소파 위, 리모컨을 든 당신의 이야기
고요한 저녁, 당신은 소파에 편안히 기대어 스트리밍 서비스의 홈 화면을 둘러봅니다. 수많은 영화와 드라마의 포스터가 눈앞을 스쳐 지나가죠. 이때, 당신의 눈길을 사로잡는 한 편의 드라마. 바로 어제 정주행을 마친 드라마와 비슷한 분위기의 신작입니다. “어? 이건 어떻게 알았지?”
마치 내 마음을 읽은 듯한 이 놀라운 추천의 비밀, 궁금하지 않으신가요? 오늘은 바로 그 비밀의 주인공, ‘실시간 사용자 행동 분석 알고리즘’ 이라는 조금은 낯선 이름의 친구를 만나보려고 합니다. 어렵게 느껴지신다고요? 걱정 마세요. 지금부터 이 똑똑한 친구가 어떻게 우리를 행복하게 해주는지, 한 편의 이야기를 통해 쉽고 재미있게 들려드릴게요.
첫 번째 단서: 당신의 모든 행동은 ‘신호’가 된다
이야기의 시작은 당신이 리모컨을 쥐는 순간부터입니다. 당신이 콘텐츠를 고르기 위해 화면을 스크롤하는 속도, 특정 포스터 앞에서 잠시 멈추는 순간, 예고편을 재생하는 행동 하나하나가 알고리즘에게는 소중한 ‘신호’가 됩니다.
우리의 주인공, ‘알고리즘’은 이 신호들을 실시간으로 수집하는 탐정이죠.
- 클릭과 재생: “아하, 이 사용자는 이런 장르에 흥미가 있구나!”
- 시청 시간: “이 드라마는 10분 만에 꺼버렸네. 지루했나 보군.”
- ‘좋아요’와 ‘찜하기’: “이건 정말 마음에 들었나 봐. 비슷한 걸 더 찾아봐야지!”
- 되감기와 다시 보기: “이 장면을 여러 번 돌려보는 걸 보니, 이 배우나 특정 연출을 좋아하는 게 틀림없어.”
- 검색 키워드: “최근 ‘우주’나 ‘미스터리’ 같은 단어를 검색했군. 관련 콘텐츠를 보여줘야겠다.”
이처럼 당신의 아주 사소한 행동 데이터 하나도 놓치지 않고 차곡차곡 모으는 것이 이 똑똑한 탐정의 첫 번째 임무랍니다.
두 번째 단서: 나와 닮은 사람 찾기, ‘협업 필터링’
자, 이제 알고리즘 탐정의 수첩에는 당신의 취향에 대한 단서가 가득합니다. 하지만 이것만으로는 부족해요. 당신이 아직 발견하지 못한 보석 같은 콘텐츠를 찾아주려면 더 넓은 세상으로 눈을 돌려야 하죠.
이때 등장하는 것이 바로 ‘협업 필터링(Collaborative Filtering)’ 이라는 마법입니다. 이름은 어렵지만 원리는 간단해요. ‘끼리끼리’라는 우리 속담과 똑같죠.
알고리즘은 당신과 비슷한 콘텐츠를 좋아하고, 비슷한 패턴으로 소비하는 다른 사용자들을 찾아냅니다. 마치 나와 영화 취향이 똑같은 단짝 친구를 찾는 것처럼요.
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“당신과 비슷한 취향을 가진 A가 최근 재밌게 본 영화가 있네요. 아마 당신도 좋아할 거예요!”
이렇게 나와 ‘취향 공동체’에 속한 사람들이 좋아했던 콘텐츠를 나에게 추천해주는 방식입니다. 내가 미처 몰랐지만 좋아할 만한 새로운 콘텐츠를 발견하게 되는 짜릿한 순간은 바로 이 협업 필터링 덕분이죠. 넷플릭스에서 “OO님과 비슷한 취향의 회원이 시청한 콘텐츠"라는 문구를 본 적이 있다면, 바로 이 마법을 경험하신 겁니다.
세 번째 단서: 콘텐츠 자체의 비밀을 파헤치는, ‘콘텐츠 기반 필터링’
하지만 만약 당신이 아주 독특한 취향을 가졌거나, 이제 막 서비스를 시작한 신규 사용자라면 어떨까요? 비교할 만한 다른 사용자가 없다면 추천이 어려워지겠죠.
걱정 마세요. 우리의 탐정에게는 또 다른 비장의 무기, ‘콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)’ 이 있으니까요. 이 방법은 다른 사람을 참고하는 대신, 콘텐츠 그 자체의 특징을 깊이 파고드는 방식입니다.
알고리즘은 모든 콘텐츠에 보이지 않는 꼬리표(태그)를 붙여둡니다.
- 영화/드라마: 장르(로맨스, 스릴러), 감독, 배우, 제작 국가, 시대 배경, 스토리 키워드(복수, 성장, 시간여행) 등
- 음악: 장르(재즈, 록), 아티스트, 앨범, 분위기(신나는, 잔잔한), 사용된 악기 등
당신이 특정 배우가 나오는 영화나, 80년대 배경의 음악을 즐겨 듣는다면, 알고리즘은 그 ‘꼬리표’를 기억했다가 비슷한 꼬리표를 가진 다른 콘텐츠를 당신 앞에 가져다 놓습니다.
“당신이 재미있게 본 ‘우주 대모험’은 #SF #스페이스오페라 #외계인 태그를 가지고 있군요. 여기 같은 태그를 가진 다른 영화들이에요!”
이 방식은 당신의 취향을 깊이 있게 파고들어, 취향의 폭을 넓히기보다는 깊이를 더해주는 섬세한 추천을 가능하게 합니다.
두 마법의 조화, 더 완벽한 추천을 위해
사실 대부분의 서비스는 이 두 가지 방법, 즉 ‘협업 필터링’과 ‘콘텐츠 기반 필터링’을 적절히 섞은 ‘하이브리드(Hybrid) 모델’ 을 사용합니다.
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나와 비슷한 사람들의 선택(협업 필터링)을 참고하면서도, 내가 좋아했던 콘텐츠의 고유한 특징(콘텐츠 기반 필터링)까지 함께 고려하는 것이죠. 여기에 당신이 서비스를 이용하는 시간대(주말 저녁에는 긴 영화, 출근길에는 짧은 클립), 사용하는 기기(TV, 스마트폰) 등 부가적인 정보까지 더해져 추천은 더욱 정교해집니다.
결국 당신의 소파 앞에서 펼쳐지는 마법 같은 추천은, 당신의 모든 행동에 귀 기울이고, 나와 비슷한 친구를 찾아내고, 콘텐츠의 속마음까지 꿰뚫어 보는 똑똑한 알고리즘 탐정의 눈부신 활약 덕분이랍니다.
이제 스트리밍 서비스를 켤 때, 홈 화면에 나타난 추천 목록을 그냥 지나치지 마세요. 그 안에는 당신의 마음을 얻기 위한 알고리즘의 치열한 노력과 배려가 담겨 있으니까요. 당신은 어떤 추천을 받고 싶으신가요?