‘취향저격’…나보다 날 더 잘 안다

입력 : 2017-11-09 20:48 ㅣ 수정 : 2017-11-09 23:06

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‘큐레이션’ 서비스 진화
AI 기술로 사용자 행동 패턴 분석
취향·감상 이력 토대로 자동 추천
성향 따라 개인별 다른 뉴스 화면
보기 싫은 VOD도 알아서 걸러줘


“아침 출근길에 듣기 좋은 노래 한 곡 추천해 줄래?” 서울 노원구에 사는 직장인 김공학씨는 요새 온라인 큐레이션 서비스에 푹 빠져 있다. 출퇴근길마다 음악 스트리밍 애플리케이션 ‘멜론’에서 음성명령으로 음악을 추천받고, 인터넷포털 ‘네이버’나 ‘다음’ 홈페이지에서 맞춤형으로 제공되는 뉴스를 검색한다.
카카오 콘텐츠 큐레이션 ‘레이지’
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▲ 카카오 콘텐츠 큐레이션 ‘레이지’

뉴스나 음악, 동영상, 웹툰까지 콘텐츠를 사용자에 맞게 추천해 주는 ‘큐레이션’ 서비스가 갈수록 확산되고 있다. 인공지능(AI) 기술로 사용자 이용행태를 분석해 취향에 맞는 콘텐츠를 선별해주는 ‘나보다 나를 더 잘 아는’ 서비스다. 포털업체들은 물론 분야별 콘텐츠 업체들도 발 빠르게 큐레이션 기능을 도입하고 업그레이드하고 있다. 인터넷 포털과 음악, 책, 영화 앱은 물론이고 온라인 쇼핑몰까지 범위가 넓어지고 있다.
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큐레이션의 사전적 의미는 ‘보살피다’는 뜻이다. 그림을 설명하고 골라주는 역할을 하는 미술관의 큐레이터를 떠올리면 된다. 디지털 시대 이용자들로서는 콘텐츠를 자신이 직접 검색할 수고를 AI 기술이 덜어줄 수 있다.
네이버 ‘AiRS’ 뉴스 추천의 인공신경망 원리
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▲ 네이버 ‘AiRS’ 뉴스 추천의 인공신경망 원리

온라인 뉴스 추천 서비스는 네이버와 다음이 각축전을 벌이고 있다. 카카오는 2015년 6월 포털 다음의 첫 화면에 AI 추천 시스템 ‘루빅스’를 적용했다. 사람이 기사를 선정해 일률적으로 배치하던 관행을 처음으로 깨고, 독자 성향에 따라 각자 다른 뉴스 화면을 접할 수 있도록 만든 것이다. 다음을 운영하는 카카오의 윤승재 매니저는 “만인이 기호가 다 다른데 천편일률적인 뉴스를 제공받는 방식은 아날로그적”이라고 도입 배경을 설명했다.
멜론 큐레이션 서비스 ‘4U’
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▲ 멜론 큐레이션 서비스 ‘4U’

현재 카카오톡의 콘텐츠 서비스인 카카오톡 채널, 카카오TV, 카카오페이지(웹소설·만화 서비스) 등에는 ‘토로스’(TOROS) 알고리즘으로 큐레이션이 제공된다. 토로스는 협력필터(CF), 콘텐츠 기반 필터링(CB) 기술을 활용해 이용자 행동 패턴을 분석한다. 즉, 콘텐츠 사용 패턴이 비슷한 사람들이 서로 유사한 선호도를 갖고 있다고 가정하고 추천하는 방식이다.
다음 AI 뉴스 추천 시스템 ‘루빅스’
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▲ 다음 AI 뉴스 추천 시스템 ‘루빅스’

이에 맞서 네이버는 지난 9월부터 모바일 뉴스판에 딥러닝 기반 인공신경망(RNN) 기술을 시범 적용했다. 앞서 올 2월 뉴스 자동추천 시스템 ‘에어스’(AiRS)를 시범적으로 시작한 뒤 한발 더 나아갔다. 인공신경망 기술은 사용자 개인의 뉴스 소비패턴을 학습하고 예측해 ‘맥락에 따른 뉴스’를 추천해 주는 것이 특징이다. 예컨대 A씨가 B지역 연쇄 살인사건 관련 뉴스를 계속 검색해 왔다면, 미래의 용의자 재판 및 판결 뉴스까지 추천해 주는 식이다. 이용자는 자신이 읽었던 뉴스와 관련이 있으면서 한 단계 더 깊이 있는 뉴스를 접할 수 있다.


네이버는 앞서 지난 5월 개인 관심사에 맞는 블로그·카페 글과 기사를 수집해 보여주는 앱 ‘디스코’를 선보였다. 디스코는 네이버의 AI 플랫폼인 ‘클로바’ 엔진을 탑재했다.

음원 서비스에서도 자동 추천은 필수가 되어 가고 있다. 업계 ‘빅3’인 ‘멜론’, ‘지니뮤직’, ‘벅스’ 모두 사용자 취향, 감상 이력을 토대로 들을 만한 곡을 알아서 골라 준다. 지니뮤직은 지난해 8월 자동 추천 서비스 ‘지니 4.0 감성 큐레이션’을 선보였다. 멜론과 벅스는 이보다 앞서 2014년 하반기부터 개인형 맞춤 추천 서비스를 시작했다. 유료 웹툰 플랫폼인 ‘레진코믹스’는 기존엔 같은 작품을 본 독자들이 많이 보는 작품을 추천하는 정도였지만, 이제는 더 나아가 사용자 선호 장르를 분석해 이에 걸맞은 히트작을 알려준다. 애플리케이션들도 ‘시요일’(시), ‘쇼닥’(쇼핑), ‘캐시슬라이드’(종합 콘텐츠) 등 분야가 다양해지는 추세다.

큐레이션을 한발 앞서 시작한 글로벌 업체들의 서비스도 눈여겨볼 게 많다. 미국의 드라마, 영화 서비스업체 ‘넷플릭스’는 영화 장르를 지역, 장르, 배경, 제작자, 내용 등 무려 8만여개로 세분화했다. 이용자의 70% 이상이 추천된 작품을 본다고 한다. 보기 싫은 영상을 걸러주는 서비스도 있다.

사용자가 직접 하는 검색과 AI가 찾아주는 검색 중 과연 어느 쪽이 더 뛰어날까. 네이버 정지훈 매니저는 “내 관심 분야에 국한한다면 AI 추천의 정확도가 더 높을 것”이라고 말했다. 그는 “ 뉴스의 경우 내가 속해 있는 사용자 그룹이 평균적으로 선호하는 분야까지 확장해 추천하기 때문에 당초에 관심을 두지 않았을 법한 콘텐츠가 뜰 수도 있다”며 “이렇게 AI 큐레이션은 사용자의 관심을 따라가기도 하지만, 반대로 콘텐츠의 폭을 넓혀 사용자의 관심의 지평을 더 확장해줄 수도 있다”고 설명했다.

카카오 윤 매니저는 “플랫폼 회사 입장에서 큐레이션 서비스는 사용자들이 더 많은 콘텐츠를 소비하고 더 오래 머물 수 있도록 함으로써 매출을 높여주는 고리가 된다”고 설명했다. 정보의 홍수 시대가 닥칠수록 사용자가 원하는 정보를 한층 더 정확하고 적절하게 제공하는 기술이 앞으로 업체들의 경쟁력을 나눌 것으로 전망되는 이유다.

이재연 기자 oscal@seoul.co.kr
2017-11-10 21면
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