트 뒤에 있는 의도를 해독하는 동안, Spotify의 추천 엔진은 그 의도를 1억 개 이상의 트랙 카탈로그와 매칭하는 핵심 역할을 수행합니다. 이 하이브리드 접근법은 출력이 단순히 언어적으로 정확한 것을 넘어서 특정 청취자에게 음악적으로도 적절하도록 보장합니다.

비교 분석: 재생목록 생성 방식

이 업데이트의 중요성을 이해하려면 플랫폼에서 사용 가능한 기존 큐레이션 방식과 비교하는 것이 중요합니다.

Table 1: Evolution of Spotify Playlist Mechanisms

Method Primary Input Personalization Level User Effort
Manual Creation Specific song selection High (Self-curated) High
Algorithmic (e.g., Discover Weekly) Listening history data High (Passive) None
Editorial Playlists Genre/Mood categories Low (Standardized) Low
Prompted Playlists (AI) Natural Language (Abstract) Very High (Active) Low

스트리밍 전쟁에 대한 전략적 시사점

Spotify가 북미에서 Prompted Playlists를 출시한 것은 음악 카탈로그의 상품화가 심화되는 데 대한 직접적인 대응입니다. Apple Music, Amazon Music, YouTube Music이 유사한 라이브러리를 제공함에 따라, 차별화 요소는 사용자 인터페이스와 추천 계층의 지능성이 됩니다.

YouTube Music은 과거에 AI로 생성한 라디오 스테이션 커버나 대화형 재생목록 기능을 실험한 바 있습니다. 그러나 미국 내 Spotify의 시장 점유율은 이 롤아웃이 음악 앱에 "말하는" 행태를 주류화할 것임을 시사합니다. 이 기능을 Premium 유료 서비스 뒤에 두면서 Spotify는 유료 가입자에 대한 가치 제안을 강화하여 가격 민감도가 높은 시장에서 이탈률을 낮출 가능성이 있습니다.

주요 비즈니스 동인:

  1. 유지율: 대화형 기능은 앱 체류 시간을 늘립니다.
  2. 차별화: 경쟁사 대비 "카탈로그 중심"이 아닌 "기술 우선" 음악 회사로서의 입지를 굳힙니다.
  3. 데이터 강화: 사용자가 입력하는 프롬프트는 Spotify에 사용자가 무엇을 듣는지가 아니라 음악을 듣는지에 대한 전례 없는 정성적 데이터를 제공합니다.

소비자 미디어에서 생성형 AI의 역할

Creati.ai 관점에서 볼 때, Prompted Playlists의 배치는 소비자 AI의 "Agentic Era" (Agentic Era)를 예시합니다. 우리는 챗봇의 참신함 단계를 지나, AI가 큐레이터로서 기능하는 실용적 통합 단계로 이동하고 있습니다.

Spotify의 과제는 출력 품질을 유지하는 것입니다. 생성형 AI는 흔히 환각(hallucinations)에 취약한데—이 문맥에서는 틈새 문화적 참조를 오해하는 것을 의미합니다. 예를 들어, "heavy metal처럼 들리는 노래"와 "heavy metal 용접에 어울리는 노래"를 구분하려면 높은 수준의 문맥 인식이 필요하며 이는 계산 자원이 많이 듭니다.

또한 안전 장치가 중요합니다. Spotify는 공격적 프롬프트나 콘텐츠 정책을 위반하는 현재 사건을 기반으로 한 재생목록 생성을 방지하는 조치를 구현했습니다. 시스템은 폭력, 증오, 성적으로 노골적인 콘텐츠를 선동하는 프롬프트를 거부하도록 설계되어 있지만, 예술적 표현의 뉘앙스를 다루는 것은 여전히 복잡한 검열 과제로 남아 있습니다.

향후 전망: 멀티모달 상호작용

Prompted Playlists 도입은 아마도 시작에 불과할 것입니다. 업계 분석가들은 향후 반복 버전이 멀티모달 입력을 포함할 수 있다고 예측합니다. 사용자가 의상이나 석양 사진을 업로드하고 AI에게 "이 미학에 맞는 재생목록을 생성해줘"라고 요청할 수 있게 될 것입니다.

또한 음성 어시스턴트 통합도 개선될 것으로 예상됩니다. Spotify는 일부 지역에서 "Hey Spotify" 음성 기능을 중단한 적이 있지만, 최신 LLM의 개선된 지연 시간과 이해력은 특히 차량 내 사용 사례에서 Prompted Playlists의 음성 인터페이스를 실행 가능한 것으로 만듭니다.

이용 가능성과 접근 방법

2026년 1월 22일부터 Prompted Playlists는 미국 및 캐나다 전역의 Spotify Premium 사용자에게 순차적으로 제공되기 시작했습니다. 이 기능은 모바일 기기에서 사용 가능하며, 데스크톱 지원은 향후 업데이트에서 제공될 예정입니다.

기능 접근을 원한다면 앱이 최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하세요. Spotify는 롤아웃이 점진적이라고 밝혔으므로 일부 사용자는 향후 며칠 내에 해당 기능이 나타날 수 있습니다.

접근 단계:

  1. Spotify 모바일 앱을 엽니다.
  2. 오른쪽 하단의 "Your Library"로 이동합니다.
  3. 오른쪽 상단의 "+" 버튼을 탭합니다.
  4. "AI Playlist"(또는 A/B 테스트 레이블에 따라 "Prompted Playlist")를 선택합니다.
  5. 창의적인 프롬프트를 입력하거나 제시된 시작 문구 중 하나를 사용합니다.

AI가 디지털 환경을 계속 재형성함에 따라, Spotify의 최신 업데이트는 생성형 기술이 기존 제품 카테고리를 어떻게 활성화하여 수동적 유틸리티를 창의적 동반자로 전환할 수 있는지에 대한 설득력 있는 사례 연구로 작용합니다.

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