유튜브 알고리즘 2가지를 알아보는 포스팅을 하겠습니다. 유튜브는 사용자가 검색하지 않아도 관심 있을 만한 동영상을 추천 동영상으로 띄어줍니다. 그러나 가끔 관심사와 관련 없는 동영상을 추천해주기도 하는데요. 도대체 어떤 방식의 알고리즘을 사용하기에 이런 현상이 나타나는 것일까요. 미래 유튜버에게도 도움이 되고, 일반 사용자에게도 도움이 될만한 유튜브 알고리즘 2가지를 소개하겠습니다.
유튜브 알고리즘 1. 콘텐츠 기반 필터링
콘텐츠 기반 필터링은 시청한 콘텐츠의 유사성을 고려하여 동영상을 추천해주는 알고리즘입니다. 사용자의 유튜브 검색 기록, 시청 영상 등의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할만한 영상을 추천해주는 것입니다. 한 예로 사용자가 ‘TV 동물농장’ 영상을 끝까지 시청했다면, 내용상 비슷한 ‘어쩌다 마주친 그 개’, ‘세상에 나쁜 개는 없다’ 등의 콘텐츠를 추천 영상으로 보여주는 것입니다.
유튜브 알고리즘 2. 협업 필터링
협업 필터링은 크게 이용자 기반 추천과 아이템 기반 추천으로 분류할 수 있습니다. 이용자 기반 추천은 취향이 비슷한 이용자를 한 그룹에 놓고 이용자들에게 비슷한 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 예를 들어 연령대 20대인 B 선호 그룹은 보통 방탄소년단, 샤이니, 블랙핑크 등의 K팝 아이돌을 좋아한다고 합시다. 그러면 데이터에 따라 선호 그룹의 사용자가 그룹 ‘샤이니’를 검색했다면, 유튜브는 사용자에게 ‘블랙핑크’나, ‘방탄소년단’ 등의 영상을 추천하는 것입니다.
아이템 기반 필터링은 과거에 구매했던 제품과 연관성이 높은 제품을 추천하는 방식입니다. 예를 들어 사용자가 텐트를 구매했다면, 텐트와 유사성이 높은 캠핑 제품을 추천할 수 있습니다.
이 유튜브 알고리즘 2가지를 적절히 섞어서 하이브리드 추천 시스템과 머신 러닝 기술을 접목한 시스템 등의 체계도 사용하고 있습니다.
유튜브 알고리즘 번외 1. 필터 버블이란 무엇일까요
필터 버블(Filter Bubble, 정보 여과 현상)이란 인터넷 정보제공자가(Google) 사용자 맞춤 정보만 제공하다 보니 사용자가 필터링 된 정보만 접하게 되는 현상을 뜻합니다.
다시 말하면 위에서 언급한 2가지 유튜브 알고리즘을 통해 제공되는 콘텐츠만 접하게 된다는 것입니다. 그러면 위의 알고리즘에 포함 안되는 영상은 좋은 영상인데도 불구하고 영원히 못 볼 수도 있는 것입니다.
이런 필터 버블을 해결하려면 유튜브 내에서 시청 기록 삭제를 진행하면 내가 봐왔던 기록이 지워지면서 영상 추천이 초기화하는 방식으로 해결할 수 있습니다. 어떤 사용자들은 의도적으로 특정 카테고리를 검색해 알고리즘을 직접 변경하기도 합니다.
이상 유튜브 알고리즘 2가지에 대해 알아보는 포스팅을 하였습니다. 유튜브 시장이 매력적이긴 한데 제 능력이 모자라 접근을 못 하고 있습니다. 미리 겁먹고 시도도 안 하는 것인데요. 유튜버에 관심 있는 독자분들은 저처럼 지레 겁먹지 마시고 도전하시면 좋겠습니다. 부자 되세요!!