본 캠프 26일차 TIL

오늘 공부한 내용

영상 플랫폼 별 추천 알고리즘 구성 및 특징

 

각 플랫폼의 추천 알고리즘은 유사한 기본 원칙을 따르지만, 디테일하게 보면 차별화된 접근 방식을 가지고 있습니다. 각 플랫폼의 고유한 차별화 요소와 이를 어떻게 활용하는지 설명해 보겠습니다.

1. YouTube

YouTube의 추천 알고리즘은 다음과 같은 요소들을 고려하여 작동합니다.

주요 요소:

• 사용자 참여: 시청 시간, 클릭, 댓글, 좋아요 및 공유 등의 사용자 활동을 분석하여 사용자의 선호 콘텐츠를 파악.
• 비디오 메타데이터: 제목, 설명, 태그, 썸네일 등의 비디오 메타데이터를 분석하여 관련 콘텐츠를 추천.
• 개인 정보 수집: 사용자의 시청 기록, 검색 기록, 구독 정보 등을 기반으로 맞춤형 추천을 제공합니다.
• 세션 시간: 사용자가 플랫폼에서 보내는 전체 시간을 늘리기 위해 연관된 동영상을 추천합니다.

YouTube는 복잡한 머신러닝 모델을 사용하여 이러한 요소들을 종합적으로 고려하고, 사용자에게 가장 관련성이 높은 동영상을 추천합니다.

2. Netflix

Netflix의 추천 알고리즘은 매우 정교하고 다층적인 구조를 가지고 있습니다.

 

주요 요소:

• 개인화: 사용자 프로필을 기반으로 개인화된 추천을 제공합니다. 시청 기록, 평가, 선호하는 장르 등을 분석합니다.
• 협업 필터링: 유사한 취향을 가진 다른 사용자의 시청 기록을 바탕으로 추천합니다. 이는 대규모의 사용자 데이터를 분석하여 이루어집니다.
• 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 좋아하는 콘텐츠의 특징(장르, 감독, 배우 등)을 분석하여 유사한 콘텐츠를 추천합니다.
• 딥러닝: 딥러닝 모델을 사용하여 사용자와 콘텐츠의 다양한 상호작용을 예측합니다. 이는 매우 정교한 패턴 인식을 통해 이루어집니다.

Netflix는 A/B 테스트를 통해 알고리즘을 지속적으로 개선하며, 사용자 경험을 최적화합니다.

 

3. Disney+

Disney+의 추천 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다: 주요 요소:

• 개인화: 사용자의 시청 기록과 선호도를 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다.
• 콘텐츠 메타데이터: 콘텐츠의 장르, 배우, 감독 등의 정보를 기반으로 추천합니다.
• 연관성 분석: 유사한 콘텐츠를 시청한 사용자들의 행동을 분석하여 추천합니다.
• 데이터 분석: 다양한 사용자 데이터를 분석하여 트렌드와 패턴을 파악합니다.

Disney+는 풍부한 콘텐츠 라이브러리를 활용하여 사용자가 선호할 만한 콘텐츠를 효과적으로 추천합니다.

 

4. 쿠팡플레이

쿠팡플레이의 추천 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 구성됩니다.

 

주요 요소:

• 사용자 데이터: 사용자의 시청 기록, 검색 기록, 클릭 등을 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다.
• 콘텐츠 특성: 장르, 주제, 배우 등의 콘텐츠 특성을 분석하여 유사한 콘텐츠를 추천합니다.
• 협업 필터링: 유사한 취향을 가진 사용자들의 데이터를 바탕으로 추천합니다. 이는 다른 사용자의 시청 패턴을 분석하여 이루어집니다.
• 실시간 데이터 반영: 실시간으로 변화하는 트렌드와 사용자 활동을 반영하여 추천을 최적화합니다.

쿠팡플레이는 한국 시장에 특화된 콘텐츠와 사용자 경험을 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하여 사용자 만족도를 향상시킵니다.

 

5. Wavve

Wavve(웨이브)는 한국의 대표적인 OTT 플랫폼 중 하나로, 다양한 추천 알고리즘을 사용하여 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

 

주요 요소:

• 사용자 데이터: 시청 기록, 검색 기록, 클릭 등 사용자 활동 데이터를 수집하고 분석합니다.
• 콘텐츠 특성: 장르, 주제, 출연 배우, 감독 등의 콘텐츠 메타데이터를 활용하여 유사한 콘텐츠를 추천합니다.
• 협업 필터링: 유사한 취향을 가진 사용자들의 데이터를 기반으로 추천합니다. 이는 비슷한 콘텐츠를 좋아하는 사용자들을 그룹화하여 추천하는 방식입니다.
• 실시간 트렌드 분석: 현재 인기 있는 콘텐츠와 새로운 출시작을 반영하여 추천합니다. 실시간 데이터와 사용자 활동을 분석하여 최신 트렌드를 반영합니다.
• AI 기반 분석: 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 선호도를 예측하고, 이를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

Wavve는 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 사용자에게 가장 관련성 높은 콘텐츠를 추천함으로써, 사용자 만족도를 높이고 플랫폼에서의 활동을 증가시키는 데 주력합니다.

 

결론

각 플랫폼은 유사한 기본 원칙을 따르지만, 각기 다른 추가 요소와 차별화된 접근 방식을 통해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공합니다. YouTube는 사용자 참여와 실시간 데이터를 강조하고, Netflix는 정교한 개인화와 협업 필터링, Disney+는 콘텐츠 메타데이터와 연관성 분석, 쿠팡플레이는 한국 시장 특화와 실시간 데이터 반영, Wavve는 AI 기반 분석과 실시간 트렌드 반영에 강점을 가지고 있습니다.

 

참고한 자료

• YouTube 공식 블로그: YouTube Official Blog
• Netflix 기술 블로그: Netflix Tech Blog
• Disney+ 공식 사이트: Disney+
• 쿠팡플레이 공식 사이트: Coupang Play
• Wavve 공식 사이트: Wavve