연애·관계 · Rivet · MeantToBe · Peak XV Partners · Shine Capital · Blume Ventures

친구가 먼저 ‘케미’를 본다…Rivet, 미국 전역서 ‘소셜 매칭’ 출시

전 Tinder·Match Group 임원 Taru Kapoor가 만든 데이팅 앱 Rivet이 1,050만달러 시드 투자를 받고 미국 전역으로 서비스를 확대했습니다. 이용자는 연애 상대를 찾는 Dater뿐 아니라 다른 사람을 이어 주는 Matcher로도 참여하며, 알고리즘이 추린 후보를 친구·지인·커뮤니티가 먼저 평가합니다. 스와이프 피로를 사람의 맥락으로 보완하려는 시도지만, 커뮤니티 점수가 실제 관계 성과를 높이는지와 프로필 노출·위치·개인정보 보호는 아직 독립적으로 검증돼야 합니다.

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데이트 이용자 두 명 사이에서 친구와 커뮤니티가 궁합을 추천하는 Rivet 소셜 매칭 구조 도식
이미지: JJANG-LAB 재사용 가능 자체 제작 소셜 매칭 구조 도식

스와이프를 줄이고 ‘누가 소개했나’를 되살린다

Rivet은 9월 24일 미국 전역에서 iOS와 Android 서비스를 시작했습니다. 창업자 Taru Kapoor는 Tinder와 Match Group에서 8년 넘게 인도·동남아시아·터키 사업을 이끈 뒤, 혼자 프로필을 넘기는 방식 대신 친구와 커뮤니티가 소개에 참여하는 ‘Social Matching’을 전면에 내세웠습니다. 회사는 Peak XV Partners, Shine Capital, Blume Ventures 등이 참여한 1,050만달러 시드 투자를 확보했습니다.

앱 안에는 두 역할이 있습니다. Dater는 연애 상대를 찾고, Matcher는 자신이 데이트하지 않아도 다른 두 사람의 조합을 살펴 추천할 수 있습니다. 기존 앱이 ‘스와이프-매치-채팅-만남’ 뒤에야 분위기를 확인했다면, Rivet은 후보 단계에서 다른 사람의 직관을 넣어 시간 낭비를 줄이겠다는 주장입니다.

알고리즘이 후보를 만들고 사람이 거른다

Rivet은 선호, 관심사, 연애 의도와 거래 불가 조건을 바탕으로 잠재적 두 사람을 먼저 골라냅니다. 그 다음 친구, 지인, 일반 커뮤니티 또는 회사가 분류한 Matcher가 두 프로필을 함께 보고 실제로 잘 맞을지를 평가합니다. 일정 기준을 넘은 조합만 양쪽에 소개되고 각자는 독립적으로 대화를 시작할지 결정합니다.

Axios가 취재한 Charlotte 운영 사례에서는 이용자가 무한한 후보 대신 소수의 소개와 ‘몇 퍼센트가 잘 맞는다고 봤는지’ 점수를 받았습니다. 프로필은 정형 질문만 나열하지 않고 ‘Reflection’ 기능으로 친구가 사람을 설명하는 듯한 소개를 만들도록 설계됐습니다. 사람의 판단이 알고리즘을 없애는 것이 아니라 추천 파이프라인 중간에 사회적 검토를 더하는 구조입니다.

중매 참여를 보상하는 Karma 경제

Matcher는 다른 사람을 이어 줄수록 Karma를 얻고, 회사 설명에 따르면 일부는 현금성 보상으로 바꿀 수 있습니다. 데이트하지 않는 기혼자나 친구도 앱에 머물 이유를 만드는 장치입니다. 양면 시장인 데이팅 앱에서 싱글의 프로필과 중매자의 평가가 동시에 공급돼야 하는 초기 유동성 문제를 게임화로 풀려는 시도입니다.

하지만 보상이 판단을 더 성실하게 만드는지, 점수를 빨리 얻기 위한 가벼운 선택을 늘리는지는 검증이 필요합니다. 다수의 평가가 편견을 상쇄할 수도 있지만 외모, 인종, 성별 표현이나 인기 신호를 집단적으로 확대할 가능성도 있습니다. ‘사람의 직관’이 자동으로 공정하거나 정확하다는 뜻은 아닙니다.

Charlotte 시범에서 전국 확대로

Rivet은 전국 출시 전 Charlotte에서 서비스를 시험했고 6월 기준 수천 명의 이용자를 모았다고 창업자가 Axios에 밝혔습니다. 관객이 두 싱글의 케미를 투표하는 라이브 데이팅 행사도 열어 온라인 평가를 오프라인 커뮤니티 경험으로 확장했습니다. 이번 투자는 도시별 이용자 밀도를 높이고 전국 운영을 확대하는 데 쓰일 전망입니다.

초기 이용자 수와 행사 참여는 관심도를 보여 주지만 매치 후 대화율, 실제 만남, 안전 신고, 장기 관계 형성 같은 핵심 결과는 공개되지 않았습니다. 친구 중매형 앱이 과거에도 등장했다가 사라진 만큼, 새로움보다 추천 품질과 지역별 충분한 후보 수, Matcher가 꾸준히 남는지가 지속성을 가를 변수입니다.

사회적 증거와 개인정보의 경계를 확인해야

제3자가 두 프로필을 함께 본다는 설계는 혼자 고르는 부담을 줄이는 대신 노출 범위를 넓힙니다. 누가 내 Reflection과 선호를 볼 수 있는지, 친구 초대가 연락처 업로드를 요구하는지, Matcher 평가가 당사자에게 얼마나 투명하게 설명되는지를 가입 전에 확인해야 합니다. Google Play는 개발자 신고를 바탕으로 위치·개인정보 등 여러 유형을 수집할 수 있고 데이터가 암호화되지 않는다고 표시합니다. 회사 정책과 실제 전송 구간을 추가로 확인할 필요가 있습니다.

Rivet의 의미는 ‘AI 대신 사람이 정답을 고른다’보다 데이팅 앱의 성공 지표를 스와이프 수에서 신뢰 가능한 소개로 옮기려는 데 있습니다. 이용자는 커뮤니티 점수를 보조 의견으로만 쓰고 자신의 안전 기준과 의사를 우선해야 합니다. 플랫폼도 전국 확대 뒤 실제 만남과 만족도, 편향, 신고 처리 지표를 공개해야 소셜 매칭의 효과를 주장할 수 있습니다.

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