Popsa, Amazon Bedrock·Nova로 포토북 제목 자동 생성 고도화… 12개 언어·550만+ 제목, Nova Pro 만족도 73%

50개국에서 12개 언어로 서비스를 제공하는 사진 기반 포토북 기술 기업 Popsa가 Amazon Bedrock과 Amazon Nova 모델을 활용해 자사 'Title Suggestion(제목 추천)' 기능을 전면 개편했다고 밝혔다. 이번 개선으로 2025년 한 해에만 550만 개가 넘는 개인화된 제목이 생성됐고, 응답 속도와 비용이 개선되면서 고객 만족도와 구매 전환율도 함께 상승했다.

Popsa는 2016년 사용자 사진을 기반으로 자동 디자인을 만드는 PrintAI 알고리즘을 처음 공개해, 5분 이내에 전문가 수준의 디자인이 적용된 포토북을 만드는 기능을 제공해 왔다. 이후 2021년에는 디자인 표지의 제목과 부제를 자동 추천하는 Title Suggestion 기능을 도입해, 사용자가 단순히 'France 2024', 'Photos from Spain', '"Photos"' 정도로 마무리하던 제목을 보다 풍부하게 다듬을 수 있도록 지원했다.

초기 Title Suggestion은 모바일 앱이 사진의 타임스탬프·지오코디네이트 등 메타데이터를 읽고 단말 내 CNN(컨볼루션 신경망)을 돌려 해변·바비큐·반려동물 같은 특징을 추출한 뒤, 'Title Suggestion Graph'라는 규칙·템플릿 기반 알고리즘으로 후보 제목을 산출하는 방식이었다. 예컨대 모든 사진이 같은 날 촬영된 경우 'On this Day'를 제목으로, 해당 날짜를 부제로 제안하는 식이다.

2024년 6월, Popsa는 생성형 AI를 적용해 더 창의적인 제목을 만드는 작업에 착수했다. 제목과 부제는 표지 레이아웃 제약상 각각 36자 이내여야 하고, 제목·부제 쌍에는 표시 아이콘을 결정하는 카테고리가 반드시 포함돼야 하며, 출력은 title·subtitle·category 키를 가진 JSON 포맷이어야 했다. 또한 12개 지원 언어 모두에서 동등한 품질을 유지하는 것도 요건이었다.

회사는 100여 개의 포토북 예시로 구성된 평가 데이터셋을 구축하고 글자수 준수율, 카테고리 유효성, JSON 포맷 정확도를 핵심 지표로 정의했다. 테마 일관성, 브랜드 톤, 제목-부제 응집성, 다국어 품질 등 정성 평가는 LLM-as-a-judge 방식으로 측정해 다양한 모델·프롬프트·기법을 빠르게 비교했다.

최종적으로는 retrieval 기반 few-shot 프롬프팅 방식이 가장 좋은 결과를 냈다. 새 포토북이 들어오면 데이터베이스에서 유사한 디자인의 예시 제목들을 검색해 사용자-어시스턴트 메시지로 대화에 주입하고, 마지막에 사용자의 신규 디자인 문서를 추가하는 구조다. Amazon Bedrock과 Anthropic Claude 3 Haiku 조합으로 이 방식을 구현해 LLM이 과거 응답을 모방하며 정의된 규칙을 자연스럽게 따르도록 했다.

실제 서비스에서 Claude 3 Haiku 기반 제안은 기존 그래프 알고리즘 대비 긍정 피드백 비율을 58%에서 71%로 13%p 끌어올렸다. 수십만 명을 대상으로 한 다변량 A/B 테스트에서도 생성형 AI 기반 제목이 우세했고, 'Design Created'·'Purchase' 같은 핵심 지표도 개선돼 수개월 뒤 전체 사용자에 적용됐다.

2025년 초 Popsa는 200개 이상 언어를 저지연으로 지원하는 Amazon Nova 패밀리(Micro·Lite·Pro)와 Claude 3 Haiku를 비교하는 추가 A/B 테스트를 진행했다. 이 과정에서 Nova Pro는 긍정 피드백 73%, 부정 피드백 12%로 가장 높은 사용자 만족도를 기록했다. Nova Micro는 기존 그래프 방식을 능가했지만 다른 LLM 대비 만족도가 낮아 후보에서 제외됐고, Nova Lite는 품질 면에서 거의 동등한 수준을 보였다.

Amazon Bedrock의 통합 API를 활용해 모델 ID만 바꿔 가며 신규 모델을 수 시간 단위로 비교·실험할 수 있었던 점도 주효했다. Popsa는 이러한 실험을 거쳐 품질·비용·지연·처리량을 종합 고려한 모델 구성을 완성했고, 2025년 한 해 동안 550만 개가 넘는 개인화 제목을 생성해 고객 만족도와 참여·구매 지표를 함께 끌어올렸다.