맛집 추천 앱 보다 포털 검색 선호 정보 검색 습관 바꾸 기 어려워 … 앱 설치 번거 로움 도 신뢰 성 · 개인 화 추천 기능 강화 해야 세상 은 넓 고 가 봐야 할 맛집 은 많 다 . 적당 한 위치 와 가격대 는 물론 분위기 까지 ' 취향 저격 ' 인 맛집 을 골라 주 는 앱 ( 응용 프로그램 ) 이 나온 이유 다 . 다 이닝 코드 , 망고 플레이트 , 식신 , 시럽 테이블 , 얍 등 이 이 에 해당 한다 . ​ 그러나 11 일 업계 에 따르 면 여전히 많 은 사람 들 이 맛집 추천 앱 보다 는 네이버 와 다음 등 포털 을 통해 맛집 을 찾 고 있 다 . 맛집 추천 앱 이 식당 큐레이션 서비스 와 할인 쿠폰 등 을 내세우 고 있 지만 , 앱 설치 의 변 거 로움 과 신뢰 도 문제 등 이 장벽 을 만들 고 있 는 것 으로 분석 된다 .   ◆ 20 ~ 40 대 21 % 만 " 맛집 앱 쓴다 " 온 · 오프라인 연계 ( O 2 O ) 서비스 업체 얍 컴퍼니 와 취업 포털 인 크루트 가 20 ~ 40 대 2777 명 을 대상 으로 설문 조사 한 결과 응답자 의 21 % 만 이 ' 맛집 추천 앱 을 사용 하 고 있 다 ' 고 대답 했 다 .   ​ 식당 정보 를 얻 는 경로 는 포털 검색 ( 30 . 9 %) 이 가장 선호 됐 다 . 지인 추천 ( 21 . 6 %) 과 소셜 네트워크 서비스 ( SNS ) 검색 ( 17 . 0 %) 이 뒤 를 이 었 다 . 맛집 추천 앱 검색 ( 12 . 8 %) 을 선호 한다고 답한 응답자 는 많 지 않 았 다 .   맛집 추천 앱 을 쓰 지 않 는 이유 로 는 ' 포털 검색 과 지인 추천 등 보편 적 인 정보 취득 방법 만 으로 충분 하 다 '( 38 . 2 %) 는 점 을 들 었 다 . ' 앱 을 설치 하 기 싫 어서 '( 31 . 3 %) 와 ' 신뢰도 가 떨어져서 '( 23 . 1 %) 등 도 꼽혔 다 .   ​ 이용자 입장 에선 사실상 별도 의 앱 을 따로 설치 해야 하 는 번거 로움 이 가장 큰 허들 인 셈 이 다 . 평소 포털 에서 필요 한 정보 를 검색 해 온 습관 을 바꾸 는 것 이 쉽 지 않 다는 분석 이 다 . 정보 의 절대량 만 비교 하 더라도 맛집 앱 이 포털 을 앞설 수 는 없 다 . ◆ 신뢰 성 · 개인 화 무기 키워야 맛집 추천 앱 이 이 같 은 태생 적 한계 를 넘 어 활성 화 되 려면 정보 의 신뢰 성 을 높이 고 개인 화 를 강화 해야 한다는 목소리 가 나온다 . 특히 포털 에 올라오 는 맛집 후기 에 광고 성 글 이 많 다는 불만 이 여전 한 만큼 이 를 역이용 해야 한다는 설명 이 다 . ​' 다 이닝 코드 ' 는 실제로 이 같 은 불만 을 없애 기 위해 출발 한 맛집 추천 앱 이 다 . 광고 글 을 걸러 내 고 진짜 맛집 정보 만 보여 주 자는 게 취지 였 다 . 다 이닝 코드 는 네이버 다음 등 포털 의 블로그 를 대상 으로 빅 데이터 를 분석 해 광고 성 글 은 걸러 내 고 식당 랭킹 을 매긴다 . ' 식신 ' 은 앱 내 광고 없이 100 % 이용자 가 생성 한 맛집 정보 만 공유 하 는 게 특징 이 다 . 이용자 평가 상위 식당 들 의 경우 내부 에서 한 번 더 검증 단계 를 거치 기 때문 에 믿 을 수 있 는 정보 만 제공 한다는 설명 이 다 . ​ 포털 과 차별 화 된 기능 인 큐레이션 서비스 의 질도 개선 할 필요 가 있 다 . 현재 많 은 맛집 추천 앱 들 이 개인 취향 에게 맞 게 식당 을 골라 주 는 큐레이션 서비스 를 제공 하 고 있 지만 만족도 가 높 지 않 다는 의견 이 나온다 . ​ 맛집 추천 앱 이용자 인 김화정 씨 ( 가명 · 34 ) 는 " 맛집 앱 을 거의 대부분 써 봤 지만 맛 과 분위기 , 취향 등 을 정확히 매칭 해 준 앱 은 없 었 다 " 며 " 메뉴 와 위치 , 가격 뿐 아니 라 이용자 개개인 의 취향 을 세밀 하 게 분석 하 는 기술 이 필요 할 것 같 다 " 고 토로 했 다 . 업계 는 음식 과 식당 의 경우 영화 와 달리 큐레이션 서비스 가 쉽 지 않 다고 입 을 모은다 . 개인 마다 입맛 차이 가 큰 데 다 맛 이외 에 고려 해야 할 부분 이 많 기 때문 이 다 . ​ 안병익 식신 대표 는 " 음식 의 경우 개인 취향 뿐 아니 라 함께 먹 는 사람 과 그날 의 날씨 등 도 선호도 에 영향 을 미치 기 때문 에 추천 작업 이 매우 어렵 다 " 며 " 식신 도 인공지능 ( AI ) 기술 을 활용 한 맛집 추천 서비스 개발 을 위해 오랜 기간 을 투자 해 왔 다 " 고 말 했 다 . 출처 : 한국 경제 ( 2017 . 01 . 11 )