넷플릭스 알고리즘과 스포티파이의 추천음악: 큐레이팅 전성시대

나르코스 시리즈를 몰아봤던 어느 백수 시절, 넷플릭스는 세상 마약 범죄에 관련된 콘텐츠는 다 나한테 추천해줬다. 그 덕에 웬만한 멕시코-미국 마약 밀수 방식은 다 알게 되었다. 하지만, 이 부분을 가벼이 여기지는 말자. 이는 넷플릭스가 성공할 수 있었던 이유 중 하나로 꼽힌다.

 

두둥~! 출처: 넷플릭스 네이버 포스트

이제 단순한 추천이 아니다.

방금의 넷플릭스 사례와 같이 고객에게 새로운 콘텐츠를 추천하는 시스템은 옛날부터 존재해왔다. 하지만, 콘텐츠 플랫폼 시장의 경쟁이 날이 갈수록 심해지면서 플랫폼 기업들은 기존 고객들의 이탈 방지, 트렌드 형성, 고객 체류시간 증가와 같은 효과들을 얻기 위해 이 추천 제도를 중요하게 여기기 시작했다. 이와 더불어 기술이 빠르게 발전함에 따라 이 추천 제도는 이제 큐레이팅이라고 불리며 아주 정교하게 발전하기 시작했다.

 

내 정체성을 설명해주는 혼돈의 넷플릭스 추천. 출처: 재원 넷플릭스

 

BIG DATA 기술이 도입되었다.

빅데이터 기술이 본격적으로 큐레이팅 시스템에 도입되었다. 단순히 비슷한 장르나 유형의 콘텐츠를 추천하는 것이 아니라, 고객들이 이용하는 콘텐츠 간의 연관성을 분석하여 추천한다. 특정 콘텐츠를 시청한 사람이 그 다음 주로 어떤 콘텐츠를 이용하는가를 통계적으로 분석한다. 다른 말로는 쉽게 알고리즘이라고 생각하면 된다.

 

이거 자체를 분석한 논문도 있다. 출처: NAVER 학술 정보 캡처

 

콘텐츠의 분류를 아주 세분화하였다.

넷플릭스나 스포티파이의 큐레이팅 시스템을 이용해보면, 콘텐츠의 분류가 아주 정교하게 나누어져 있는 것을 볼 수 있다. 예를 들면 힙합곡 하나를 들으면, 이 곡이 어느 나라의 곡인지, 템포는 어느 정도인지, 세부 장르는 어떻게 되는지, 곡의 분위기는 어떠한지, 발매년도는 어떻게 되는지 등 이를 이용자들은 도저히 알 수 없을 정도로 이를 세세하게 나누어 분류한다. 그리고 이렇게 세세하게 분류한 기준을 통해 빅데이터 기술이 그 연관성을 파악한다. 그럼 아주 정교하게 개개인에 맞춘 큐레이팅을 진행할 수 있게 된다. 실제로 스포티파이가 큐레이팅 해주는 음악을 듣고 있자면 어떻게 이렇게 곡들간의 미묘한 차이를 잘 알고 추천했을까 라는 생각을 가지게 된다.

 

사람도 열심히 일한다.

그리고 이러한 큐레이팅 시스템은 사람의 힘 또한 빌린다. 넷플릭스 같은 경우, 콘텐츠 분류 기준을 만드는 태거라는 직무가 존재한다. 태거들은 영상과 방송에 경험이 많은 사람들로 이루어졌 있는데, 콘텐츠의 미묘한 뉘앙스까지 잡아내어 7만 6000가지 정도의 미세 분류를 만들어 냈다. 스포티파이의 경우, 큐레이팅되는 콘텐츠들은 전문 큐레이터들의 의견을 담고 있다고 한다.

 

시험도 있답니다........ 출처: 비즈 조선

퍼스널 마케팅 전성시대.

이러한 큐레이팅 시스템은 모든 플랫폼 시장에 활용될 수 있다. 실제 금융권은 마이데이터화 산업을 가속화하며 큐레이팅 시스템을 분명 도입하고자 준비하고 있고, 온라인 커머스 시장에서도 카카오 커머스가 큐레이팅(여기는 사람이 하고는 있지만)을 통해 100% 선주문 후제작 시스템을 도입하고 있다. 이외에도 사실 소비자와 공급자들을 연결하는 거의 모든 플랫폼에서 큐레이팅 시스템은 도입될 것이라고 생각한다. 개인에게 딱 맞춰진 퍼스널 마케팅, 그리고 큐레이팅 시스템의 전성시대이다.

 

글 쓴 사람: 이재원

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