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by 박경수 Dec 31. 2021

넷플릭스는 정말 내 취향을 아는걸까?

누가 내 영화 취향을 제대로 알고 추천 해줄까?

넷플릭스는 정말 내 취향에 맞는 영화를 추천할까?

1. 들어가며

기업이 제품 공급하며, 소비자별 취향정보 파악, 맞춤형 제품으로 시장 확대, 데이터와 알고리즘 기술로 '제2의 전성기'


넷플릭스에 관련된 신문기사에서 읽은 헤드라인입니다.


중요한 키워드를 나열하면 “취향”, “맞춤형”, “데이터”, “알고리즘” 으로 뽑을 수 있는데요. 기사를 읽다보니

"그래서 넷플릭스가 개인의 시청 데이터를 활용하여, 맞춤형 취향을 제안해주는지 알고 싶었습니다.


최근 DP, 오징어게임 등 넷플릭스 오리지널 시리즈로 더 풍성한 콘텐츠를 채우고 있는 영화 OTT 서비스 넷플릭스! 오늘은 영화 관련 3번째로 넷플릭스를 한번 DEEP DIVE 해보도록 하겠습니다.



넷플릭스의 추천 시스템을 알아보자!



넷플릭스의 인공지능(AI)은 해당 데이터를 토대로 개별 회원들의 선호에 맞는 영화를 추천해준다. AI 알고리즘은 이를 반복하면서 매칭률을 개선해 소비자의 선택을 계속해서 받게 된다. 이러한 데이터의 축적은 매칭을 넘어 '넷플릭스 오리지널'이라는 콘텐츠 생산으로까지 이어진다. 

ㅣ출처 : 디지털 이코노미



넷플릭스 모바일 기준으로 메인 화면에 노출되는 '콘텐츠 카테고리'를 보기 위해 캡쳐를 해보았습니다. 


[한국이 만든 콘텐츠], [오늘 한국의 TOP10 콘텐츠], [정반대의 끌림을 다룬 한국 TV 프로그램] [TV프로그램 서스펜스 수상작] 의 콘텐츠 카테고리가 메인에 노출되고 있으며, 단순하게 지역과 랭킹, 그리고 [오직 넷플릭스에서] 만이라는 오리지널 카테고리 배너를 가장 크게 노출하고 있었습니다.




그리고 추천의 경우 “내가 본 영화와 비슷한 콘텐츠” 수준의 개인화의 초기 단계로 여겨집니다.


전 세계 72만 개 영화에서 넷플릭스가 가지고 있는 IP 중에서 국내에 오픈된 영화는 약 4,000여 개 밖에 되지 않는다고 합니다. 이렇게 적은 수의 콘텐츠로 추천을 하면, 내가 본 영화의 취향 기반에서 계속 반복되는 콘텐츠를 제안 할 수 밖에 없는 것이죠 


2020년 7월 넷플릭스 관련 기사에서는 영화가 3,781개, TV Show가 1,940개를 보유하고 있다고 합니다.



넷플릭스가 보여주는 영화 취향의 방법은?


넷플릭스 콘텐츠의 세부 페이지로 들어가면 최하단에 <프로그램 특징>이라는 탭이 있습니다. 


이곳에서 영화의 특징을 표현하고 있는데, <무서운 이야기>, <긴장감 넘치는>, <힐링>, <가슴 뭉클>이라는 단순한 표현만을 나열하고 있답니다. 세부 페이지에서도 최하단에 있는 콘텐츠로 아직은 취향을 더 깊게 분류하고 보여주기에는 넷플릭스가 생각해도 부끄러운 단계라고 생각하고 있는 것일까요?



카카오페이지에서 보여주는 [AI 유저반응]이 좀 더 디테일하고 롱테일까지 깊게 표현한 것 같습니다.



카카오페이지에 적용된 키토크(Keytalk) / (Powered by Mycelebs 마이셀럽스)


왓챠의 콘텐츠 추천의 예


아직 쿠팡은 갈 길이 바쁘다


놓치고 싶지 않은 힙한 UXUI


넷플릭스는 오른쪽 끝에 잘린 포스터를 보여주는 디자인을 채택하고 있으며, 손가락 스와이프를 통해 더 많은 콘텐츠를 볼 수 있다 것을 암시하고(?) 있습니다. 1열에 한 주제 콘텐츠를 보여주는 방법을 채택하고 있는데, 모바일 한 화면에서 보여줄 수 있는 콘텐츠 수가 적기 때문에 도입한 것 같습니다.


[한국 드라마]는 약 50개 [정반대의 끌림을 다룬 한국 TV 프로그램]은 14개 정도 보유하고, IP를 분류해서 모두 보여주는 패턴인 것 같습니다.



마무리하며


결론적으로 아직 넷플릭스 개인 추천 시스템은 취향 기반이 아닌, 보유하고 있는 IP의 단순 분류 및 지역 랭킹 순으로 보여집니다. 하지만 누구보다 많은 개인 시청 데이터를 보유하고 있으며, 넷플릭스 오리지널을 꾸준히 생산하면서 다양한 취향의 콘텐츠를 만들고 있는 부분은 넷플릭스만의 강점이라고 여겨집니다.


축적된 데이터를 어떻게 활용할지 넷플릭스의 다음 스텝이 기대되네요.



 아카이빙 리스트


OTT 왓챠의 온보딩 프로세스


영화 앱들의 다양한 스플래쉬 사례 정리

https://hipservie.slack.com/archives/C02BRK0AM5L/p1631831044298700


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