넷플릭스와 유튜브 알고리즘 - 빅데이터 기반 개인화 추천 시스템

유튜브를 한번 보기 시작하면 좀처럼 중단하기가 어렵죠. 잠자리에 누워 잠들기 전 잠깐 쇼츠나 볼까 하고 시작했다간, 몇 시간째 계속해서 망하니 쳐다보다 '내가 이럼 안되지'할 때가 있죠. 어떻게 내 취향에 내 호기심을 자극하는 것들만 그리도 딱딱 추천을 하는지, 이러한 '취향 저격' 추천 뒤에는 방대한 양의 빅데이터(Big Data)와 이를 지능적으로 분석하는 알고리즘(Algorithm)이라는 두 가지 핵심 기술이 숨어 있습니다. 오늘은 이 두 기술에 대해 설펴보겠습니다.

넷플릭스와 유튜브 알고리즘

 

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  방대한 사용자 행동 빅데이터

유튜브와 넷플릭스의 추천 시스템은 사용자들의 모든 행동을 데이터로 꼼꼼히 수집하는 것부터 시작하죠. 전 세계 수억 명의 사용자가 플랫폼 안에서 실행하는 수많은 상호작용은 실시간으로 기록되고 쌓여 거대한 데이터를 만들어 냅니다. 이 데이터는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

• 명시적 데이터 (Explicit Data): 사용자가 자신의 선호를 직접적으로 표현하는 정보입니다. 예를 들어, 콘텐츠에 '좋아요'를 누르거나, 별점을 매기거나, 특정 장르를 검색하는 행위 등이 여기에 해당하죠. "나는 이런 걸 좋아해요!"라고 직접 말하는 것과 같습니다.
• 암묵적 데이터 (Implicit Data): 사용자의 무의식적인 행동 패턴을 통해 얻어지는 간접적인 정보입니다. 특정 콘텐츠를 얼마나 오래 시청했는지, 중간에 시청을 중단했는지, 어떤 추천 목록을 클릭했는지, 심지어 마우스를 어디에 두었는지와 같은 사소한 행동까지도 데이터가 됩니다. "나는 이런 행동을 했으니, 아마 이런 걸 좋아할 거야"라고 추론할 수 있는 단서들이죠.

빅데이터는 단순히 양이 많다는 것을 넘어, 실시간으로 생성되고(Volume), 다양한 형태를 가지며(Variety), 빠르게 변화하는(Velocity) 특성을 지닌다는 점에서 '빅'이라는 수식어가 붙습니다. 넷플릭스와 유튜브는 이 방대한 빅데이터를 분석하여 사용자 개개인의 고유한 취향과 선호도를 파악하는 기초 자료로 활용하죠.

 

  취향 저격의 핵심, 알고리즘

수집된 빅데이터는 그 자체로는 큰 의미를 갖기 어렵습니다. 이 데이터를 가공하고 분석하여 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 미래를 예측하는 역할을 하는 것이 바로 알고리즘입니다. 알고리즘은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위한 일련의 논리적인 절차나 규칙을 의미하며, 추천 시스템에서는 사용자의 과거 행동을 기반으로 미래의 선호를 예측하는 '모델'을 구축하는 데 활용됩니다.

 

주요 추천 알고리즘 방식은 다음과 같습니다.

