다음, 카카오 추천 엔진으로 ‘나만 볼 수 있는 공간’ 자동으로 만든다

카카오 추천 시스템은 카카오의 은근한 핵심 시스템이다. 은근한 이유는 눈에 띄지 않기 때문이다. 생각해보면 친구 추천, 추천 컨텐츠 등 여기저기에 적용돼 있다.

추천 알고리즘은 아마존 등의 사례에서 흔히 접한 컨텐츠 추천을 말한다. 아마존은 알고리즘으로 책을 추천하다가 지금 같은 공룡이 됐다. 공룡 먹이인 셈이다. 다른 기업도 마찬가지다. 페이스북, 구글, 넷플릭스 등 들어본 모든 기업이 추천 알고리즘으로 성장했다.

겁먹은 김추천 씨(왼쪽)와 아마존(오른쪽)

 

추천 알고리즘은 컨텐츠를 많이 보유한 카카오 같은 회사가 다루기는 쉽지 않다. 발생한 데이터를 들여다보고, 분석하고, 목표설정 뒤 결과를 만든 다음 이 과정을 무한 반복한다. 이 과정을 카카오 추천팀 김광섭 팀장이 4일 있었던 AI 미디어 스터디에서 자세히 설명했다.

카카오에 있는 컨텐츠는 한국 인터넷을 전부 담고 있으므로 두 가지 중요한 필터링 과정을 거친다. 협업 필터링과 컨텐츠 기반 필터링이다.

협업 필터링(Collaborative Filtering, CF)은 페이스북처럼 좋아요/싫어요, 별점/평점을 비슷하게 매긴 사람들은 비슷한 성향을 가졌을 것이라고 생각하고 필터링하는 방법이다.

컨텐츠 기반 필터링(Contents Based Filtering, CB)은 컨텐츠 자체 내용을 인공지능이 분석해 갖고 있다가 유사 컨텐츠를 추천하는 기술이다. 두 방식의 결과물은 상당히 다른 편이다.

 

협업 필터링과 컨텐츠 기반 필터링에서 자주 쓰이는 자료사진, 협업 필터링(왼쪽)은 컨텐츠를 고른 사람을 매칭했고, 컨텐츠 기반 필터링은 컨텐츠끼리의 유사성을 먼저 측정했다

 

이 추천 시스템은 다음과 카카오 내 적용 후 상당한 효과를 불러왔다. 모바일 다음 첫 화면 일 클릭이 117% 성장했고, 일방문자도 43% 늘었다. 일개 뉴스 클릭 후 추가 클릭은 119% 늘었다. 체류 시간이나 노출 기사 수도 지속적으로 늘고 있다. 카카오 페이지도 같은 방식으로 성장했다. 브런치는 2015년 11월 추천 시스템 도입 후 PV 20% 증가. 조회 발생 글 3배 증가, 조회 발생 작가 수가 2배 증가하는 등 추천 시스템 기반으로 성장했다. 이외에도 카카오 관계자는 자랑을 10분 정도 더 했으나 자랑이므로 넘어가자.

누가봐도 아프리카갈 복장인데 오피스룩이라고 적어놓았다. 물론 그런 거 무시하고 입어야 진짜 멋있다.

더 중요한 건 입점사들의 매출도 늘었다는 것이다. 다음 쇼핑과 카카오 스타일은 2017년 9월부터 비전 엔진과 추천 엔진을 도입해, 커머스 담당자들이 올리는 제품 이미지를 자동 분석 후 카테고리 자동 분류하는 기술을 도입했다. 쉽게 말하면 이미지에 맞는 태그를 자동 생성해냈다는 의미다. 소규모 쇼핑몰의 경우 이 태그를 활용하지 못하거나, 올바른 태그를 입력하지 못하는 경우도 있다. 자동분류가 적용된 카테고리는 결과적으로 매출은 평균 3배, 노출 상품 수는 2개 증가했다.

이 엔진으로 일본에도 진출했다. 카카오재팬 ‘픽코마’는 카카오 페이지와 유사한 일본 서비스다. 추천 시스템은 2017년 12월 적용했는데, 컨텐츠 영역 1인당 클릭이 150% 증가했다고. 외국에서도 먹힌다는 의미다.

왠지 좋아하면 울릴 것 같은 자료 사진

 

카카오 아이(카카오 인공지능이라는 뜻이다)의 다음 버전은 개인 공간이다. 카카오톡의 세 번째 탭, 다음 앱에 위의 기술을 총동원해 개인이 좋아할 만한 것들을 모아놓는 서비스를 준비 중이다. 컨텐츠를 보고 나면 다른 컨텐츠를 추천하는 것과 달리 매우 적극적인 서비스다. 모바일에 밀려 추억의 뒤안길로 사라진 iGoogle(아이구글)의 인공지능 버전이라고 보면 된다. 이 서비스가 제대로 잘 발전할 경우 이런저런 커뮤니티에 갔다가, 페이스북을 보고, 다시 카카오톡을 실행하는 불편이 사라질 전망인데 이런 개인화 서비스가 아직까지 성공한 적은 없다. 그리고 인간은 편하려고 사는 존재가 아니다. 우리를 게으른 돼지로 보았나 카카오. 어떻게 알았지.

“꾸익 꾸익꾸(헤이 카카오)”

 

글. 바이라인네트워크

<이종철 기자> [email protected]

 



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