Truely가 통제되지 않던 32개 언어를 로컬라이제이션 엔진으로 정리한 방법

Truely는 32개 언어에 걸쳐 200페이지 분량의 콘텐츠와 랜딩 페이지를 운영해야 하는 여행 플랫폼입니다. 시작은 대부분의 팀과 같았습니다. OpenAI API를 직접 호출하는 방식이었죠. 하지만 오래 버티지 못했습니다.

도입 전: 통제할 수 없는 상태#

"번역에 OpenAI를 직접 쓴 건 완전히 초보적인 실수였어요," Truely의 Product Manager인 Sebastiaan van Leeuwen은 회상합니다. "32개 언어를 운영했지만 아무도 통제할 수 없었죠. 독일어는 형편없었고, 네덜란드어는 더 심했습니다."

상태를 유지하지 않는 LLM 호출은 로컬라이제이션 관점에서 기초 공사 없이 집을 짓는 것과 같습니다. 모든 요청이 맥락 없이 0에서 시작되죠. 용어집도 없고, 브랜드 보이스도 없고, 독일어·네덜란드어·러시아어마다 제품 용어를 어떻게 표현해야 하는지에 대한 기록도 없습니다. 모델은 매번 새로 추측합니다. 32개 언어와 200페이지에 걸쳐 이런 추측이 쌓이면, 결국 실제 운영 환경에 반영되고 나서야 드러나는 일관성 붕괴로 이어집니다.

팀은 흔히 선택하는 대안들도 시도했습니다. 사람 번역가는 몇 주씩 조율이 필요했고, 제품을 잘 모르는 번역가가 투입되기도 했습니다. Crowdin은 프로세스만 늘어났을 뿐, 근본적인 문제는 해결하지 못했습니다.

"Crowdin은 마치 비행기 조종석을 연 것 같은 느낌이었어요," van Leeuwen은 말합니다. "버튼도 너무 많고, 우리가 쓸 일도 없는 기능도 너무 많았죠. 우리에게 필요했던 건 복잡한 맥가이버칼이 아니라, 문제 해결에 집중한 도구였습니다."

로컬라이제이션 엔진으로 전환#

Lingo.dev의 차이는 겉모습이 아니라 구조에 있었습니다. 은 상태를 유지합니다. 즉, Truely의 제품 용어, 브랜드 보이스 설정, 로캘별 지침을 모든 요청에 걸쳐 지속적으로 보존하죠. OpenAI를 직접 호출할 때는 "provider" 같은 용어를 매번 새로 추측해야 했지만, 로컬라이제이션 엔진은 모델이 토큰 하나를 생성하기도 전에 용어집을 바탕으로 먼저 그 표현을 결정합니다.

Truely에는 콘텐츠 파이프라인을 위한 병렬 처리 지원 Directus CMS 연동이 필요했습니다. Lingo.dev 공동 창업자 Veronica는 며칠 만에 그 연동을 구현했습니다.

"공동 창업자가 문제를 이해하는 데 그치지 않고, 며칠 만에 해결책을 실제로 만들어냈어요. 핵심 인프라를 맡길 파트너라면 바로 이런 팀이어야 합니다."

결과#

품질 개선 효과는 즉각적이었고, 분명하게 측정 가능했습니다.

네덜란드어 번역이 자연스럽게 읽힘 — AI가 자연스러운 네덜란드어를 만들어내는 일은 드물다는 점에서 van Leeuwen이 특히 강조한 부분
러시아어는 영어보다 단어가 더 길어지는 경향이 있지만, 텍스트가 Truely의 UI 제약에 맞게 자동으로 들어감
맞춤형 용어집으로 32개 언어 전체에서 브랜드 용어를 일관되게 유지
자동 번역을 위한 지속적인 설정 작업이 전혀 필요 없음
개발자들이 번역 관리에서 완전히 해방됨

"품질은 모두를 놀라게 했습니다," van Leeuwen은 말합니다. "AI 번역에서는 드물게 네덜란드어가 정말 자연스럽게 읽혔어요. 러시아어는 단어가 더 길어도 우리 UI에 완벽하게 맞습니다. 그리고 용어집 기능 덕분에 브랜드 보이스도 정밀하게 통제할 수 있죠."

그 기반에는 분명한 메커니즘이 있습니다. 로컬라이제이션 엔진은 추론 시점에 브랜드 보이스 규칙과 로캘별 지침을 주입합니다. 러시아어에는 글자 수 제약에 대한 지침이 적용되고, 네덜란드어에는 말투와 표현을 조정하는 브랜드 보이스 설정이 적용됩니다. 같은 설정이 모든 요청, 모든 페이지, 모든 릴리스에 일관되게 적용됩니다.