2025 달라진 유튜브 추천 알고리즘, 작동원리
공식 유튜브 컨트리뷰터 / 사이시옷
공식 유튜브 컨트리뷰터 / 사이시옷
유튜브는 전 세계에서 가장 많은 사람들이 사용하는 영상 플랫폼 중 하나다. 매일 수억 개의 영상이 업로드되며, 이들 중 어떤 영상을 추천할지는 유튜브의 추천 알고리즘이 결정한다. 하지만 많은 크리에이터들이 "알고리즘이 내 영상을 밀어주지 않는다"며 불만을 토로하거나, 단순히 '운'에 의해 조회수가 결정된다고 생각하기도 한다. (물론 운 적인 요소가 어느 정도 존재하긴 한다)
하지만 유튜브의 추천 시스템은 단순한 무작위 추천이 아니다. 각 사용자의 관심사, 시청 패턴, 클릭률(CTR), 시청 시간, 만족도 등의 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 시스템이다. 그렇다면 유튜브 추천 알고리즘은 정확히 어떤 원리로 작동하며, 크리에이터들은 이를 어떻게 활용해야 할까?
유튜브 제품책임자 토드보프레가 2025년 유튜브 알고리즘에 대해 새롭게 정의한 내용과 개인적인 팁을 함께 섞어 작성해 보았다.
유튜브 추천 시스템은 어떻게 작동하나요?
유튜브의 추천 시스템은 단순히 영상을 무작위로 "밀어주는"하는 방식이 아니다. 각 시청자의 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 추천을 제공하는 시스템이다.
사용자가 홈 화면을 열었을 때, 유튜브는 "이 사람에게 지금 가장 만족감을 줄 콘텐츠는 무엇일까?"라는 질문을 기반으로 영상을 순위화한다.
이를 위해 유튜브는 클릭률(CTR), 시청 시간, 사용자가 이전에 시청한 영상의 유형, 좋아요 및 댓글 반응, 시청 중단율 등을 종합적으로 분석한다. 또한, 단순히 최근에 본 영상만이 아니라, 오랜 기간 동안 시청자가 선호했던 패턴까지 반영하여 최적화된 추천을 제공한다.
결과적으로, 유튜브는 개별 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 "당겨서" 보여주는 방식으로 작동한다.
추천 시스템은 시간대나 디바이스 타입을 고려하나요?
유튜브 추천 시스템은 시간대와 사용자의 디바이스 타입을 고려하여 최적의 영상을 추천한다.
예를 들어, 아침에는 뉴스나 정보성 콘텐츠를 더 많이 소비하는 패턴이 있으며, 밤에는 엔터테인먼트 영상이나 긴 영상을 시청하는 경우가 많다. 유튜브는 이러한 패턴을 학습하고, 사용자가 영상을 시청하는 시간대에 따라 추천할 콘텐츠를 조정한다. 또한, 스마트폰, 태블릿, TV 등 다양한 디바이스에서의 시청 패턴도 고려된다.
모바일 환경에서는 짧고 빠르게 소비할 수 있는 콘텐츠(예: 쇼츠, 하이라이트 영상)가 더 추천될 가능성이 높다.
TV에서는 긴 영상(예: 다큐멘터리, 라이브 방송)이 더 추천될 수 있다.
이처럼 유튜브는 시간대와 시청 환경을 종합적으로 분석하여, 사용자 경험을 최적화하는 방식으로 추천 시스템을 운영한다.
조회수 10,000회의 영상과 1,000,000회의 영상 중 어떤 것이 더 나은가요?
이 질문에 대한 답은 크리에이터의 목표에 따라 달라진다.
만약 더 많은 사람들에게 도달하는 것이 목표라면, 조회수 1,000,000회의 영상이 더 나은 선택일 수 있다. 하지만 단순한 조회수만이 중요한 것이 아니다. CTR(클릭률), 시청 지속 시간, 재방문율, 만족도 등의 지표를 함께 고려해야 한다.
예를 들어, 조회수 10,000회의 영상이 CTR이 높고 시청 지속 시간이 길다면, 이는 충성도 높은 시청자들에게 강한 인상을 남긴 콘텐츠라고 볼 수 있다. 반면, 1,000,000회의 영상이 있지만 클릭률이 낮고 시청 시간이 짧다면, 일시적인 트래픽 유입만 높았을 가능성이 있다.
결국, 유튜브에서 성공하는 콘텐츠는 조회수뿐만 아니라, 얼마나 많은 사람들이 콘텐츠를 끝까지 시청하고, 만족하며, 다시 찾아오는가에 따라 결정된다. 단순한 숫자가 아니라, 영상이 가진 영향력과 지속성을 함께 평가하는 것이 중요하다.
클릭률(CTR) vs. 시청 시간, 더 중요한 것은?
