# 카카오톡 대화 기반 퀴즈 생성기 실험기

### 왜 만들었고, 뭘 만들었나

이번 실험의 목적은 분명했다. 작게 만들고, 빠르게 오픈해서, 실제 사용자 반응을 관찰해보는 것. 작동하는 서비스를 출시해 누군가 실제로 써보게 하고, 가능하다면 바이럴을 통해 더 많은 사람들의 사용 흐름과 행동 로그를 살펴보는 것이 핵심이었다.

그런 고민 끝에 선택한 아이디어는 카카오톡 대화 기반 퀴즈 생성기였다. 

사람들의 거의 모든 일상(방문 장소, 기념일, 약속 등등)은 메신저 안에 담겨 있다. LLM을 사용해 퀴즈를 만들고, 친구들과 함께 가볍게 웃으며 즐길 수 있는 재미있는 콘텐츠가 되리라 기대했다.

기획은 아래와 같았다.

- 사용자가 자신의 카카오톡 대화 파일(txt) 을 업로드한다.

- 대화를 바탕으로 LLM이 자동으로 퀴즈 5~7개를 생성한다.

- 결과는 공유 가능한 URL 형태로 제공된다.

- 링크를 받은 친구는 로그인 없이 퀴즈를 풀 수 있다.

비즈니스 모델은 단순했다. 큰 수익을 기대하진 않았고, 일정 사용자 수가 생기면 구글 애드센스를 붙여 LLM 호출 비용 정도만 충당하는 수준이면 충분했다.

핵심은, 작고 빠르게 만들어 실제 사용자 반응을 직접 관찰해보는 것. 이 실험은 그렇게 시작되었다.

### Lesson Learn ① 가벼운 서비스에 무거운 벽이 너무 많았다

실제 서비스를 오픈하고 가장 먼저 느낀 문제는 생각보다 많은 사용자가 시작조차 하지 않는다는 것이었다. 구조는 간단했지만, 두가지 허들이 유저를 가로막고 있었다.

**1차 허들: 회원가입**

카카오톡 대화 파일이라는 민감한 데이터를 다루기 때문에, 파일 업로드 기록과 결과 저장을 위해 간단한 이메일 기반 로그인을 도입했다. 인증 메일도 없고, 최소한의 절차였지만, 사용자 입장에선 충분히 귀찮았다.

- "왜 로그인을 해야 하지?"

- "귀찮다, 안 해."

- "이거 뭐야, 그냥 나가자."

결과적으로 회원가입 단계에서 대부분의 유저가 이탈했다. 이 서비스는 "가볍지 않다"는 인상을 남겼고, 사용자는 떠났다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250712/174134_l4omnCPARu6qQcgSfA?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

**2차 허들: 카카오톡 대화 파일 업로드**

로그인을 통과한 소수의 사용자 대부분은 업로드 단계에서 이탈했다. 우리는 대화 파일을 추출하는 방법, 업로드 방법까지 친절하게 설명했다. 

하지만 사용자는 여전히 어려워하며 낯설어했고, 결국 “왜 이걸 이렇게까지 해야 하지?”라는 의문을 품고 이탈했다. 재미를 얻기엔 과정이 너무 번거로웠다. 

이때 확실히 느꼈다. ‘가벼운 재미’를 위해 ‘무거운 절차’를 요구하는 건, 말이 안 된다.

### Lesson Learn ② 퀴즈 결과물이 매력 없으면 끝이다

그럼에도 몇몇 사용자는 모든 과정을 거쳐 퀴즈 생성을 완료했다. 그래서 꽤 기대했다. 이 정도 과정을 거쳤다면, 결과물엔 ‘오, 이건 좀 재밌다’는 감정이 붙을 거라 생각했다.

하지만 결과는 예상보다 밋밋했다. 퀴즈를 만들기 위해 꽤 정교하게 프롬프트를 설계했지만, 생각보다 훨씬 어려웠다. 사용자마다 대화 패턴이 천차만별이고, 맥락도 복잡했기 때문이다. 특정 발화, 추억, 장소 같은 요소를 기반으로 퀴즈를 생성하도록 LLM을 유도했지만, 결과물은 종종 밋밋하거나, 어색하거나, 너무 뻔했다.

예를 들어 이런 문제들이 나왔다:

- Q. 우리 200일 때 처음 갔던 데이트 장소는 어디였을까?

- A. 남산 타워 / 연남동 브런치 카페 / 석촌호수

- Q. 우리 셋이 밤새 놀았던 그 날은 어디서였을까?

- A. 수빈이 자취방 / 동아리 방 / 홍대 노래방

이런 문제들은 맞혀도 생각보다 시원하지 않고, 틀려도 웃기지 않다. 그리고 결과적으로 사용자는 공유하고 싶지 않게 된다. 

### Lesson Learn ③ Claude Code UI는 빠르지만, 개성은 없다

UI는 빠르게 만들고 싶었기 때문에 Claude Code를 활용했다. 

이전 글 참고 : [https://slashpage.com/monthly-lab?post=36nj8v2wk8nr325ykq9z](https://slashpage.com/monthly-lab?post=36nj8v2wk8nr325ykq9z) 

[AI 개발 스택 전환 전략: 실패한 실험과 Claude Code·Supabase 활용법 – 월간 실험실 - Monthly Lab](https://slashpage.com/monthly-lab?post=36nj8v2wk8nr325ykq9z)

하지만 예상치 못한 문제는 UI의 개성 부족이었다. 서비스를 공개한 직후, 우연히 비슷한 시기에 다른 개발자가 Claude Code로 만든 프로젝트를 보게 됐는데, 구성이나 색감, 인터랙션 방식까지 우리 서비스와 거의 똑같았다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250712/174105_4IlyT7pUE3u8qneYlw?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

Claude Code는 빠르게 프로토타입을 만들기엔 분명 훌륭한 도구다. 하지만 다른 서비스들과의 차별점을 만들기 위해서는 디자인에 대한 커스터마이징 작업이 꽤 많이 필요하다는 사실을 알게 됐다.

특히 사용자에게

- “이건 뭐야?”

- “처음 보는 서비스네?”

- “누가 만든 거지?”

이런 반응을 끌어내기엔 한계가 있었다.

이 경험을 통해, 빠르게 만드는 것과, 매력 있게 만드는 것은 전혀 다른 과제라는 걸 분명히 깨달았다.

### 마무리: 작은 실험이 남긴 것들

이 실험은 기획부터 오픈까지 2주도 채 걸리지 않았다. 우리 두 명은 각자 본업이 있는 상태였고, 대부분 밤이나 주말 시간을 활용해 프로젝트를 완성했다. 지금 우리는 이처럼 작은 실험을 더 빠르게 반복할 수 있는 구조를 만들고 있다.

예를 들면:

- 로그인/회원가입 모듈

- 대화형 UI 모듈

- 프롬프트 디버깅 및 평가 모듈

- LLM 호출 관리 모듈

앞으로 우리 팀은, 하나의 실험을 새로 시작할 때마다 매번 모든 걸 처음부터 만들 필요 없는 "AI Factory"를 지향하고 있다. 모듈화된 구조 안에서, 우리는 더 빠르게 실험하고, 더 정확하게 배울 수 있다. 그리고 그 시작이 바로 이번 실험이었다.

우리는 앞으로도 이런 작은 Pre-Test들을 계속 이어갈 예정이다. 그 안에서 진짜 반응이 나오는 순간을 찾고, 그게 시장이 될 수 있는지를 검증하는 것. 그게 올해 우리가 가장 집중하고 싶은 방향이다.

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