요약
- 브랜드 마케터가 캠페인 설명에 맞는 인스타그램, 틱톡 크리에이터를 빠르게 찾도록 돕는 서비스
- OpenAI 임베딩과 선별한 크리에이터 그래프를 결합해, 자연어로 적은 설명을 몇 초 안에 신뢰도 높은 추천으로 전환
시장 기회
- 크리에이터 마케팅은 커지고 있지만, 많은 팀이 아직 스프레드시트, 에이전시 주소록, 키워드 디렉터리에 의존함
- 이 때문에 소싱이 느리고, 떠오르는 마이크로 크리에이터를 놓치며, 커뮤니티 톤을 반영하지 못한 캠페인이 생김.
- Project Starfinder는 웰니스, 피트니스, 뷰티, 여행 등 라이프스타일 카테고리에 집중
문제 정의
- 캠페인 브리프를 실제 크리에이터 리스트로 바꾸는 데 수주가 걸림
- 기존 DB는 팔로워 수에 치우쳐, 브랜드 보이스나 청중 의도와의 의미 적합성을 놓침
- 수동 검증으로는 정보 최신화를 유지하기 어렵고, 프로필 데이터가 빨리 낡음
솔루션 개요
- 마케터가 평문으로 “어떤 크리에이터가 이상적인지” 설명
- AI가 인스타그램, 틱톡 프로필을 코사인 유사도로 랭킹
- 결과는 팔로워 맥락으로 보강되고, 프로필 직링크로 바로 아웃리치가 가능
기술 & 인프라
- 프레임워크: Next.js 15(App Router), Bun
- 인증, 웨이트리스트: Clerk
- API 레이어: tRPC 11 + React Query,
/api/trpc
- 데이터 레이어: Drizzle ORM + Neon 서버리스 Postgres + pgvector
- AI 플랫폼: OpenAI Embeddings(기본
text-embedding-3-small), 실패 시 키워드 검색으로 폴백
경쟁 환경 & 차별화
- 키워드 디렉터리 대비 시맨틱 적합과 임베딩을 강조
- pgvector로 대규모 카탈로그에서도 성능을 유지
- 임베딩 이슈 시 키워드 폴백을 지원해 AI 전용 서비스 대비 리스크가 낮음
리스크 완화 & 의존성
- OpenAI, Clerk, Neon 가용성과 가격이 핵심. 폴백과 서버리스 추상화로 SPOF 완화
- 인스타그램, 틱톡 정책 준수, 지속 모니터링로 기록 최신, 준수 유지
- 임베딩 캐시, 문제 시 키워드 검색으로 성능 저하하되 기능 지속