유튜브 알고리즘은 클릭률(CTR)과 시청 시간 중 하나만을 고정적으로 중요하게 생각하지 않는다. 영상의 성격과 시청 환경에 따라 우선순위가 달라질 수 있기 때문이다.
예를 들어, 긴 영상(팟캐스트, 다큐멘터리 등)은 시청 시간이 핵심 지표가 될 가능성이 높다. 하지만 쇼츠나 음악 영상처럼 짧고 강렬한 콘텐츠는 클릭률이 더 중요한 요소로 작용할 수 있다. 또한 TV 환경에서는 긴 영상이 더 소비될 가능성이 높지만, 모바일에서는 짧고 빠르게 소비할 수 있는 콘텐츠가 더 잘 추천될 수도 있다.
즉, 유튜브 알고리즘은 단일한 기준이 아니라, 다양한 변수를 고려해 최적의 영상을 추천하는 시스템이라고 볼 수 있다.
유튜브가 ‘만족도’를 측정하는 방법
과거에는 단순히 시청 시간이 길면 ‘좋은 영상’이라고 평가되었다. 하지만 유튜브는 단순한 시청 시간의 길이가 아니라 시청자가 느끼는 만족감을 중요하게 보기 시작했다.
이를 위해 유튜브는 여러 방법으로 만족도를 측정한다.
직접적인 피드백 – 시청자에게 영상이 어땠는지 설문을 요청한다.
좋아요, 싫어요 데이터 – 사람들이 ‘좋아요’를 많이 누르면 긍정적인 신호로 반영된다.
추천 거부 신호 – ‘이 영상 추천받고 싶지 않음’ 버튼이 많으면, 해당 영상은 추천에서 제외될 가능성이 커진다.
즉, 유튜브는 단순히 "오래 본 영상"이 아니라 "가치 있는 영상"을 더 많이 추천하는 방향으로 발전하고 있다.
조회수 하락, 알고리즘 때문일까?
많은 크리에이터들이 "내 조회수가 줄었어! 알고리즘이 바뀌었나?"라고 생각하곤 한다. 하지만 조회수 감소의 원인이 항상 알고리즘 때문은 아니다.
트렌드 변화 – 특정 시즌이 지나면 자연스럽게 조회수가 감소할 수 있다. 예를 들어, 월드컵 기간에는 축구 관련 콘텐츠가 많이 조회되지만, 대회가 끝나면 관련 영상의 인기가 떨어진다.
경쟁 증가 – 처음에는 같은 주제를 다루는 영상이 적었을 수 있지만, 점점 더 많은 크리에이터가 비슷한 콘텐츠를 제작하면서 조회수가 분산될 수도 있다.
이럴 때는 데이터를 분석하고, 새로운 주제를 시도하면서 유연하게 대응하는 것이 중요하다. 알고리즘을 원망하기보다, 전략적인 변화를 고민해야 한다.
유튜브는 트렌드 변화에 어떻게 대응할까?
유튜브 추천 시스템은 외부 요인이나 트렌드 변화에 매우 빠르게 반응한다.
예를 들어, 갑자기 사회적 이슈가 발생하면, 그와 관련된 영상이 더 많이 추천될 수 있다. 또한, 특정 키워드가 다시 주목받으면, 오래된 영상이라도 새롭게 노출될 가능성이 있다.
이처럼 유튜브 알고리즘은 단순히 ‘새로운 영상’만 추천하는 것이 아니라, ‘시청자들의 현재 관심사’에 맞춰 영상을 배치한다. 따라서 크리에이터들은 유행을 빠르게 포착하고, 적절한 키워드와 콘텐츠를 활용해야 한다.
개인 맞춤형 추천이란 무엇인가?
유튜브는 단순히 인기 있는 영상만 추천하는 것이 아니라, 시청자 개인의 관심사에 맞춘 추천 시스템을 운영한다.
예를 들어, 같은 영상을 A라는 사람은 좋아할 수 있지만, B라는 사람에게는 맞지 않을 수도 있다. 유튜브는 이 차이를 학습하고, 개별 시청자 맞춤형 추천을 제공한다.
즉, 유튜브 알고리즘은 단순히 영상 자체를 분석하는 것이 아니라, 시청자 행동을 기반으로 최적의 경험을 제공하는 시스템이다.
구독 탭을 활용해야 하는 이유
크리에이터들은 흔히 "유튜브 알고리즘이 내 영상을 추천하지 않는다"라고 불평하지만, 추천 시스템이 아닌 구독 탭에서의 성과를 분석하는 것도 중요하다.
구독 탭에서의 클릭률(CTR), 시청 지속 시간 등을 보면, 시청자들이 해당 콘텐츠에 얼마나 관심을 갖는지 객관적으로 평가할 수 있다. 추천 알고리즘이 영향을 주지 않는 순수한 시청자 반응을 확인할 수 있기 때문이다.
