유튜브, 인스타그램 등의 SNS 서비스에서 제공하는 알고리즘의 원리

안녕하세요! 요즘 우리는 유튜브나 인스타그램 같은 소셜 미디어를 통해 많은 정보를 얻고, 다양한 콘텐츠를 즐기고 있죠. 이러한 플랫폼들이 어떻게 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는지 궁금하지 않으신가요? 오늘은 SNS 알고리즘의 기본 원리와 작동 방식을 쉽게 설명해드릴게요!

 

 

 

1. 데이터 수집 및 분석

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SNS 플랫폼들은 사용자의 행동 데이터를 모아요. 클릭한 것, 본 시간, 좋아요와 댓글 같은 다양한 정보를 수집하죠. 여기에는 아래의 정보들이 포함돼요. 이렇게 모은 데이터를 통해 사용자들이 어떤 콘텐츠를 좋아하는지 파악하는 것이 첫걸음입니다.

 

• 사용자 프로필 정보: 나이, 성별, 지역 등 기본적인 정보는 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 사용자 활동: 사용자가 어떤 게시물을 클릭했는지, 얼마나 오랫동안 시청했는지, 어떤 콘텐츠에 좋아요를 눌렀는지 등의 행동 데이터가 수집됩니다.
• 상호작용 데이터: 댓글, 공유, 저장 등의 활동도 기록되어, 특정 콘텐츠의 인기도를 평가하는 데 사용됩니다.

 

예를 들어, 인스타그램은 사용자가 자주 방문하는 계정과 좋아요를 누른 게시물을 분석하여, 해당 계정의 새로운 게시물을 우선적으로 보여줍니다.

 

 

 

 

 

2. 개인화된 추천

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SNS 알고리즘은 수집된 데이터를 통해 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다. 이 과정은 다음과 같습니다.

 

• 유사성 분석: 유튜브는 사용자가 과거에 시청한 영상과 유사한 콘텐츠를 추천합니다. 이를 위해 영상의 제목, 태그, 설명 등을 분석하여 유사한 주제를 가진 영상을 찾아냅니다.
• 추천 시스템: 인스타그램은 사용자의 과거 행동을 기반으로 '탐색' 탭에 다양한 콘텐츠를 표시합니다. 이때, 사용자가 자주 좋아요를 누르거나 댓글을 단 콘텐츠와 유사한 게시물이 우선적으로 나타납니다.
• 딥러닝 활용: 최신 알고리즘은 인공지능 기술을 활용하여 사용자의 취향을 더욱 정교하게 분석합니다. 예를 들어, 유튜브는 딥러닝 모델을 통해 사용자가 선호하는 콘텐츠 유형을 파악하고, 그에 맞는 영상을 추천합니다.

 

이때에는 단순히 사용자의 데이터만을 활용하는 것이 아니라 비슷한 취향을 가진 사람들의 행동 데이터를 함께 비교하여 추천 콘텐츠를 만들어낸다고 해요!

 

 

 

 

3. 상호작용의 중요성

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SNS 알고리즘은 사용자의 상호작용을 중요하게 생각해요. 다음과 같은 요소들이 상호작용을 통해 콘텐츠의 노출에 영향을 미쳐요.

 

• 인기 콘텐츠: 많은 사용자들이 좋아요나 댓글을 남긴 콘텐츠는 알고리즘에 의해 더 많은 사용자에게 추천됩니다. 이는 '바이럴' 현상을 촉진하여, 특정 게시물이 빠르게 확산될 수 있게 합니다.
• 관계 중심의 추천: 인스타그램은 사용자가 자주 소통하는 친구나 팔로우한 계정의 콘텐츠를 우선적으로 보여줍니다. 이는 사용자가 가족이나 친구의 게시물을 쉽게 접할 수 있도록 도와줍니다.
• 시간 기반 노출: 최근에 게시된 콘텐츠는 사용자에게 더 자주 노출됩니다. 이는 새로운 정보와 트렌드에 대한 접근성을 높여줍니다.

종종 인스타에 들어가면 나의 관심사가 아니라 내가 팔로우하고 있는 사람의 관심사(정확히는 그 사람이 '좋아요'를 누른 경우)가 첫번째 피드로 떠 있던 경험을 하신 적이 있죠? 그게 바로 이 원리 때문이라고 생각하시면 됩니다!

 

 

 

 

 

더욱 디테일해지는 SNS 속 나만의 알고리즘

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언젠가 기회가 된다면 인스타그램과 유튜브 등의 글로벌 sns 서비스의 알고리즘을 실제로 들여다볼 기회가 있다면 많은 공부가 될 것 같아요!

 

 

 

참고 글: https://about.instagram.com/ko-kr/blog/announcements/instagram-ranking-explained