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오프라인 만남을 장려하는 'Events' 탭을 도입했다. 5월 말 로스앤젤레스 베타 서비스를 시작으로 사용자들이 볼링, 도자기 수업 등 지역 이벤트를 통해 직접 만날 수 있도록 돕는다. 이는 온라인 스와이프에 피로감을 느끼고 실제 만남(IRL)을 선호하는 젠지 세대의 트렌드를 반영한 결과이다. 이벤트 종료 후에는 참가자들의 프로필을 앱에서 다시 확인하고 스와이프할 수 있는 기능을 제공하여 재연결 기회를 만든다.
AI 기반의 개인화 매칭 시스템인 'Chemistry'와 'Learning Mode'를 공개했다. 'Chemistry' 기능은 질문 답변과 사용자 동의 하의 카메라 롤 분석을 통해 취향을 학습하고 매일 최적화된 매치를 제안한다. 'Learning Mode'는 기존에 여러 번의 스와이프 세션이 필요했던 개인화 과정을 단축하여, 첫 사용 시점부터 사용자의 선호도를 빠르게 파악하고 관련성 높은 매치를 우선적으로 노출한다.
LLM을 활용하여 안전 기능을 고도화했다. 기존의 안전 기능인 'Does This Bother You?'와 'Are You Sure?'에 대규모 언어 모델을 적용하여 유해하거나 무례한 메시지를 더 정확하게 감지한다. 부적절한 콘텐츠를 자동으로 블러 처리하고 사용자에게 경고 프롬프트를 제시함으로써 플랫폼 내 안전한 소통 환경을 구축한다.
비디오 스피드 데이팅 기능을 시범 운영한다. 로스앤젤레스에서 테스트 중인 이 기능은 실제 만남 전 상대방과의 '분위기(vibe)'를 확인하기 위해 3분간의 비디오 채팅을 제공한다. 프로필 사진 인증을 마친 사용자만 참여 가능하며, 대화가 잘 통할 경우 시간을 연장할 수 있는 옵션을 제공하여 대면 만남 전의 심리적 장벽을 낮춘다.
시각적 디자인 개편과 새로운 모드를 추가했다. 사진을 강조하는 엣지 투 엣지(edge-to-edge) 레이아웃과 'Liquid Glass' 미학을 적용한 UI를 도입했다. 또한 스포티파이 노래 20곡을 프로필에 게시하는 'Music Mode'와 생년월일 정보를 기반으로 궁합을 확인하는 'Astrology Mode'를 통해 사용자 프로필의 개성을 강화했다.
용어 해설
- 대규모 언어 모델(LLM)
- — 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 문맥 이해 및 생성 능력을 갖춘 AI 모델이다. 틴더는 이를 활용해 메시지의 유해성을 정밀하게 판단하고 사용자 안전을 강화한다.
- 현실 세계(IRL)
- — In Real Life의 약자로, 온라인이나 가상 공간이 아닌 실제 오프라인 환경에서의 활동을 의미한다. 젠지 세대가 디지털 소통보다 실제 대면 만남을 선호하는 트렌드를 지칭할 때 주로 사용된다.
- 스와이프 피로감(Swipe Fatigue)
- — 데이팅 앱에서 수많은 프로필을 좌우로 넘기며 선택하는 과정에서 사용자가 느끼는 정신적 피로와 무력감이다. 틴더는 AI 큐레이션을 통해 사용자가 검토해야 할 프로필 수를 줄여 이 문제를 해결하고자 한다.
- 콜드 스타트 문제(Cold Start Problem)
- — 추천 시스템이 신규 사용자에 대한 충분한 데이터가 없어 적절한 항목을 추천하지 못하는 현상이다. 틴더의 'Learning Mode'는 첫 세션부터 사용자의 선호를 빠르게 학습하여 이 문제를 완화한다.
기술
- LLM
- AI Matching Algorithm
- Spotify API
- Video Streaming
활용 사례
- 개인화된 데이팅 상대 추천
- 실시간 유해 메시지 감지 및 차단
- 지역 기반 오프라인 이벤트 큐레이션
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 13.수집 2026. 03. 13.출처 타입 RSS
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