이 데이터를 활용하면, 썸네일, 제목, 초반 몇 초의 구성 등을 개선할 수 있는 힌트를 얻을 수 있다.
대형 언어 모델(LLM)이 추천 시스템에 미치는 영향
최근 유튜브는 대형 언어 모델(LLM)을 추천 시스템에 도입했다.
기존에는 단순히 데이터를 기반으로 특정 패턴을 학습하는 방식이었다면, 이제는 영상의 분위기, 감정, 맥락까지 고려할 수 있는 수준으로 발전했다.
예를 들어, 요리 영상을 추천할 때 단순히 "요리"라는 키워드만이 아니라, **"어떤 스타일의 요리인지, 분위기가 편안한지, 빠르게 배우는 형식인지"**까지 분석할 수 있다.
이는 크리에이터들에게 더 다양한 표현 방식을 실험할 기회를 제공한다. 단순한 키워드보다, 콘텐츠의 감성과 맥락을 고려하는 것이 중요해지고 있다.
데이터를 활용할 때 가장 중요한 점
많은 크리에이터들이 데이터 분석을 중요하게 생각하지만, 단일 지표에 집착하는 것은 위험하다.
조회수, CTR, 시청 시간 등 다양한 데이터를 볼 수 있지만, 목표에 따라 어떤 지표를 중요하게 봐야 할지가 달라진다.
조회수를 늘리고 싶다면? → 썸네일과 주제를 연구해야 한다.
충성도 높은 시청자를 유지하고 싶다면? → 시청 지속 시간을 더 신경 써야 한다.
즉, 데이터를 해석할 때는 각 지표의 의미를 이해하고, 콘텐츠 전략과 목표에 맞게 활용하는 것이 가장 중요하다.
다국어 콘텐츠를 제작할 때 알고리즘은 어떻게 작동할까?
유튜브는 다국어 콘텐츠를 독립적인 피드백 루프로 평가한다.
예를 들어, 하나의 영상에 다른 언어의 오디오 트랙이 추가되었을 경우, 유튜브는 각각의 언어별로 성과를 학습한다. 만약 영어 시청자들의 반응이 더 좋다면, 영어 사용자를 중심으로 더 많이 추천될 가능성이 높아진다.
또한 영상 제목과 설명을 번역하여 업로드하면, 검색 및 추천 시스템에서 더 많은 관심을 받을 수 있다. 즉, 다국어 콘텐츠는 한 언어로 제작된 영상보다 더 다양한 시청층에게 도달할 가능성이 높다.
따라서 크리에이터들은 주 시청층에 맞춘 언어 번역을 활용하고, 지속적인 콘텐츠 공급을 통해 글로벌 시장을 공략하는 전략이 필요하다.
추천 시스템은 특정 주제의 영상이 다시 관심을 받도록 할 수 있을까?
네, 유튜브 추천 시스템은 특정 주제의 영상이 시간이 지나도 다시 관심을 받을 수 있도록 설계되어 있다.
예를 들어, 한동안 잊혔던 트렌드가 다시 유행하거나, 특정 뉴스가 발생하면 과거의 영상도 재조명될 수 있다. 또한 시청자가 특정 키워드를 검색할 때, 오래된 영상이라도 유용한 정보라면 추천 피드에 다시 등장할 가능성이 크다.
이런 현상은 **'재발견'**이라는 개념과 관련이 있다. 즉, 유튜브는 단순히 최신 영상만 추천하는 것이 아니라, 시청자가 필요로 하는 시점에 맞춰 기존 영상도 다시 추천하는 알고리즘을 가지고 있다.
다시 말하지만 운 적인 요소가 없는 것은 아니지만
유튜브 알고리즘은 단순한 운이 아니라, 시청자의 행동 데이터를 기반으로 작동하는 체계적인 시스템이다.
따라서 크리에이터들은 추천 시스템을 적으로 생각할 필요가 없다. 오히려 알고리즘이 무엇을 원하는지 이해하고, 데이터에 기반해 콘텐츠 전략을 조정하면 더 많은 기회를 얻을 수 있다.
단기적인 조회수 변화에 일희일비하기보다, 장기적인 콘텐츠 전략을 세우고, 시청자의 만족도를 높이는 것이 유튜브에서 성장하는 핵심 요소다.
"알고리즘을 원망할 시간에, 알고리즘을 활용하는 방법을 고민하라."
이것이 유튜브에서 살아남는 크리에이터의 전략이다.
https://www.youtube.com/watch?v=elgvT3q32CA&t=12s
google 인증 공식 유튜브 컨트리뷰터 / 사이시옷
https://www.youtube.com/@SAISIOT_/videos
제휴문의 : answhdcjf2@nate.com
