04. 음원의 흐름, 알고리즘의 선택
알고리즘이 곡을 발견하는 과정
좋은 음악을 만들었다고 해서 자동으로 리스너들에게 도달하는 건 아닙니다. 음원 플랫폼에는 수천 곡이 매일 발매되기 때문에 그 안에서 살아남기 위해서는 유입 경로와 추천 알고리즘을 이해해야 합니다. 이 구조를 이해하게 되면 단순히 발매 후 리스너들의 픽을 기다리는 곡이 아니라, 우연히 리스너들에게 발견되고 추천되는 곡을 만들 수 있습니다.
음악이 리스너들에게 닿는 방법은 크게 5가지로 볼 수 있습니다.
1. 직접 검색 – 리스너가 아티스트명이나 곡명을 직접 찾아 듣는 방식
2. 플레이리스트 – 공식 스트리밍 플랫폼 에디터 또는 다른 유저들이 만든 큐레이션
3. 알고리즘 추천 – 같이 들으면 좋은 곡, 라디오, For You, Discover Weekly 등
4. SNS/외부 채널 – 인스타그램 릴스, 틱톡, 유튜브 쇼츠 등 외부에서 접하고 플랫폼으로 넘어오는 경우
5. 바이럴·미디어 노출 – 기사, 방송, 유튜브나 블로그 리뷰 등 대중 매체를 통한 관심
이 중 세 번째인 알고리즘 추천이 폭발적인 재생수 상승의 핵심 트리거입니다. 하지만 이 추천이 작동하려면 그전에 ‘작은 데이터’를 쌓아주는 과정이 필요합니다.
국내/해외 음원 스트리밍 플랫폼 모두 아래 데이터를 중요하게 봅니다.
•완주율 : 곡을 처음부터 끝까지 듣는 비율
•반복 재생률 : 같은 사람이 곡을 여러 번 듣는 빈도
•저장/좋아요 수 : 개인 라이브러리에 담기는 횟수
•플레이리스트 추가 수 : 다른 유저의 플레이리스트에 들어가는 빈도
•초기 재생수 증가율 : 발매 직후 재생수가 얼마나 빠르게 오르는지
이러한 지표들이 일정 수준을 넘어서면, 플랫폼의 알고리즘은 곡을 ‘추천할 가치가 있다’고 판단하고, 자동으로 리스너들에게 추천이 되어 곡의 노출을 극대화로 늘려줍니다.
추천 알고리즘은 보통 발매 직후가 아니라 발매 후 초기 데이터가 쌓인 뒤 작동합니다. 국내와 해외의 음원 스트리밍 플랫폼을 분석해 보면, 멜론은 발매 후 3~7일 사이, 완주율과 저장률이 안정적으로 높으면 추천과 공식 플레이리스트에 수록되는 경향을 보였습니다. 스포티파이 역시 발매 후 7일을 기준으로 완주율과 저장률이 높은 추세를 보이면, Release Radar를 시작으로 Discover Weekly, Radio 등 콘텐츠에 자주 노출되는 경향을 보였습니다.
특히, 소규모 플레이리스트에서 성과가 좋으면 알고리즘이 감지하여 비슷한 장르와 취향을 가진 리스너에게 추천 대형 플레이리스트나 메인 영역에 노출되는 구조가 자주 발생합니다.
플랫폼의 추천 시스템 알고리즘은 감정이 아닌 데이터로 음악을 이해합니다.
리스너가 ‘잔잔한 팝’을 좋아한다고 판단할 때, 알고리즘은 BPM, 장르 태그, 무드 키워드를 통해 비슷한 곡을 매칭합니다. 만약 곡의 메타데이터가 ‘Pop’만 달려 있다면, ‘잔잔한 여름밤 팝’이라는 디테일한 큐레이션에는 들어가지 못합니다. 즉, 메타데이터는 곡이 들어갈 수 있는 추천 범위를 결정하는 중요한 열쇠입니다.
메타데이터는 쉽게 말해 데이터를 설명하는 데이터입니다. 음악에서의 메타데이터란, 음원 자체가 아니라, 그 음원이 어떤 특성을 가지고 있는지, 누구의 작품인지, 어떤 분위기인지 등을 설명하는 부가 정보입니다.
쉽게 말해서 곡 제목, 아티스트명, 장르, BPM, 발매일, 가사, 무드 태그 등이 대표적인 메타데이터라고 볼 수 있습니다.
플랫폼의 추천 알고리즘은 리스너가 좋아할 만한 음악을 찾기 위해메타데이터를 기준으로 곡을 분류하고 연결합니다. 즉, 메타데이터가 부정확하거나 빈약하면, 좋은 곡이라도 추천 범위에 들어가지 못할 가능성이 높아집니다. 반대로, 곡의 특징과 타겟 청취자에 맞춰 정교하게 입력된 메타데이터는 플랫폼이 곡을 올바른 청취자에게 빠르게 노출시킬 수 있게 합니다.