1. 필터링 방식
   • 협업 필터링 (Collaborative Filtering)
     • 이 방식은 '나와 비슷한 취향을 가진 다른 사람들은 무엇을 좋아했을까?'라는 질문에 답을 찾습니다. 예를 들어, A라는 사용자가 영화 '기생충'과 '미나리'를 재미있게 봤고, B라는 사용자도 '기생충'과 '미나리'를 재미있게 봤다면, 알고리즘은 A와 B가 비슷한 취향을 가졌다고 판단합니다. 만약 A가 '헤어질 결심'도 재미있게 봤다면, B에게도 '헤어질 결심'을 추천하는 방식입니다.
     • 또, '내가 좋아했던 콘텐츠와 함께 다른 사람들도 좋아했던 콘텐츠는 무엇일까?'를 분석하기도 합니다. 예를 들어, '어벤져스'를'어벤저스'를 본 사람들이 대부분 '아이언맨'도 함께 봤다면, '어벤저스'를 본 사용자에게 '아이언맨'을 추천하는 방식이죠. 이처럼 사용자들의 집단적인 행동 패턴을 분석하여 추천을 생성합니다.
   • 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)
     • 이 방식은 '내가 이전에 좋아했던 콘텐츠와 비슷한 특성을 가진 것은 무엇일까?'를 분석합니다. 예를 들어, 사용자가 스릴러 장르의 영화를 즐겨 보고, 특정 배우가 출연한 작품에 높은 평점을 주었다면, 알고리즘은 해당 사용자의 이러한 선호를 학습합니다. 그리고는 스릴러 장르이면서 그 배우가 출연한 다른 영화들을 우선적으로 추천합니다.
     • 여기서 '콘텐츠의 특성'이란 장르, 감독, 배우, 키워드, 주제, 심지어는 시청 시간대나 시청 기기 등 콘텐츠와 관련된 모든 메타데이터를 포함합니다. 사용자가 이전에 긍정적인 반응을 보인 콘텐츠의 특징을 파악하여, 이와 유사한 속성을 가진 새로운 콘텐츠를 찾아 추천하는 방식입니다.
   • 하이브리드 추천 시스템 (Hybrid Recommendation Systems)
     • 실제 넷플릭스와 유튜브 같은 대규모 플랫폼에서는 위에서 언급한 단일 필터링 방식만을 사용하지 않습니다. 각 방식은 고유한 장단점을 가지고 있기 때문에, 이들을 결합한 하이브리드(Hybrid) 방식을 주로 사용합니다.
     • 예를 들어, 협업 필터링은 새로운 사용자나 새로운 콘텐츠에 대한 추천이 어려운 '콜드 스타트(Cold Start)' 문제를 겪을 수 있고, 콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 항상 비슷한 콘텐츠만 추천받는 '필터 버블(Filter Bubble)'에 갇힐 수 있다는 단점이 있습니다. 하이브리드 시스템은 이러한 단점들을 상호 보완하여 추천의 정확도를 높이고, 사용자에게 더 다양하고 새로운 콘텐츠를 발견할 기회를 제공합니다.
2. 지속적인 학습과 개선으로 추천 시스템을 구축
   • 데이터 전처리 및 특징 추출: 수집된 원시 데이터를 알고리즘이 이해할 수 있는 형태로 정제하고, 추천에 필요한 핵심적인 특징(Feature)을 추출합니다.
   • 모델 학습 및 예측: 전처리된 데이터를 바탕으로 알고리즘 모델을 학습시키고, 이를 통해 사용자의 미래 선호를 예측합니다.
   • 실시간 업데이트 및 피드백 루프: 사용자가 새로운 콘텐츠를 시청하거나, 추천된 콘텐츠에 반응할 때마다 이 정보가 즉시 시스템에 반영되어 알고리즘 모델을 업데이트합니다. 이는 추천의 정확도를 실시간으로 개선하는 핵심 요소입니다.
   • 성과 평가 및 최적화: 추천된 콘텐츠의 클릭률, 시청 완료율, 사용자 만족도 등을 지속적으로 측정하여 알고리즘의 성능을 평가하고, 더 나은 추천을 위해 모델을 끊임없이 최적화합니다.

 

  사용자 경험과 기술

넷플릭스와 유튜브의 '취향 저격' 추천은 방대한 빅데이터를 수집하고 이를 정교한 알고리즘으로 분석하며, 끊임없이 학습하고 개선하는 복합적인 시스템의 결과물이죠.

이러한 기술의 조화는 사용자에게 개인화된 만족스러운 경험을 제공할 뿐만 아니라, 플랫폼의 콘텐츠 소비를 촉진하고 사용자 유지율을 높이는 핵심적인 경쟁력으로 작용하고 있습니다.

 

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